制造与工业AI 咨询与诊断华东02
某汽车零部件集团 · AI 落地诊断
盘了 41 个候选场景，砍到 5 个。原计划 180 万预算下调到 60 万，第一年只做三件事。
关键数字
41 → 5候选场景收敛
-67%首年预算下调
数字均为脱敏示例。真实案例的每个数字都会标注统计口径与时间区间。
案例详情 · AI 咨询与诊断的字段
这个案例做了什么
- 诊断前的问题
- 集团层面定了 AI 战略，但三个事业部各选各的厂商，预算重复、口径不一
- 诊断范围
- 12 家工厂的流程与数据现状、41 个候选场景、现有 IT 架构
- 关键判断
- 问题不在模型能力，在数据就绪度。80% 场景卡在数据口径，不在算法
- 咨询产出
- 《AI 落地诊断报告》、四维优先级矩阵、90 天路线图、统一数据口径标准
- 后续路径
- 先补数据口径，再上设备健康与质检两个场景，其余场景延后至第二年
本案例为脱敏示例，用于说明交付结构与呈现方式，不代表已服务的真实客户。 真实案例需取得客户书面授权（含客户名与可披露的业务数字）后才会公开，见评审清单 Q5。