SinoAI-WorkForce
AI-WorkForce是面向制造业的AI转型平台，作为企业数字化生态的智能粘合层，连接数据、知识、模型、流程与存量系统，以业务助手和数字员工推动AI安全、低成本进入业务闭环。
核心功能
存量系统零破坏接入
复用PLM、MES、ERP、CRM等既有系统，无需推翻重建
业务助手与数字员工双模态
辅助人做判断，也可跨系统执行复杂流程
零代码可视化构建
业务专家通过画布搭建AI应用，降低开发门槛与成本
数据与语义双引擎
统一加工结构化数据与非结构化知识，形成可信业务语义
多Agent工作流编排
将任务规划、模型、知识与存量系统编排为完整业务闭环
智能模型路由与成本管控
按任务复杂度动态选择模型，兼顾效果与算力成本
企业级安全与统一纳管
统一管理身份、权限、运行状态及分散AI资产
FDE工程师全程陪跑
从场景识别到效果验证，持续推动AI与业务深度融合
核心价值
研发分身
自动解析图纸并生成SOP，缩短研发文档编制周期
生产质检分身
融合设备、工艺与材料数据，快速定位质量异常根因
供应链分身
跨系统分析库存与补货需求，自动推进采购流程
销售分身
智能审核合同条款，识别风险并推荐修改意见
服务分身
解析报修并匹配知识与案例，自动生成工单和备件任务
企业AI运营治理
统一纳管智能体、成本、权限和运行风险，支持规模化应用
技术架构
AI-Workforce采用"业务触点—智能调度中枢—双模态业务接入—存量系统底座"的分层架构
上层覆盖研发、生产、供应链、销售和服务等业务触点
中层将知识、模型、流程与存量系统统一编排
业务接入层提供业务助手与数字员工两种模式；底层复用PLM、MES、ERP、CRM等已有系统，实现零破坏接入
平台底层通过多源异构数据集成打通业务数据与非结构化知识
利用数据引擎和语义引擎构建业务数据地图与多模态语义知识
再通过元数据知识图谱关联流程、实体、表、报表、知识件和文档主题
为AI应用提供统一可信的语义调度逻辑。
适用行业与典型场景
制造业
研发环节
典型应用场景：图纸解析与SOP智能生成——
SOP编制周期缩短70%以上，文档整理工作量减少80%
生产
典型应用场景：质量异常智能分析——
根因分析提速10倍，异常检出率提升50%
供应链
典型应用场景：库存优化与采购执行——
采购流程耗时缩短70%
销售
典型应用场景：合同条款智能审核——
审核效率提升95%，风险条款检出率超过98%
服务
典型应用场景：智能售后服务——
首次解决率提升50%，客户满意度提升35%
客户成功案例
制造/食品制造
某快消行业头部乳品饮料企业
用一周时间完成从想法到上线，让业务部门第一次用上属于自己的数字员工。随着高频智能体逐步覆盖研发、品牌、供应链等业务线，AI 从“信息查询工具”进入日常工作流，团队的使用黏性持续提升。
合作从一个小切口开始：用一周时间完成从想法到上线，让业务部门第一次用上属于自己的数字员工。随着高频智能体逐步覆盖研发、品牌、供应链等业务线，AI 从“信息查询工具”进入日常工作流，团队的使用黏性持续提升。 企业的下一步是横向延伸至 HR、财务与门店场景，智能体规模目标突破 50 个；纵向则从“信息查询”跃迁至“业务决策辅助”，同时孵化业务 + AI 复合型团队，把快消行业的落地经验沉淀为可复用的智能体行业模板。
01
常见问题解答
AI-Workforce与企业现有PLM、MES、ERP、CRM是什么关系？
AI-Workforce与普通知识问答或智能体平台有什么不同？
业务助手和数字员工有什么区别？
业务人员能否自行构建AI应用？
产品上线周期有多长？
如何衡量AI项目的投入产出？
如何控制模型调用成本？
如何保障AI应用安全和可控？
中新赛克如何帮助企业完成业务融合？