制造 · 质检记录处理
把纸质与分散的质检记录归集、分类、抽取关键字段，人工只做异常复核。 典型成功指标：单条记录的平均处理时长。
很多项目失败不是因为技术选型，而是因为跳过了诊断、或者没有验收口径。 这条路径把「诊断 → 定义 → 实施 → 验证 → 交接 → 沉淀」固定成六个动作， 每一步都有产出物，每一步都能被客户检查。
这套流程不是流程图上的装饰。每一环的产出物都会落到 DocFDE 里，并成为下一个项目的可复用资产。
不是所有「AI 能做」的事都值得做。诊断模块用五个维度给候选场景打分， 目的是尽早把不该做的拦在开工之前。
| 维度 | 判断什么 | 结果如何影响方案 |
|---|---|---|
| 频次 | 这件事一天、一周、一个月发生多少次。频次低的场景难以形成规模收益。 | 频次低则不做自动化，转为知识辅助或人工模板。 |
| 价值 | 单次节省多少工时或规避多少风险，是否有明确的业务受益方。 | 价值不明则不立项，节省客户与我们的时间。 |
| 数据就绪度 | 所需数据是否已存在、结构是否规整、是否可合法获取。 | 数据没到位就先补数据，不硬上模型。 |
| 容错空间 | 结果出错的后果由谁承担，能否接受人工确认环节。 | 容错低则加人工确认与审计，不追求全自动。 |
| 可行性 | 现有系统能否对接、流程能否被清晰描述、边界是否可界定。 | 不可行则登记为 L0，只做提示不做替代。 |
以下是我们认为标准化程度较高、可作为起步场景的方向。 它们是候选起点，不是承诺——最终能否落地取决于客户自身的数据与组织条件。
把纸质与分散的质检记录归集、分类、抽取关键字段，人工只做异常复核。 典型成功指标：单条记录的平均处理时长。
把设备手册、作业规范导入知识库，维修人员在现场直接问， 减少翻手册与打电话问人的时间。
内部制度、产品条款、作业规范统一问答，减少重复咨询与口径不一致。
合同要点提取、方案与报告初稿生成，人工负责判断与定稿，合规检查前置到模板约束里。
院内规程、药品说明、内部文献的检索辅助与要点提取。 涉及诊疗判断的部分不纳入自动化范围。
商品描述、售后政策的高频问答自动应答，门店反馈自动归类并流转到对应部门。
把每个项目的方法、话术、模板沉淀进内部知识库，新人上手更快。
会议纪要生成、待办事项自动提取并分派到人，减少会后整理的重复劳动。
课程资料与作业规范问答、学员问题归类、讲义初稿生成。
企业 AI 落地失败，很多不是技术失败，而是承诺了做不到的事。 所以我们把边界写在前面：这些是产品能覆盖的，这些必须由客户自己扛。
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