18 年深耕数字化转型,助力超过 500 家企业构建智能底座,实现业务可持续增长。
共 13 条结果
面对天猫、京东、抖音、拼多多等多平台业务持续增长带来的数据分散、手工报表繁重、业务财务口径不一致和经营决策滞后等问题,某智能家居企业建设全渠道电商数据平台。项目通过RPA、API及SAP等方式统一接入九大电商平台与内部系统数据,构建标准化数据体系,并梳理14大类、266+核心指标,实现全渠道经营、利润、商品对账及异常数据统一分析,帮助管理层与业务团队及时掌握渠道、店铺、商品和利润表现,为全渠道精细化运营与经营决策提供统一的数据支撑。
随着全球业务持续扩展,某LED照明企业面临多地域流程入口分散、跨国协作成本高、传统流程开发周期长以及审批过程难以追踪等问题。项目以Smart BPM Portal作为统一流程入口,基于Power Apps搭建表单与待办门户,通过Power Automate实现多级审批、条件分支、通知与归档,并连接Microsoft 365及既有ERP、CRM等业务系统,形成从申请、审批到归档和分析的全链路流程管理。项目帮助跨地域员工通过统一入口处理业务流程,提升流程透明度、跨国协同效率与合规管理能力。
面对全球多站点、大规模微软基础架构带来的统一管理、补丁治理、安全防护和跨区域协同挑战,某高科技制造企业建立年度基础架构持续运维体系。项目覆盖Windows Server、Active Directory、DNS、DHCP、WSUS、Citrix VDI及终端安全环境,通过7×24分层响应、核心架构巡检、自动化补丁、安全治理和微软Case支持,并结合Oplus、Zabbix、Ansible等工具推进自动化运维,将服务器运维从分散响应和人工执行逐步升级为标准化、自动化、数据驱动的持续管理模式,为全球业务连续性和IT基础架构稳定运行提供保障。
按行业方向与核心技术快速查看真实落地案例

随着全球业务持续扩展,某LED照明企业面临多地域流程入口分散、跨国协作成本高、传统流程开发周期长以及审批过程难以追踪等问题。项目以Smart BPM Portal作为统一流程入口,基于Power Apps搭建表单与待办门户,通过Power Automate实现多级审批、条件分支、通知与归档,并连接Microsoft 365及既有ERP、CRM等业务系统,形成从申请、审批到归档和分析的全链路流程管理。项目帮助跨地域员工通过统一入口处理业务流程,提升流程透明度、跨国协同效率与合规管理能力。

随着工厂数量和业务规模不断扩大,某全球领先电池制造企业面临五大工厂分散运营、生产与经营指标分布在不同系统、异常发现滞后以及跨业务主题难以关联分析等问题。项目围绕QCD(质量、成本、交付)建设集团级制造预警中枢,打通MES、PLM、成本、设备、改善、绩效等系统,汇聚19个业务数据源,构建多层级可视化大屏和异常预警机制,实现五大工厂生产状态集中展示、关键指标实时监控与异常主动识别,帮助管理层快速定位工厂、业务主题及异常环节,推动多工厂运营从分散管理和被动响应走向集团统一管控与主动风险预防。

面对全球多站点、大规模微软基础架构带来的统一管理、补丁治理、安全防护和跨区域协同挑战,某高科技制造企业建立年度基础架构持续运维体系。项目覆盖Windows Server、Active Directory、DNS、DHCP、WSUS、Citrix VDI及终端安全环境,通过7×24分层响应、核心架构巡检、自动化补丁、安全治理和微软Case支持,并结合Oplus、Zabbix、Ansible等工具推进自动化运维,将服务器运维从分散响应和人工执行逐步升级为标准化、自动化、数据驱动的持续管理模式,为全球业务连续性和IT基础架构稳定运行提供保障。

面对技术资料分散、专业知识检索耗时、报告与研发文档重复工作多,以及技术资料和代码无法直接进入公共模型环境等问题,某全球领先制造企业在企业内网部署私有化大模型,并基于电梯领域技术文档和研发资料构建RAG向量知识库。在安全可控的数据边界内,项目进一步落地企业知识助手、智能文档、工作报告生成和代码测试四类AI场景,帮助员工通过自然语言获取专业知识、生成标准文档初稿,并将AI能力嵌入研发工作环境,推动办公方式从人工处理为主向“AI辅助\+人工决策”转变。

某耐火材料集团服务于钢铁、水泥、有色金属和玻璃等高温工业场景,传统现场巡检难以及时、连续掌握高温设备状态,专家技术支持也受到距离和差旅限制。项目通过高温传感器、工业物联网、温控数据平台与移动终端,持续采集并分析窑炉及耐火生产设备的温度和运行数据,实现设备状态远程监控、异常趋势识别和专家远程诊断,帮助企业升级传统巡检方式、提升技术服务响应效率,并为设备稳定运行与维护计划制定提供数据支撑。

面对个性化订单增加、配方频繁调整、试配成本高以及工艺经验依赖资深人员等问题,某LED制造企业基于10年历史配胶数据建设AI智能配方系统。项目通过历史数据治理、配方特征与样本构建、机器学习建模及本地化部署,实现配方预测和相似配方推荐,并将实际试配与检测结果持续回流,为模型迭代提供数据基础。项目落地后,单次配胶次数由约3次降低至约1.5次,配胶测试成本降低约50%,同时推动工艺经验数字化沉淀,为多品种、个性化订单快速交付提供支撑。