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Product Advantages 產(chǎn)品優(yōu)勢

管理大模型是利用大模型推理、人機(jī)交互能力，向上輔助管理層決策，向下發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中的各類問題，進(jìn)而為推進(jìn)精益生產(chǎn)、工廠智能化改造等項(xiàng)目打下基礎(chǔ)。基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的制造業(yè)企業(yè)智能化運(yùn)營系統(tǒng)，能夠快速構(gòu)建企業(yè)指標(biāo)體系，以 AI + Data 驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營和管理。

全盤把控 目標(biāo)看板關(guān)聯(lián)指標(biāo)，全盤把控運(yùn)營情況
對話式交互與分析 對話式交互與分析，業(yè)務(wù)運(yùn)營情況實(shí)時(shí)洞察
一鍵生成 分析完畢，一鍵生成報(bào)告
指標(biāo)分析 可視化展現(xiàn)、歸因分析
指標(biāo)集成 指標(biāo) API賦能各類指標(biāo)應(yīng)?
企業(yè)知識庫 企業(yè)知識庫，讓 AI 的結(jié)論和建議更加精準(zhǔn)

Problem 痛點(diǎn)問題

大數(shù)據(jù)、IOT技術(shù)為企業(yè)帶來了海量數(shù)據(jù)，同時(shí)也引發(fā)了大量問題，其中最核心的問題是如何發(fā)揮海量數(shù)據(jù)的價(jià)值。對于工業(yè)大數(shù)據(jù)來說，與大數(shù)據(jù)相比具有質(zhì)量更差、完整度更低的特征，但其背后也帶有明顯的因果性與結(jié)構(gòu)性。

因此，制造業(yè)企業(yè)迫切需要有效地管理與分析這些數(shù)據(jù)，從而從中獲得有意義的見解和指導(dǎo)決策。

Application cases 應(yīng)用案例

某冶金行業(yè)企業(yè)KPI管理系統(tǒng)

需求：
進(jìn)一步發(fā)揮質(zhì)量數(shù)據(jù)價(jià)值，打通全流程質(zhì)量信息鏈，使工藝質(zhì)量管理人員的質(zhì)量分析工作更加高效，助力產(chǎn)品質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)提升。通過接入生產(chǎn)大數(shù)據(jù)，構(gòu)建生產(chǎn)指標(biāo)系統(tǒng)，展示/預(yù)警數(shù)據(jù)波動(dòng)。進(jìn)一步構(gòu)建基于大模型的Data Agent，進(jìn)行指標(biāo)分析、問題歸因分析，給出優(yōu)化建議。