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漢思原創(chuàng)

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深思AI（5）：AI助力企業(yè)高效運(yùn)營(yíng)與質(zhì)量管理

作者：Hanthink 發(fā)布時(shí)間：2025-04-24 17:00:23 912

深思AI（5）

AI助力企業(yè)高效運(yùn)營(yíng)與質(zhì)量管理

Hanthink & ThinkDeep

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中

，面對(duì)海量數(shù)據(jù)處理與分析、流程優(yōu)化及決策質(zhì)量提升等挑戰(zhàn)
，智能化AI助手展現(xiàn)了其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)
。它不僅能大幅提高工作效率
，還能通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和智能預(yù)測(cè)
，為企業(yè)提供有力的決策支持，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)的高效運(yùn)營(yíng)與質(zhì)量管理達(dá)到新的高度
。由漢思提供的智能化AI助手，正是這樣一種能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍的解決方案
。

本文將詳細(xì)介紹漢思如何通過三個(gè)具體的應(yīng)用場(chǎng)景——SOP助手、數(shù)據(jù)分析助手以及偏差分析助手

，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效的運(yùn)營(yíng)和質(zhì)量管理
。這些工具不僅簡(jiǎn)化了標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP）的執(zhí)行
，提高了生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析的速度和準(zhǔn)確性
，還加強(qiáng)了對(duì)偏差的監(jiān)控和管理
，確保企業(yè)在每一個(gè)環(huán)節(jié)上都能做到最優(yōu)
。通過這些先進(jìn)工具的應(yīng)用
，漢思為企業(yè)提供了一個(gè)全面升級(jí)業(yè)務(wù)流程
、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的有效途徑。

PART1
SOP助手：簡(jiǎn)化標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程管理

在制藥和其他制造行業(yè)

，標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程（SOP）是確保生產(chǎn)一致性和合規(guī)性的基礎(chǔ)
。然而
，傳統(tǒng)的SOP文檔往往冗長(zhǎng)復(fù)雜
，查找特定信息費(fèi)時(shí)費(fèi)力
。員工需要花費(fèi)大量時(shí)間翻閱文檔來找到所需的步驟或指南
。此外，隨著業(yè)務(wù)流程的變化
，SOP需要頻繁更新，這增加了管理和維護(hù)的難度
。

為了解決這些問題

，AI SOP助手應(yīng)運(yùn)而生。它利用自然語言處理技術(shù)
，讓用戶可以通過簡(jiǎn)單的對(duì)話快速獲取所需的操作指南
。例如，一名新入職的技術(shù)員可以詢問“如何修訂XX文檔
？”來獲得詳細(xì)的步驟說明
，而無需翻閱厚厚的文檔手冊(cè)。這種交互方式不僅提高了工作效率
，還減少了因查找錯(cuò)誤或遺漏而導(dǎo)致的操作失誤
。

更重要的是，AI助手能夠根據(jù)歷史執(zhí)行記錄和用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化SOP內(nèi)容

。這意味著
，當(dāng)某個(gè)操作步驟被發(fā)現(xiàn)不夠清晰或存在潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)
，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示并建議修改
。這樣
，SOP文檔能夠靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)流程的變化
，確保其始終符合最新的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)要求
。

例如，在一家制藥企業(yè)中

，某些SOP文件需要定期更新。以往
，相關(guān)人員需要查閱大量的SOP文檔來確認(rèn)文件修訂步驟?div id="d48novz" class="flower left">
，F(xiàn)在
，他們只需向AI助手提問
，就能迅速得到詳細(xì)的操作指南
。

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PART2
數(shù)據(jù)分析助手：簡(jiǎn)化復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢與分析

面對(duì)日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量

，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法通常需要專業(yè)的技能才能有效利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。因此
，如何讓更多的員工能夠輕松訪問和分析數(shù)據(jù)成為了一個(gè)亟待解決的問題
。

數(shù)據(jù)分析助手通過自然語言轉(zhuǎn)換成SQL語句的技術(shù)

，極大地簡(jiǎn)化了這一過程
。用戶只需用自然語言描述他們的查詢需求
，比如“統(tǒng)計(jì)24年產(chǎn)品合格數(shù)據(jù)”
，AI助手就能自動(dòng)生成相應(yīng)的SQL查詢語句，并從企業(yè)數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)數(shù)據(jù)
。這種自動(dòng)化查詢生成功能不僅降低了技術(shù)門檻，使非技術(shù)人員也能輕松訪問數(shù)據(jù)
，還大幅提高了工作效率。

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自然語言轉(zhuǎn)SQL

此外

，系統(tǒng)內(nèi)置了多種高級(jí)分析方法
，如描述性分析
、控制圖分析
、時(shí)間序列分析等，幫助用戶深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值
。例如，市場(chǎng)分析師可以輕松獲取產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)
，并結(jié)合時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來銷售情況，從而提前制定營(yíng)銷策略
。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和直觀的可視化功能進(jìn)一步增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析的效果
，使得復(fù)雜的分析結(jié)果變得易于理解和分享
。

假設(shè)一個(gè)市場(chǎng)分析師想要了解某個(gè)產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)

，他只需輸入“按月份統(tǒng)計(jì)24年合格的XXXXX產(chǎn)品”，AI助手就會(huì)自動(dòng)生成相應(yīng)的SQL查詢
，并返回結(jié)果
。如果需要進(jìn)一步分析，還可以結(jié)合時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來的合格趨勢(shì)
。

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數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

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控制圖分析

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過程能力分析

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時(shí)間趨勢(shì)分析

對(duì)比傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析功能

，AI數(shù)據(jù)分析有如下優(yōu)勢(shì)：

交互方式的變革

，AI分析助手允許用戶通過自然語言提問，即使是非專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員也能輕松理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)集
。無需深入掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，即可快速獲取有價(jià)值的信息
，極大地降低了數(shù)據(jù)分析的門檻
。

智能歸納總結(jié)

，除了提供原始數(shù)據(jù)和圖表外
，AI分析助手能夠?qū)Ψ治鼋Y(jié)果進(jìn)行智能歸納和總結(jié)
，提煉出關(guān)鍵結(jié)論和行動(dòng)建議
。幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)背后的意義。

在線實(shí)時(shí)更新

，利用AI可以在線獲取最新信息的特點(diǎn)，AI數(shù)據(jù)分析助手能為企業(yè)提供更加全面和及時(shí)的數(shù)據(jù)分析建議
。這意味著企業(yè)不僅可以基于歷史數(shù)據(jù)做出決策
，還能根據(jù)最新的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略
，避免陷入思維定勢(shì)
。

預(yù)測(cè)性分析，通過對(duì)過去數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)

，基于企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，從而預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)
。這種方法不僅可以幫助企業(yè)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)
，還可以為長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃提供堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)
。

PART3
偏差分析助手：智能化偏差管理

在制藥及其他制造行業(yè)中

，及時(shí)準(zhǔn)確地處理偏差對(duì)于保證產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要
。傳統(tǒng)的偏差管理流程通常耗時(shí)較長(zhǎng)
，且難以確保每個(gè)偏差都能得到徹底解決
。如何快速定位根本原因
，并采取有效的糾正措施，是許多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
。

AI偏差分析助手通過導(dǎo)入企業(yè)的歷史偏差報(bào)告，構(gòu)建了一個(gè)智能化的知識(shí)庫

。當(dāng)偏差發(fā)生時(shí)
，用戶可以通過對(duì)話形式獲取AI基于歷史偏差報(bào)告提供的初步調(diào)查方向
，并結(jié)合在線數(shù)據(jù)獲得發(fā)散性建議
，以拓寬思路。例如
，如果初次分析指向設(shè)備故障可能是原因，AI助手會(huì)進(jìn)一步詢問關(guān)于設(shè)備維護(hù)記錄
、最近變更等詳細(xì)信息，幫助精準(zhǔn)定位問題根源
。

在整個(gè)偏差處理過程中

，用戶將采取的具體措施和根本原因反饋給AI助手。系統(tǒng)會(huì)持續(xù)跟進(jìn)并根據(jù)最新進(jìn)展提供優(yōu)化建議
，直至問題解決。例如
，在處理一次生產(chǎn)中的異常偏差時(shí)
，用戶可以根據(jù)AI助手的建議逐步排查可能的原因
，并在每次行動(dòng)后將結(jié)果反饋給系統(tǒng)
。最終
，AI助手可以根據(jù)對(duì)話歷史自動(dòng)生成詳細(xì)的偏差報(bào)告
，包括所有調(diào)查步驟和措施效果，確保整個(gè)過程有據(jù)可查且文檔完整規(guī)范
。

8.png

偏差處理流程

在一個(gè)實(shí)際案例中

，一家制藥企業(yè)在生產(chǎn)過程中遇到了一批藥品生產(chǎn)過程關(guān)鍵參數(shù)出現(xiàn)偏差
。通過與AI偏差分析助手的多輪對(duì)話
，工程師們逐步縮小了可能的原因范圍，并最終確定根本原因
。通過這一過程
，不僅解決了當(dāng)前的偏差問題，還積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)
，為未來類似問題的處理提供了參考。

9.png 10.png
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引入智能化偏差管理

，企業(yè)運(yùn)營(yíng)在多方面獲得優(yōu)化與提升。包括但不限于提高問題解決效率
，增強(qiáng)決策能力
，改進(jìn)知識(shí)傳承等

提升解決問題效率

快速定位根本原因：通過AI助手提供的基于歷史數(shù)據(jù)的初步調(diào)查方向和動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，用戶可以更迅速地識(shí)別出偏差的根本原因

，減少排查時(shí)間

多輪對(duì)話深入探究：利用多輪對(duì)話機(jī)制，AI助手能根據(jù)用戶的反饋不斷細(xì)化調(diào)查方向

，提供更加精確的問題解決方案。

增強(qiáng)決策支持能力

發(fā)散性建議激發(fā)創(chuàng)新思維：結(jié)合在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

，AI助手不僅提供直接相關(guān)的排查建議
，還會(huì)提出一些新的視角或未考慮到的方向，幫助用戶拓寬思路
，制定更為全面的解決方案。

行動(dòng)計(jì)劃跟蹤與優(yōu)化：AI助手能夠持續(xù)跟進(jìn)用戶的行動(dòng)計(jì)劃

，并根據(jù)最新進(jìn)展提供優(yōu)化建議
，確保每一步措施都能有效推動(dòng)問題的解決
。

改進(jìn)知識(shí)管理和傳承

自動(dòng)報(bào)告生成促進(jìn)文檔規(guī)范化：當(dāng)偏差被解決后

，系統(tǒng)自動(dòng)生成詳細(xì)的偏差報(bào)告，保證了整個(gè)過程有據(jù)可查且文檔規(guī)范
，便于后續(xù)查閱和學(xué)習(xí)。

知識(shí)庫更新助力持續(xù)改進(jìn)：每次偏差解決后的報(bào)告重新導(dǎo)入AI知識(shí)庫

，有助于不斷完善和豐富知識(shí)庫內(nèi)容，為未來類似問題的處理提供寶貴的經(jīng)驗(yàn)參考，形成良性循環(huán)
。

提高合規(guī)性和審計(jì)準(zhǔn)備度

記錄詳細(xì)過程保障透明度：AI助手記錄了從初次調(diào)查到最后解決問題的所有步驟和措施

，增強(qiáng)了偏差處理過程的透明度
，有利于滿足內(nèi)部和外部審計(jì)的要求。

標(biāo)準(zhǔn)化流程降低風(fēng)險(xiǎn)：通過使用偏差分析助手

，企業(yè)可以建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的偏差處理流程
，從而有效降低因人為因素導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)
，確保所有操作均符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)要求
。

PART4
開發(fā)問題與解決思路

在AI助手開發(fā)過程中

，確實(shí)遇到了一些問題
，但通過相應(yīng)的解決思路，這些問題都得到了有效的處理
。以下是根據(jù)您提供的信息總結(jié)的問題及解決方案：

（1）SOP助手

問題一：出現(xiàn)答非所問，且出現(xiàn)引用混亂的情況

解決思路：

• 檢查原始文檔

，確保文檔能夠被正確解析
。

• 確認(rèn)文檔的分片是否合理

，以便更準(zhǔn)確地提取信息
。

• 檢查檢索方式是否合理，優(yōu)化檢索算法以提高準(zhǔn)確性

。

• 進(jìn)行提示詞優(yōu)化，使系統(tǒng)更好地理解用戶的查詢意圖

。

（2）數(shù)據(jù)分析助手

問題一：自然語言轉(zhuǎn)SQL的準(zhǔn)確度不高

解決思路：

• 查看表以及字段備注是否定義明確

、清晰
，避免歧義
。

• 預(yù)先向AI提供一些SQL示例進(jìn)行訓(xùn)練，從而提升其在自然語言轉(zhuǎn)SQL任務(wù)中的執(zhí)行效果

。

問題二：數(shù)據(jù)分析的結(jié)果不準(zhǔn)確，且分析效率較低

解決思路：

• 針對(duì)不同的分析方法

，需要定義相關(guān)的計(jì)算公式
，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。

• 使用編碼的方式代替大型模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

，可以顯著提高分析效率
，并保證處理速度和精確度。

（3）偏差分析助手

問題一：偏差的檢索結(jié)果和關(guān)聯(lián)不準(zhǔn)確

。

解決思路：

• 進(jìn)行提示詞優(yōu)化，使系統(tǒng)更好地理解用戶的查詢意圖

。

• 使用RAG Flow對(duì)文檔檢索進(jìn)行優(yōu)化

，顯著改善了回答的準(zhǔn)確性
。

問題二：對(duì)話內(nèi)容解析不穩(wěn)定

，導(dǎo)致信息提取不準(zhǔn)確

解決思路：

• 進(jìn)行提示詞優(yōu)化，提升系統(tǒng)的理解能力

• 采用插件形式進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化

，進(jìn)一步增強(qiáng)信息提取的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

PART5
總結(jié)

通過這三個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用

，我們可以看到由漢思提供的AI助手在企業(yè)運(yùn)營(yíng)和質(zhì)量管理中的巨大潛力。無論是通過SOP助手簡(jiǎn)化標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程的管理
，還是利用數(shù)據(jù)分析助手簡(jiǎn)化復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢與分析
，亦或是借助偏差分析助手優(yōu)化問題解決流程，漢思的AI技術(shù)都在幫助企業(yè)提升效率
、降低成本并增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步

，漢思持續(xù)推動(dòng)其智能解決方案的發(fā)展
，使企業(yè)能夠采用更加智能化、高效化的管理模式
，為高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這些工具不僅提升了日常工作的便捷性和準(zhǔn)確性
，還促進(jìn)了知識(shí)的積累和傳承
，助力企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。通過漢思提供的實(shí)際應(yīng)用案例
，我們已經(jīng)見證這些智能助手如何為企業(yè)帶來切實(shí)的價(jià)值，有效推動(dòng)企業(yè)不斷向前發(fā)展
。漢思信息技術(shù)有限公司憑借其先進(jìn)的技術(shù)和專業(yè)的服務(wù)
，正成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要伙伴。

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END

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、量身定制的MOM管理軟件MES、WMS
、LES、QMS
、EAM
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、IOT和整體解決方案
。

目前服務(wù)的領(lǐng)域涵蓋離散和流程兩大行業(yè)：汽車行業(yè)、新能源行業(yè)

、醫(yī)藥行業(yè)
、食品行業(yè)
、機(jī)加工制造行業(yè)
、大型裝配等。

尤其在汽車

、醫(yī)藥
、食品、新能源行業(yè)（新能源汽車
、光伏
、電池
、儲(chǔ)能等）積累了豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)方案
，是國內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商。

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