主營:玻璃鋼化爐,鋼化設(shè)備,鋼化爐,強(qiáng)制對流爐,強(qiáng)制對流鋼化爐
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玻璃深加工行業(yè)的ERP系統(tǒng)多服務(wù)于生產(chǎn)中,而對于用戶的決策支持能力較低,具有數(shù)據(jù)孤立,生產(chǎn)、銷售、財務(wù)模塊獨立、依賴人工導(dǎo)出數(shù)據(jù)生成報表,決策周期長等問題。難以全局分析即未能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值。
例如:雖然玻璃廠已經(jīng)投入生產(chǎn)多年,但對于生產(chǎn)情況和銷售情況可能只有一個較為寬泛的認(rèn)知,畢竟這份認(rèn)知來源于自身的記憶,但記憶包含不確定,不全面的問題。但生產(chǎn)數(shù)據(jù)則是具有客觀記錄特性,利用這些數(shù)據(jù),除了可以進(jìn)行較為簡單的生產(chǎn)統(tǒng)計情況的分析之外,還可以根據(jù)數(shù)據(jù)做出例如市場偏好,售后分析,客戶分析,產(chǎn)品利潤分析等深度數(shù)據(jù)挖掘,從而生成對用戶更具價值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,支撐用戶在生產(chǎn),銷售,采購管理等方面的決策。
而想要做出優(yōu)秀的輔助工廠管理者決策的功能(例如ERP生產(chǎn)報表分析),不止需要計算機(jī)軟件開發(fā)技術(shù),還需要統(tǒng)計學(xué)和玻璃深加工行業(yè)的知識,對于開發(fā)來說比較復(fù)雜。但deepseek等AI大模型可以大大降低此功能的開發(fā)成本和難度。在服務(wù)器中集成這種大模型,將模型進(jìn)行調(diào)教,讓模型成為數(shù)據(jù)分析的載體,用戶在ERP端根據(jù)自身需要點擊不同的數(shù)據(jù)分析模塊,ERP端將客戶的需求轉(zhuǎn)化為適用于AI大模型的prompt請求,然后訪問服務(wù)器中的大模型返回報表等分析結(jié)果,從而實現(xiàn)服務(wù)升級,為客戶提供能優(yōu)質(zhì)的決策服務(wù)。
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