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LINGNIX / 项目与业务实践

把行业经验,
变成用得起来的 AI

从现场检查到研究与研发,选择一个项目,了解业务如何运转、我们做了什么,以及带来的改善。

售后服务协同与现场检修管理

连接客户报修、AI 整理工单与工程师现场检查,按规范引导检查步骤,整理语音、照片和检查指标,形成量化检查报告。工程师确认后的记录同时用于工单、报告与服务进度查询。

该案例工程师培养周期1.5 年 → 3 个月

业务环节示意 · 点击任一阶段查看详情

客户报修

环节 01

做了什么

归集问题描述与设备信息,AI 整理工单字段并提示缺项。

形成什么

待确认的报修工单

如何确认

管理端确认工单并派单。

业务改善

工程师培养周期:1.5 年 → 3 个月

AI 按规范引导专业检查,客户可查看检查项、指标与异常依据;现场记录一次确认,工单和报告共同使用。

方案与交付内容

01三端小程序贯通服务全流程

客户、工程师、管理层共用一套工单:客户描述故障即可创建工单,工程师现场检修并汇报,管理层查询客户、工程师与检修情况,服务进度统一在一处更新。

02语音汇报生成结构化检修单

工程师现场口述检修情况,Agent 把语音整理成工单字段,缺项自动提示,由人员确认后落库;现场记录一次形成统一字段,后续报告和进度查询可直接调用。

03专业检查引导与量化报告

结合检查规范与企业知识,AI 引导工程师逐项检查并确认;设备视觉模型和仪表数据辅助呈现检查指标与异常依据。已确认记录形成量化报告,并用于日报周报和异常工单跟进。

交付形态

客户、工程师、管理层三端小程序+定制模型

交付清单

  • 三端小程序(客户报修、工程师检修、管理层查询)
  • 语音工单:语音汇报自动填写检修单
  • 设备视觉安检:设备状态识别模型辅助现场检查
  • 定制设备状态识别模型与物联网诊断仪表数据接入
  • 日报周报自动生成与流转风险推送
数据口径与适用范围

公司提供的案例数据,适用岗位和检查范围以对应项目为准。AI 按规范引导检查,客户通过量化报告查看检查项、指标和异常依据。

可以一起推进的方向

基于四项能力与已有案例,向相近行业和业务环节延伸。每个方向先选一个具体任务验证,再接入现有流程。

业务问题 → 可执行动作 → 所需数据 → 模型与工作流 → 原有系统 → 效果验证 → 场景复用

语音交互 · 简化作业流程

仓储与园区语音作业

将现场口述扩展到收发货、巡逻和设施报修,自动整理任务字段、关联位置与设备,减少边作业边填表和跨系统重复录入。

我们的基础

锅炉售后的语音工单、现场记录整理,以及燃气现场任务流转。

所需数据与验证方式
需要的资料

岗位常用语音、任务表单、库位或设备编码、作业规则与系统接口。

如何验证

先选一种高频任务,对比填单用时、字段正确率与人工补录次数;由人员确认后写入原系统。

多语种服务与岗位带教

面向跨区域、跨语言的一线团队,将专业咨询、操作讲解和学习反馈接入语音入口,帮助员工在实际工作中查询步骤、练习表达。

我们的基础

锅炉专业检查指导、酒类销售咨询,以及职业教育的个性学习与反馈。

所需数据与验证方式
需要的资料

目标语言语音样本、专业术语、岗位规程、标准话术与培训资料。

如何验证

用真实口音和专业问法验证识别与问答质量,再比较任务完成时间、重复提问和新人独立作业情况。

视觉模型 · 解决安全隐患

电气与消防场景隐患识别

从燃气入户审图延伸到配电设施、消防通道与防护用品等场景,识别可见异常,提示补拍或复核,并把存疑项接入整改流程。

我们的基础

燃气照片质量判断与安全线索分流,以及锅炉设备状态识别。

所需数据与验证方式
需要的资料

目标现场的合格与异常照片、隐患标注、设备类型、拍摄条件和检查标准。

如何验证

先固定一种隐患与拍摄条件,核验漏检、误报及补拍比例;由专业人员复核并跟踪整改。

设备变化与隐患复发跟踪

把单次审图延伸为同一设备的连续观察,对照历史照片发现外观变化,核查整改前后差异,追踪重复出现的隐患。

我们的基础

已有设备视觉检查、现场照片记录与异常跟进流程。

所需数据与验证方式
需要的资料

同一设备不同时间的照片、设备编号、检查时间、维修与整改记录。

如何验证

用历史前后对照样本验证变化定位和复发提示,排除角度、光照等干扰,再评估人工复核与问题跟进效率。

多智能体协作 · 打通老旧系统数据孤岛

订单到交付的跨系统协同

关联销售订单、生产进度、仓储物流与售后任务,自动归集交付状态和阻塞事项,让不同部门围绕同一订单处理问题。

我们的基础

轨道检修的跨工序数据关联、售后工单协同,以及金融研究的多源资料归集。

所需数据与验证方式
需要的资料

订单与设备关联规则、ERP 或生产系统接口、出入库与物流状态、岗位权限。

如何验证

先跑通一类订单,对比跨部门查询耗时、重复录入和异常响应时间;关键状态与处理动作由责任岗位确认。

采购、库存与财务对账

让不同智能体分别核对采购合同、订单、收货与发票,汇总数量、金额和状态差异,形成带原始依据的待核实清单。

我们的基础

金融事件的字段提取与核对、专利材料的依据检索,以及研发异常线索整理。

所需数据与验证方式
需要的资料

采购合同、订单、收货单、库存与发票记录,字段映射、核对规则和授权接口。

如何验证

用已完成的业务记录回放,核验差异发现、依据可追溯性与复核工时;账务调整和付款由业务人员审批。

智能硬件 · 集成云端智慧

老旧设备加装感知与维护联动

通过加装传感器或边缘终端获取温度、振动等状态,结合云端知识与维护经验整理异常线索,联动原有巡检和维修工单。

我们的基础

锅炉诊断仪表接入、设备状态识别,以及现场任务与服务记录关联。

所需数据与验证方式
需要的资料

设备台账、可采集的状态信号、故障与维护记录、采样频率、联网与数据授权范围。

如何验证

先选一类设备验证采集稳定性与异常线索有效性,再检查预警到复核、派单和处理记录是否连贯。

远程专家辅助与现场作业指导

通过工牌、摄像头或移动终端,将现场图像、语音与任务信息连接云端知识和专家服务,辅助远程判断、分步指导与作业留痕。

我们的基础

智能工牌、专业检查引导与现场记录整理,以及已有岗位培训能力。

所需数据与验证方式
需要的资料

现场音视频、设备资料、作业规程、历史工单、专家协作流程与网络条件。

如何验证

先选择一种常见问题,核验信息完整性、远程响应和指导完成情况;现场人员确认操作并记录结果。