Scenario
供应链异常预警与自动干预
订单延迟、库存偏离、供应商履约异常通常分散在不同系统中，难以及时联动处理。
- 输入系统
- ERP · WMS · SRM · TMS
- AI 能力
- 持续检测异常，结合业务上下文判定风险，并生成处理建议。
- 业务动作
- 通知负责人、创建异常任务、触发补货或审批，并进入人工确认。
- 客户价值
- 缩短异常发现与响应链路，降低履约风险与库存波动。
QIHUAN · Industrial AI Infrastructure
让 AI 真正运行在企业之中。
为企业构建属于自己的产业 AI 操作系统。
在企业既有与自研系统之上，连接业务、数据、权限、工作流与 AI，构建属于企业自己的语义层与智能能力。
应用与决策层
Harness
智能驾驶舱
经营穿透异常洞察情景推演
AI Apps
AI 应用
业务助手流程执行智能问数
Enterprise Ontology
企业本体 · 对象 · 关系 · 规则
订单
SKU
供应商
库存
客户
资产
流程
数据与系统层
覆盖主流企业系统与自研系统，不限于单一栈
ERP
MES
WMS
CRM
SRM
TMS
PLM
SCM
OA / 审批
财务系统
BI / 数据仓
IoT / SCADA
文档与知识库
邮件与协作
自研系统
+ 更多企业系统
Enterprise AI Gap
大模型很强，为什么企业仍然难以真正用起来？
先认同问题，再讨论产品。产业 AI 的难点不在模型本身，而在系统、边界与生产化。
01
AI 不懂业务
大模型理解语言，但不理解企业对象、规则与真实经营语义。
02
系统数据割裂
ERP、MES、WMS、CRM 各自为政，AI 难以获得完整业务上下文。
03
核心数据不敢开放
没有清晰边界时，企业无法放心把核心数据交给 AI。
04
Demo 难以生产化
聊天演示容易，进入权限、流程与审计约束的生产环境很难。
05
缺乏权限、审计与治理
没有治理体系，AI 行为不可控、不可追踪，无法成为企业能力。
Qihuan Thesis
真正的 AI 竞争力，不在模型，而在系统。
模型是引擎，系统才是企业真正拥有的 AI 能力。点击右侧每一项，理解它们如何共同组成企业 AI 生产力。
启寰把业务、数据、AI、工作流、权限与安全组织为可持续演进的系统能力，而不是一次性演示。
Enterprise AI Productivity
点击展开
- =企业 AI 生产力
Business Semantics
业务
让 AI 理解订单、库存、客户等真实业务对象，而不是孤立字段。
企业竞争力首先来自业务语义。只有把经营对象、规则与关系组织清楚，AI 才能按企业方式思考与行动。
如果缺失
没有业务语义，AI 只能聊天，无法进入真实经营判断。
Industrial AI OS
建立企业自己的产业 AI 操作系统
它运行在企业既有与自研系统之上，不要求替换现有软件栈，而是把数据、业务、权限、AI 与工作流连接为长期沉淀的能力层。
应用与决策
智能驾驶舱与 AI 应用，运行在统一语义与治理之上。
智能驾驶舱AI 应用业务助手流程执行
Enterprise Ontology
将企业世界组织为对象、关系、规则与可执行能力。
业务对象关系网络规则约束可执行动作
数据与系统
连接既有与自研系统，不替换、不绑定单一软件栈。
ERP / MES / WMS / CRMSRM / TMS / PLM财务 · BI · IoT文档 · 协作 · 自研+ 更多企业系统
Core Technology
Ontology · Harness · Governor
三大核心决定 AI 能否进入生产环境：理解企业、持续运行、安全可控。
Use Cases
专业场景，进入真实业务流程
每个场景都包含业务问题、输入系统、AI 能力、业务动作与客户价值。
Scenario
跨系统企业问数
经营数据散落在 ERP、MES、WMS、CRM 等系统，管理人员需要反复找人提数。
- 输入系统
- ERP · MES · WMS · CRM
- AI 能力
- 自然语言理解问题，跨系统查询并返回可解释答案。
- 业务动作
- 在权限边界内回答如「哪些客户本月销售额下降超过 20%，同时存在库存积压？」
- 客户价值
- 显著缩短决策响应时间，减少对人工提数的依赖。
Scenario
跨境贸易单证智能化
出库、报关、归类、CI/PL 与合规审查涉及大量跨文件一致性工作。
- 输入系统
- WMS · ERP · 报关系统 · 文档库
- AI 能力
- 理解文档结构，抽取商品信息，参考历史案例并做一致性检查。
- 业务动作
- 生成出口单证草案，并进入人工审核闭环。
- 客户价值
- 提升单证处理效率与一致性，降低合规风险。
Scenario
智能仓储与库存决策
SKU、库位、在途与呆滞库存分散，库存决策缺少统一穿透能力。
- 输入系统
- WMS · ERP · TMS
- AI 能力
- 识别异常库存，穿透库位，分析呆滞并给出调拨与补货建议。
- 业务动作
- 输出调拨、补货与风险处理建议，供业务确认执行。
- 客户价值
- 改善库存结构，降低呆滞与缺货并存的经营损耗。
FDE
AI 落地，不从会议室开始。
FDE 深入客户业务现场，与业务团队共同完成建模、部署与持续演进。
IMMERSE
Immerse
深入客户业务现场，理解真实系统与流程。
MODEL
Model
与业务团队共同完成对象、关系与规则建模。
DEPLOY
Deploy
把高价值场景部署进生产环境。
EVOLVE
Evolve
持续演进技能资产与企业经验。
Value
典型价值区间
这些数字用于帮助客户建立量级认知，而不是作为硬性承诺。
4–8 周
首个价值场景典型周期
30–60%
重复人工减少参考区间
显著提速
跨系统问数决策响应
100%
AI 行为可进入审计链路
*以上为典型场景中的价值参考区间，实际效果受企业系统、数据质量、业务复杂度及部署范围影响。