为制造业中小企业打造的 AI 数字员工
只会干活的第 0 号员工
查数、写报告、盯流程、发邮件——你说一句,它交成品。不换软件、不搬数据,接上你现有的系统就开始上班。
零号员工
数字员工 · No.0
执行过程
| 成本项 | 金额(元) | 占比 |
|---|---|---|
| 材料 | 11.20 | 60% |
| 加工 | 4.80 | 26% |
| 损耗 + 分摊 | 2.65 | 14% |
执行过程
| 客户 | 沉默时长 | 推荐 |
|---|---|---|
| 某工装品牌 | 9 个月 | 防磨系列新品 |
| 某童装品牌 | 14 个月 | 新款面料 |
| 某外贸客户 | 6 个月 | 库存现货 |
执行过程 · 工作流真执行
| 时间 | 事件 | 状态 |
|---|---|---|
| 09:12 | 紧急件 · 报送主管 | ✓ 已响应 |
| 09:15 | 一般件 · 自动派工 | ✓ 修复中 |
| 09:40 | 复检通过 · 自动归档 | ✓ 闭环 |
产品介绍视频占位
建议 60–90 秒 · 从一句话派活到成品交付 · 待替换
系统越上越多,活却越干越碎——问题不在系统里,在系统之间。
查一张订单进度要切换多个系统,信息靠人工拼接——错漏与等待,成了日常。
核价靠老师傅查表、套表格,口径存在人脑里——人一走经验就没了,新人独当一面以年计。
客户资产沉淀在业务员个人手里,沉默客户长期无人触达——需求重现时谁被第一个想到,全凭运气。
报告靠人工拉数汇总,询件堆积人工作答——管理层的洞察,永远迟到一个月。
我不是缺系统,我是缺一个能替我在系统里跑腿的人。—— 一位制造企业业务负责人 · 跟岗调研原话
工具 + AI,帮企业里不同岗位、不同职位的人,把自己的需求自己做成——效率更高,质量更稳。
琢磨出一个改进点子。按老规矩:写申请、等排期、求开发,多半不了了之。现在先问零号员工「能不能做?怎么做?」——聊几句,一个能跑的小工具就出来了。想法,不再烂在肚子里。
客户催订单进度,以前要切三个系统翻半天。现在他让零号员工把查单做成工具——企微里一句话,进度自己回来,顺手还能查物流和质检。
每月手工拼报表,格式一改就要返工。现在把口径描述一遍,零号员工搭好定时取数做表——到点自动出,她只管看数,月底不再加班。
领导要接一个新系统,以前只能提需求、等排期。现在他自己登记接口、封装成技能,当天接完——对接的活,从求人变成了自己的手艺。
同样是一个对话框,里面的东西不一样。
| 通用 AI 助手 | 零号员工 | |
|---|---|---|
| 数据从哪来 | 靠人工复制粘贴,聊完即弃,什么都不留 | 直连你的业务系统,数据实时在线,随问随取 |
| 口径谁保证 | 模型自由发挥,算错了你也看不出来 | 规则与校验内置在系统里,越界操作会被拦下 |
| 越用越准吗 | 今天用和明年用,水平一个样 | 干过的活沉淀成知识与技能,越用越懂你的业务 |
| 出了事谁负责 | 没有审批、没有留痕,说不清谁干的 | 每一步留痕可回放;该请示的操作,人批准才执行 |
会用 AI ≠ 能干业务——差别在模型之外:数据、规则、闭环、护栏。
不换系统、不大工程——先看它干活,再谈要不要。
工程师加分析师进场,从现有系统与流程里,找出你的公司最值得先数字化的那个「人」。先诊断,后开方。
驻场部署、接口联调、团队培训——直到第一个数字员工在你的生产环境里跑起来。部署完成,才叫交付开始。
每期独立验收、随时可停损;场景一个个上线,数字员工的队伍越来越壮。
看看零号员工在你的业务里,能接走哪些活。
扫码加项目负责人
huyiran@shunachuan.com
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