客户案例

背景：某汽车零部件企业是整车厂的一级供应商，厂内生产设备 2,300 余台，设备故障造成的非计划停机每月约 18 次，停机期间产线降速运行，交付压力集中在每月底。

方案：先统一测点命名与故障代码，再接入设备时序数据与历史工单，按设备类型分别构建退化与故障预测模型，把预测结果推送到班组终端，替代原有的固定周期点检排程。

成果：模型进入生产运行的第 6 个月，非计划停机降至每月 6 次，停机原因可追溯到具体测点，备件也按预测提前备货。

背景：某城商行的小微信贷申请材料依赖人工逐份核对，单笔平均审批 3.2 天，业务高峰期出现积压；审核尺度依赖个人经验，不同分支行的口径并不一致。

方案：先做数据治理，统一征信报告、财务报表与资金流水的字段命名与缺失值口径；再用规则与模型做 AI 预审，输出缺项清单与风险提示，人工只复核被标记为高风险的件。

成果：平均审批时长从 3.2 天缩短到 1.1 天，人工复核工作量同步下降，审核口径通过规则固化后趋于一致。

背景：某连锁零售品牌的运营手册、活动规则与历史工单分散在文档系统和个人电脑中，新员工培训周期长；一线客服遇到非标准问题时只能转人工，回答口径因人而异。

方案：把 12 年积累的运营手册与历史工单做清洗、去重与权限分级，沉淀为可检索知识库；客服侧以智能问答辅助应答，答案统一附带出处文档与版本。

成果：客服一次解决率提升 31 个百分点，转人工比例明显下降，新员工上手培训周期从 6 周缩短到 3 周。

背景：某医疗器械企业每年要提交大量注册与变更文档，法规要求分散在多份文件中；格式与内容问题往往在提交后才被监管机构指出，来回修改周期长。

方案：建立带版本的法规条款库，把条款拆解为可校验的检查项；文档上传后自动完成格式、完整性与引用一致性检查，标记疑似不符合项并给出条款出处，人工只处理异常件。

成果：单份文档的人工审核工时下降 45%，首次提交合规通过率提升 22 个百分点，退回修改的往返次数显著减少。

背景：某省级能源集团下属场站分散、班组独立排班，巡检工单靠人工派发，跨班组协调慢，缺陷处置记录也难以及时归集到设备档案。

方案：通过接口打通巡检计划、工单与设备台账三套既有系统，按位置、技能与值班状态自动派单；处置过程与照片记录自动沉淀，形成可按设备检索的履历。

成果：工单平均闭环时长缩短 38%，一线巡检人员人均日处理工单量提升 26%，月度运营报表不再依赖手工汇总。

背景：某第三方物流企业日均处理数十万票运单，延误、破损与丢件主要依赖客服逐票排查，异常发现滞后，理赔环节材料往返多、周期长。

方案：先按统一口径治理运单状态、时效与路由数据，再建立异常识别规则与模型；命中异常后自动生成工单并附判定依据，理赔材料由系统自动归集并校验完整性。

成果：异常运单的人工复核量下降 71%，理赔处理时长缩短 54%，异常发现从事后统计变为准实时提醒。