数据断点
图纸、BOM、订单、质量数据分散在不同系统和文件中。
业务系统ERP / MES / PLM / OA
研发资料CAD / BOM / PDM / 工艺文件
经营数据合同 / 订单 / 设备 / 质量 / 供应商
系统建了很多，但业务依然靠人推动
制造企业真正的AI难点，不是有没有模型，而是数据能不能被调用、流程能不能被理解、经验能不能被复用。
流程断点
研发、生产、质量、供应链之间依赖人工传递。
知识断点
经验留在人脑、表格和聊天记录里，难以复用。
落地断点
通用AI无法理解企业规则，难以直接接入业务现场。
逐米时代要解决的，不是“有没有AI”，而是“AI能不能真正进入企业流程”。
从AI工具，到企业智能体协同中枢
先打通数据，再沉淀知识，最后让多智能体进入具体业务任务。
01
数据接入层
企业系统与业务数据
打通 ERP、MES、PLM、OA 等业务系统，以及图纸、BOM、工艺、订单、质量、设备等现场数据。
ERPMESPLMOACADBOM
02
知识与权限层
企业知识库、规则与调用边界
沉淀产品知识、流程标准、历史经验和岗位权限，让 AI 理解企业自己的业务语言与边界。
知识库权限标准经验规则
03
多智能体协同层
研发、生产、质量、供应链与经营智能体
围绕具体岗位任务进行检索、判断、生成、预警和协同，而不是停留在单次问答。
研发生产质量供应链经营
04
业务流程输出层
进入真实流程，形成可验证业务结果
嵌入研发、生产、质量、供应链和经营管理流程，形成效率提升、风险预警和协同闭环。
研发更快生产更稳质量更准管理更智能
让AI进入企业真实业务现场
每个场景都从一个明确任务开始，先产生可验证价值，再逐步扩展。
从一个场景开始，逐步构建企业AI能力
先诊断，再接入，再试点。让企业知道从哪里开始、怎么验证、如何扩展。
场景诊断
找到高频、高价值、边界清晰的切入点。
数据接入
整理关键系统、文档和现场数据。
知识建设
沉淀规则、经验、标准和流程。
智能体定制
定义能力、权限、交互和任务边界。
系统集成
嵌入企业已有工作流和业务系统。
试点优化
按反馈和业务结果持续扩展。
先把一个业务场景跑通，再扩展企业AI能力。
无论你想解决研发资料查找、生产排产、质量追溯、合同审查、知识问答还是供应链协同，逐米时代都可以基于企业真实流程，为你定制可落地的AI智能体方案。