工信部再次强调要推动人工智能发展，谷器数据SupplyAI为制造业数智化转型提供新解法

人工智能在制造业的深度应用已成为必然趋势。毕马威《智能制造：以人工智能驱动转型并创造价值》报告显示，制造业AI应用呈差异化发展，93%的企业认为拥抱AI可建立竞争优势。74%的企业引入机器学习，72%实施预测分析，67%使用智能体，74%将AI系统融入产品服务开发，96% 实现运营效率提升，45%改善财务状况。

然而，人工智能与制造的融合仍存在诸多问题。56%的企业遇到数据问题，如数据孤岛、质量差异等；40%的企业存在员工技能不足或抵制变革的情况，30%的企业受技能缺口制约。此外，76%的企业因技术快速演变对大规模投资持谨慎态度，67%的企业面临股东要求快速回报的压力。中国制造业AI市场虽然增长潜力大，但也存在技术复制性差、场景落地难等挑战。

谷器数据SupplyAI

针对上述痛点，谷器数据凭借二十余年行业深耕积淀，打造出面向制造业的 AI 智能体空间 —— 谷器数据 SupplyAI，以创新技术和解决方案为制造业数智化转型破局。

在攻克数据难题方面，SupplyAI 以 "数据互联 - 智能解析 - 协同应用" 三位一体架构为核心，通过整合知识库管理、数据分析引擎及工作流编排三大基础功能模块，配合数据库对接、API 接口调用、MCP 协议集成等多元外联方式，打破数据孤岛，实现全域数据资源的跨系统整合与互联互通。其标准化的数据采集框架，不仅能深度挖掘本地数据，还可无缝对接外部系统数据，从根源上解决数据割裂与质量差异问题，为企业构建统一、高质量的数据底座。

面对员工技能不足与变革阻力，SupplyAI推出低代码开发平台与语音交互技术，大幅降低数据分析的使用门槛。即使是非技术人员，也能通过简单的操作或自然语言交互，调用智能报表引擎快速生成分析报告，轻松参与到数据应用流程中。这一设计不仅降低了企业对专业技术人才的依赖，更通过便捷的操作体验推动员工主动拥抱数智化变革，有效化解技能缺口与抵制情绪。

针对技术投资回报压力与场景落地难题，SupplyAI采用模块化、可复用的技术架构，支持用户进行智能体的定制化开发，显著提升技术复制效率。同时，平台构建覆盖设备管理、生产执行、仓储物流等全业务场景的公共智能体服务体系，将AI技术精准落地到具体业务环节。其动态数据看板系统与AI驱动的智能决策建议功能，能实时呈现关键生产指标并输出优化策略，助力企业快速看到数据应用成效，缩短投资回报周期。

从实际应用成效来看，SupplyAI在制造业数字化转型中展现出显著价值：通过优化数据处理流程，大幅缩短生产调度、仓储管理及设备运维等环节的决策周期；依托精准库存预测模型与设备健康管理系统，有效降低库存成本并减少非计划停机损失；推动企业管理模式从经验驱动向数据驱动转型，通过工艺参数优化与良品率预测模型，实现产品质量的持续提升。根据安徽谷器数据科技有限公司副总经理梁坚披露的典型案例，某制造企业在部署 SupplyAI 后，设备停机时间减少45%，产品不良率下降60%。

面向未来，SupplyAI将持续深化技术创新：通过融合行业大模型技术，实现全产业链的数据智能协同；进一步优化低代码与交互技术，推动数据分析能力向一线业务场景深度延伸，让数智化转型成果惠及更多企业与从业者，全面推动制造业生产运营模式的智能化变革，助力行业实现高质量发展目标。

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