业务的核心参考
连接 ERP、PLM、MES 中的客户、产品、订单、成本与执行记录，保持主数据、状态和单据责任清晰。
现有系统 AI 增强 / ERP · PLM · 现场应用
保留核心系统，
看见更完整的企业。
以现有 ERP、PLM 为业务核心参考，连接办公资料、客户往来、日常记录和生产现场信息。先建立企业范围的数据视野，再持续增加 AI 应用；不以更换系统或升级到某一厂商最新版为前提。
是否必须升级 ERP？
不一定。版本只是评估因素之一；接口许可、数据质量、权限和所选场景更直接地决定接入路径。数据条件有限时，可先做授权资料检索或只读分析；写入单据、计划执行和质量处置需要更严格的集成与验证。
从企业全貌出发
保留系统里的积累，
连接系统之外的业务。
先盘点企业有哪些信息、还缺哪些记录，再安排数据接入与应用优先级。让一次建设留下可持续使用的数据关系，而不只满足某一个 AI 模块。
补全事情的来龙去脉
关联 Excel、报告与演示文件、客户拜访、交流记录、合同及交付材料；通过资料识别和整理，让零散信息可查询、可引用。
让管理看见真实过程
逐步纳入质量、生产效率、设备运行与作业记录。已有接口和现场录入可先接入，缺失采集能力按实际设备与条件补齐。
应用范围
从查资料、录单据，
到经营与制造决策。
以岗位问题确定场景，再确认数据、业务规则和集成深度。高级排程和质检需要结合现场约束与验证样本，不以通用演示替代项目实施。
让知识连回 ERP / PLM
关联产品、工艺、图纸、制度与业务单据。回答带来源与版本，按照岗位权限使用资料。
- 产品与工艺问答
- 业务单据关联检索
- 制度与售后知识
让资料成为业务草稿
从对话、附件或已有记录提取录单信息，匹配客户、物料和业务类型，校验后由授权人员确认写入。
- 减少重复填写
- 缺项与口径校验
- 保留正式单据责任
查询结果，解释得清楚
围绕销售、库存、应收、项目和生产进度，给出可核对的分析、异常清单和处理建议。
- 数据日期与口径
- 业务来源下钻
- 管理者判断与跟进
让计划考虑现场约束
结合订单、物料、产能、工艺和资源约束，生成与比较排程建议，识别影响交付的关键冲突。
- 约束与目标需先明确
- 计划员复核与调整
- 验证后再下达执行
让质量判断保留证据
围绕检验记录、图片或检测数据组织质量辅助分析，关联标准、批次与处置流程。
- 样本与检验标准
- 误判、漏判与异常验证
- 关键判定人工复核
让系统走到使用者身边
连接移动采集、企业协同入口与现场记录，减少纸面资料和系统之间的信息断点。
- 扫码与报工记录
- 岗位提醒与处理状态
- ERP / PLM / MES 业务关联
接入条件
保留已有投入，
先把系统边界看清楚。
金蝶实施、开发与持续服务经验，帮助我们理解业务系统的口径和责任。跨系统 AI 建设以企业整体为单位，不由某一软件品牌决定应用边界。
能读取什么，能写入什么
核对版本、接口许可、数据字典、导出能力和业务数据质量，明确读写范围与同步频率。
谁可以看，谁可以执行
继承组织与岗位数据范围；AI 建议、草稿和正式单据分别管理，操作和来源可追溯。
真实工作能否稳定完成
用典型、边界和异常样本验证结果、性能和安全边界，约定切换、回退及持续服务。
常见问题
把关键条件，
在建设前说明白。
旧版本没有完整 API，还能接 AI 吗？
需要评估。可从授权导出、受控数据服务或文档层选择合适起点。没有受支持写入路径时，不承诺自动录入正式单据；必要的接口改造、升级或人工流程会单独说明。
知识库、排程和质检能一次全部上线吗？
这些场景的数据和风险不同，通常按优先级分步实施。知识检索关注有效版本与引用；排程关注资源约束和可执行性；质检关注样本、误判漏判与责任。各场景分别约定范围和验收条件。
与 AI 原生企业管理是什么关系？
本路径保留现有 ERP、PLM 的管理结构并增加能力。AI 原生管理以对话和 Agent 组织新的工作与业务记录；两者可以独立采用，也可以通过企业数据与权限体系衔接。