在智能制造與數字化轉型浪潮中，華盛控以前瞻布局搶占先機，通過自建AI算力中心、搭建本地私有大模型，開啟全鏈條智能化升級。從客服效率提升到生產流程優化，從數據管理革新到決策體系轉型，華盛控正以“AI+場景”的深度融合，探索降本增效的實踐路徑，向行業標桿邁進。
一、破局傳統：AI賦能業務全場景
面對傳統管理模式下效率瓶頸與成本壓力，華盛控以“AI+”為突破口，針對企業核心業務痛點展開精準攻堅：
客服智能化：上線AI客服機器人，自動處理80%常見問題，響應速度提升10倍，提升客戶回復效率與滿意度。減少人工工作量，讓員工把專注于處理復雜問題。
內部管理模型化：自建AI算力中心后，每個部門促進管理流程模型化。每個員工日常工作中使用AI工具提升工作效率。同時，通過日常的訓練，員工在各自領域變得更加專業，發現問題本質的能力以及提供解決方案的能力，提升100%。
生產工藝優化：聚焦碼垛、拆垛、分揀、裝車等環節，訓練專屬工藝模型。訓練設備具備自我編輯與提供最優解決方案的能力，實現設備參數智能調控與故障預判。
銷售流程重構：構建“AI找客-篩客-談客-管客”全鏈路模型，日均生成100+高價值線索，客戶成交效率提升10倍以上。智能分配系統與風險預警機制，進一步優化資源匹配。
技術與模型建設：研發部門從方案設計到圖的自動轉化，方案的自動形成與優化。另外， 通過AI與PLC系統的訓練，實現快速編輯與數據打通。推動技術創新進入“加速期”。
成效亮眼：僅AI啟動一個月，全員配備“超級助理”，PPT、文檔等基礎工作效率提升5-10倍；庫存管理、生產監控等環節試點后，人力成本顯著下降，運營精準度躍升。
二、夯實根基：技術底座與數據引擎
華盛控的AI戰略得以快速落地，得益于其扎實的技術基建：
本地化算力中心：完成內部服務器集群部署，為模型訓練與數據運算提供高效支撐，保障核心技術自主可控。
數據治理體系：啟動全域數據清洗與標注工程，統一數據格式、剔除冗余信息，構建高質量訓練數據集。同步強化數據安全機制，確保隱私保護與合規應用。
跨部門協同：軟件團隊自主研發AI工具鏈，打通運動控制、PLC數據等核心場景；數據中心建設同步推進，為企業積累海量實時數據資產。
階段性成果：客服、庫存、生產等部門試點成效顯著，AI助手已深度融入日常業務流程，員工技能轉型提速，企業數字化基因持續強化。
三、未來藍圖：從單點突破到生態引領
華盛控規劃“三步走”戰略，加速AI價值釋放：
全流程智能化：將AI覆蓋生產、銷售、售后全鏈路，如智能排產、需求預測，售后服務等，打造端到端效能提升閉環。
產學研深度融合：與高校共建AI賦能中心，培養專業人才；搭建行業技術交流平臺，推動創新生態構建。
長期目標：未來1-2年，華盛控擬通過技術迭代與場景深耕，成為制造業AI應用標桿，實現從“工具替代”到“決策智能”的跨越式發展。
結語
“AI不是替代，而是賦能。”華盛控相關負責人表示，“我們以私有大模型為基座，將員工經驗轉化為數據資產，讓決策從‘經驗驅動’邁向‘數據智能’。下一步，將繼續深化AI與業務的共生關系，為行業轉型提供可復制的‘華盛控樣本’。”
在這場效率與成本的變革中，華盛控正以技術為矛、數據為盾，重塑企業核心競爭力，書寫制造業智能化新篇章。
轉自：中國網
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