近日，矩阵起源完成“深圳联通智能制造 AI 应用项目”中标及合同签订，目前项目已进入开发交付阶段。双方将面向深圳某上市电子制造企业，围绕产品精准推荐、设备维修、能源管理、生产洞察和供应商评估五大业务场景，共同推动 AI能力融入制造企业的日常经营与生产管理流程。

携手深圳联通 推动AI走进制造业务现场

本项目面向深圳某上市电子制造企业，围绕企业在产品选型、设备维修、能源管理、生产运营和供应链管理等方面的实际需求，建设一批具备业务价值、可快速验证、可持续迭代的AI应用。

电子制造企业通常拥有大量产品资料、设备手册、生产记录、能耗数据和供应商信息，但这些数据分布在不同系统与文档中，存在查询效率低、经验难沉淀、数据分析滞后等问题。

矩阵起源将与深圳联通协同推进场景规划、数据治理、AI应用开发和部署交付，让AI从单点工具进一步走进真实业务流程，为制造企业构建可感知、可分析、可追溯的智能化能力。

五大AI应用场景 覆盖制造企业关键业务链路

本次项目聚焦五个具有代表性的智能制造场景，以“小步快跑、快速验证、持续迭代”为建设思路，探索AI技术在制造企业中的可落地路径。

1 客户需求AI画像与产品精准推荐

针对产品型号多、技术参数复杂、选型依赖专业经验等问题，系统将结合客户需求、产品规格书和历史选型知识，对客户提出的应用条件进行结构化理解。

AI可以辅助完成产品参数检索、候选型号召回、规格对比及替代可行性判断，并提供推荐依据和冲突条件说明，帮助销售与技术支持人员缩短产品选型和客户响应周期。

2 设备维修方案AI智能推荐与优化

系统将设备维修手册、点检记录、故障案例和备件资料转化为可检索、可追溯的设备维修知识库。

当一线人员输入设备名称或故障现象后，AI可辅助分析可能原因，推荐检查步骤、维修方法和安全注意事项，并展示相关知识来源，降低资料查找和重复沟通成本，促进维修经验在企业内部持续沉淀。

3 工厂能源消耗AI预测与优化

围绕工厂用电、产量、班次和生产单元等数据，系统将建立统一的能耗分析视图，对总用电量、单位能耗、能耗趋势和异常波动进行分析。

通过识别能耗变化与生产活动之间的关联，辅助管理人员发现能耗偏高、班次差异和生产单元异常，为后续节能策略制定和精细化能源管理提供数据依据。

4 智能生产数据可视化与异常预警

系统将汇聚生产计划、报工产量、质量检验、生产节拍和停线记录等数据，形成统一的生产运营视图。

管理人员可以直观了解计划达成率、产品合格率、不良率、节拍达标情况和停线损失，并通过AI辅助分析主要异常原因，减少人工报表汇总和跨系统查询，提高生产问题发现与响应效率。

5 供应商绩效AI评估与风险预警

针对供应商评价数据分散、评价标准不统一、风险发现滞后等问题，系统将从品质、成本、交付、服务和技术等维度构建供应商综合评价体系。

AI将辅助形成供应商评分、等级分布、排名及重点关注清单，并对低分项和潜在风险进行解释，为供应商复盘、采购决策和供应链风险管理提供参考。

以Data + AI能力支撑场景持续迭代

五个应用场景的背后，不只是单一模型或问答工具，而是一套涵盖数据接入、知识治理、模型服务、智能体编排和应用交付的完整能力体系。

矩阵起源将依托MatrixOne Intelligence（MOI）数据智能平台及智能体能力，对企业内部结构化数据、业务文档和知识资料进行统一接入与治理，结合知识检索、数据分析、模型推理和智能体工作流，为不同业务场景提供可复用的AI能力。

在项目建设过程中，双方将重点推进数据盘点与治理、业务知识库建设、模型与智能体开发、应用界面建设、系统部署以及试点验证，并根据一线用户的实际反馈持续优化应用效果。

这一建设方式既能降低AI应用的初期验证成本，也为后续扩展更多生产、经营和供应链场景建立统一的数据与技术基础。

打造可复制的制造业AI落地实践

当前，制造业AI建设正逐步从概念验证进入业务深水区。真正决定AI应用价值的，不只是模型能力，更在于能否与企业数据、业务知识和生产流程有效结合。

此次合作将深圳联通在产业服务、项目组织和本地化交付方面的能力，与矩阵起源在Data + AI平台、企业知识库、智能体开发和数据应用方面的技术积累相结合，共同探索一条投入可控、交付敏捷、效果可验证的制造业AI建设路径。

随着项目进入开发交付阶段，矩阵起源将与深圳联通保持紧密协同，围绕五大场景开展应用建设和试点验证，推动AI能力真正融入企业业务流程，为电子制造行业的数智化升级形成可参考、可复制的落地实践。