外观
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非标制造售前报价协同
把图纸解析、需求拆解与成本核算串成一条链路，基于企业自有物料与报价规则生成结果，人工校准后对外输出。
能力亮点： 图纸报价一体化
行业： 制造与质量 适合参考的团队： 柔性制造企业、机加工与零部件厂商、售前技术团队
一家两三百人、年营收一二十亿元的非标制造企业，柔性制造、多品种小批量，大量订单靠客户发图纸定制。标准品报完价客户就知道多少钱，这里却要先把图纸看懂、拆需求、定工艺、核成本。报价能力决定生死——报高了丢单，报低了利润被挤掉。
原来的业务问题
客户要加工一个轴承零部件，发来的可能是PDF、CAD文件或扫描件，里面写着材料、尺寸、关键部位和结构要求。业务人员、老师傅打开文件逐项看，凭经验把客户的语言翻译成企业能生产的语言，再去查物料、供应商和历史价格，估出成本报价。真正懂工艺、懂材料、懂可行性的人在企业里稀缺，大量非标订单进来后，他们不得不把大量时间花在售前。
企业早期上过ERP和报价模板，想用固定字段把流程管起来。但"把客户五花八门的输入理解成标准数据"这最难的第一步始终没人解决——系统最后只覆盖标准件和固定SKU，非标部分照样回到人，模板反而多填一遍表。
问题在规模上来后爆发：订单越来越多，一个关键技术员一天能看的图纸、能处理的询价是有限的，售前链路开始排队。某个骨干正忙，报价卡在那里几天，客户不会一直等——订单就这样流失，而报价经验握在少数人手里，复制不出去。
项目怎样推进
实施团队进场没有拿模型去问"AI能帮你干什么"，顺序反过来：先去车间看一个订单从图纸到交付经过哪些环节，翻历史报价单，分别找业务人员和老师傅聊——谁看图纸、谁拆需求、谁定物料、谁判工艺、谁核成本、谁报价、角色之间怎么交接。第一版方案想得比较直接：模型看懂图纸、抽取字段，按规则一算就出价；现场跑起来才发现端到端直接出价，数字经常对不上真实成本。方案随即改为模型只负责把图纸信息结构化，报价回到企业自己的物料、供应商和历史数据规则库里匹配，每一单经人工校准才对外输出。
在此基础上把老师傅的经验变成数据资产：物料怎么映射、某类需求通常走什么工艺路线、报价的判断逻辑，逐步标准化沉淀；并设计校准回填机制——AI生成、人工校准、数据回填到模型和向量数据库，下一次结果更好，形成数据飞轮。真实场景很快给出考验：客户图纸格式杂、清晰度参差，碰到手写标注、特殊符号、非标图框，抽取字段就出错，而报价对外，一个尺寸抽错直接影响成本。解决办法是给识别加人工校准兜底，业务人员只审模型把握不大的字段，修正结果回填后，识别准确率随真实数据越滚越高。
推进方式是边干边改：不等所有需求搞清楚才开发，客户给一部分输入就交一个阶段性产出，来回调整甚至十几次；同时花大量时间做数据清洗和结构化，把多年运行的业务规则从数据和老师傅的经验里挖出来。上线路径是先让关键人用真实订单试，再让业务小组试运行1到2个月，不断验证调整，最后才部署、集成、全员培训、部门推广。
工具与系统
案例提及：ERP。这些名称包含既有业务系统及技术选型，具体角色以案例叙述为准。
做成了什么
刚上线的前两个月一直处在磨合和微调阶段——真正要紧的是结果能不能被企业拿去报价，模型能不能输出反而是次要的。目前整体效果已经比较明显：至少能减少50%以上的相关工作量。原来这项工作可能需要3到5个人参与，现在一部分重复劳动由系统完成，实际投入的人力明显减少。这家企业处在上升阶段，老板没有把省下来的人裁掉，而是调整了岗位KPI和职责，让业务人员从看资料、整理需求、反复核对中解放出来，去联系更多客户、谈更多项目、接更多订单。
| 指标 | 项目结果 |
|---|---|
| 相关工作量 | 减少50%以上 |
| 报价人力投入 | 原需3至5人参与，实际投入明显减少 |
披露范围： 按项目披露的试点与实施进展整理。结果由项目方在该项目范围内披露；不代表其他企业采用相同方法即可达到同样效果。
对同类企业的启发
非标订单图纸格式不一，依赖稀缺技术骨干逐项看图、拆需求、估成本；技术骨干忙碌时报价卡住数天导致订单流失；报高了丢单、报低了利润被挤掉，报价能力难以复制。
扫描件、手写标注等复杂图纸识别仍需人工兜底校准；企业数据基础薄弱，清洗与结构化是前置必做工作；岗位与考核调整涉及员工接受度，须由企业一把手自上而下推动。
如评估同类项目，可以先核对：
- 报价结果经技术骨干校准后对外发出
- 模型把握不大的字段全部人工复核
- 每单报价可追溯输入与规则来源
以上为同类业务的实施建议，需结合实际数据、系统条件和产品授权验证。