企业级定制系统如何结合 AI 实现智能化管理？
给一家制造业客户做智能升级，我们团队的核心就一条：让AI长在业务系统里，而不是做个外挂。聊一个刚做完的案例，客户想用AI管生产质量和设备预警。
最开始最头疼的是数据散得到处都是。设备日志在本地数据库，质检报告是PDF，工单在老的MES里。AI要是看不到全貌，出的主意准跑偏。我们的第一件事不是选模型，而是搭了一个能连通各个老系统的数据中间层。用API把关键数据实时同步过来，统一了格式，相当于给AI准备了完整、干净的“工作台”。
模型没用最炫的，选了性能够用、支持私有化部署的一个。关键在喂给它“独家记忆”：把多年的设备手册、故障记录、标准作业流程文档，全部用RAG架构做成了知识库。这样AI回答“设备为什么报警”时，能引用内部的维修历史，而不是泛泛而谈。
真正的智能体现在工作流里。我们不是做个聊天机器人，而是设计了自动化的流程：AI实时分析设备数据，发现异常模式，自动在维修系统里生成预警工单，并推给对应的工程师。工单里直接附上知识库里的可能原因和排查步骤。这就把“分析”和“执行”连起来了。
权限和安全是企业的命门。我们通过中间层设定规则，AI只能接触到它该看的数据，比如某条产线的班长只能看到自己线的预警。所有的决策和工单流转都留痕，可审计。
现在回头看，最难的不是技术，是让AI的“思考”能和老的业务流程严丝合缝地对上。比如，AI建议的备件采购，怎么能自动转化成ERP里的一张订单。这需要非常了解业务本身。我的体会是，企业AI化，得先找到一个业务痛点深钻进去，跑通一个闭环，比做十个华而不实的演示都有用。
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