
现场调研与需求梳理
深入生产现场与业务流程,梳理目标、工艺、节拍、质量标准及现有系统条件。

围绕高频、关键的业务场景,推动AI进入企业日常运营
围绕业务目标完成调研、方案设计、系统建设与运行优化

深入生产现场与业务流程,梳理目标、工艺、节拍、质量标准及现有系统条件。

结合业务优先级与实施条件,明确建设范围、技术路径、验收指标和投入边界。

配置AI产品与模型能力,连接现场设备及ERP、MES、WMS、WCS等业务系统。

基于运行数据与使用反馈,持续优化规则、模型、流程和后续扩展路径。
覆盖AI视觉质检、制造业AI智能体、智能问数与标准行为管理
来自制造企业项目负责人的合作反馈
本次合作比预期更好。辰翊数字从前期需求沟通到方案设计,能感受到团队非常专业,围绕现场流程和系统条件展开,把问题和边界界定清楚,再进入建设阶段,减少了后续反复返工。

我们选择辰翊数字,是因为他们不只介绍AI产品能做什么,更能帮助我判断哪些场景值得优先启动。方案阶段同步考虑了系统、接口和企业实际管理条件,后续实施推进非常顺畅。

AI经营分析项目上线后,数据收集与管理比过去更清晰。业务团队可以把更多精力放在处理异常和订单上,而不是反复整理报表和解释数据。

项目团队能够把业务问题、现场约束和技术实现放在一起讨论。实施过程中响应及时,遇到流程差异也会和业务部门一起复盘,最终方案更贴近一线使用。

在生产协同项目中,我们更看重系统能否进入实际流程。辰翊数字的团队既理解现场节奏,也能把方案拆成可推进的阶段,整体合作过程比较顺畅。


坚持工程师文化,以业务价值和项目效果为导向,让AI持续转化为企业的效率优势与经营价值。
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