制造业公司推进 AI 应该从哪里入手？求有实际落地经验的建议

重复类工作，就考虑用RPA之类的吧

知识库、智能客服这种吃力不讨好的，完善难度太高了，短时间很难有成绩。

报价系统这种应该相对好点，但需要跟业务部门、财务对接。

需要保密的数据就少碰了，制造业没有数据防泄漏，出事容易背锅

没钱就用dpv4蹬

fde ^-^

现在做企业用Agent的最佳方案是啥 - 开发调优 - LINUX DO

交流交流？

你这些需求是CRM、MES、WMS、PLM这些系统的吧？跟Ai关系不算大吧？

赞同，不要被短视频的智能客服给迷惑了，这个东西的投入很大，而且在短期之内应用不到业务上，老板提出AI肯定是想看到成果的，就用RPA写点重复流程，先把部分工作替代掉，智能客服和知识库这种建议先摸索着来，这东西越急越乱

据我了解，目前公司貌似就只有一个ERP，还是去年才上线的

那就不要考虑了，先把信息化这个问题解决了。

这里面唯一一个可以快速落地的是企业内部知识库，市场上有现成的可以引入

给你开多少钱工资啊，你一个人搞这么多

研究本地部署模型？能解决图纸啊参数啊之类的数据安全问题，性能肯定不能指望多强，但能解决老板在意的数据脱敏问题，我感觉我们家机电还挺喜欢问豆包ds技术问题的

推进AI就是个伪命题；不过为了kpi，不得不做；1、以组织形态为最终结果，不要个人的，完全没价值，也看不到产出；2、所有的东西都要找到按组织来推进的工具；3、市面上100%的fde，都是假的；4、第一时间不找人力，不看人力信息的都是假的；5、一个项目都用ai的，纯假；6、不找数据的，数据从哪来的都不去找的，直接就要落地的，假；7、组织形态的工具先跑3个月，再统计好信息看结果；8、凡是让你上来搞知识库的，问答客服的，但是不搞知识图谱的，骗子；9、制造业的ai，更好的应该是材料、模型微调带来的效益；有什么风险，人类看管不到的，用ai可以看管，比如某个设备，必须是带好防护才能巡检的，有些人不带防护就巡检等等，比如产出用ai来判断配比材料信息，降低试验的成本，提高新产品研发速度；比如视觉监控某个设备的寿命，制造业在ai封面太多的切入了，比一般传统公司要好太多了；

现在的AI还不足以做硬件，要开展AI的话，想想公司里面纯处理数据和文档的那些岗位，有多少内容可以交给AI。

有不同意见，你这样问会给的答案很泛的，规划会相当庞大，先不说对不对，规划大=预算高，任何企业不可能一步到位，你的金钱撑不起你的梦想，先规划一条产线才是王道，各种技术，传感器都可以应用，先跑通在考虑其他规划。

目前董事长给到的规划就是这样庞大的，简单说就是黑灯工厂，推进肯定是慢慢来，说实话，我感觉就这个第一步的影刀都不一定容易能够推下来。

现在就是把我们几个人召集起来提出规划，详细的肯定会内部再讨论，这里问就是想看看佬们对制造业引入AI的看法或者建议

等后续内部讨论出进一步的具体规划后，我再来问下佬们的看法 ^-^