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制造智能平臺 SIE MI
賽意制造智能平臺 SIE MI
理念源起：中國古典管理智慧中“??制律→立樞→察變→斷策→馳令??”的閉環治理哲學?
價值目標：為中國制造業企業打造數字化領導力
業務覆蓋：數據資源資產化，數據資產指標化，指標服務化，服務場景化，場景價值化
產品形態1：MI Light （數據集 → 圖表、報表、數字孿生，對標傳統BI） ，針對中小企業
產品形態2：MI Pro（數據治理 → 指標體系 → 三大中心 + AI驅動），針對大型集團化企業
技術架構：可視化設計器、湖倉一體的指標引擎、預警引擎、經營分析智能體、行業大模型
部署架構：支持單機部署、微服務部署、高可用部署等架構
產品榮譽：國家雙跨平臺，華為云認證
制造智能平臺 SIE MI
核心業務場景
預警中心

管理理念：觀微知變，以數據候風氣，化風險于無形(xing)

場景價值：秒級感知并預測產供(gong)銷異常波(bo)動，扼殺經營、運(yun)營等風(feng)險(xian)于萌芽態

功能特點：多類(lei)預警對象，規則靈活配置，風險消(xiao)息分級推送(song)，AI根(gen)因溯源，跨(kua)域聯動

數據特點：全域實時聚合，毫秒級流處理，多源異構

技術特點：規則(ze)引擎+深度學習(xi)，可視(shi)化追蹤，千(qian)人千(qian)面駕駛艙


預警中心 預警中心
決策中心

管理理念：建“集(ji)團、公司、價值流owner、業務域主(zhu)管、一線執(zhi)行”五層體(ti)系

場景價值：多(duo)級決策組織(zhi)聯動，意(yi)志(zhi)共識，上下同欲

功能特點：指標(biao)數(shu)據一致性100%，3級下鉆至明(ming)細(xi)，智能輔助分析

數據特點：多源異構融合，歷史實時交織(zhi)，數(shu)字孿生預演

技術特點：AI輔助歸因、決策與(yu)任務形成


決策中心 決策中心
指揮中心

管理理念：改(gai)善任(ren)務的(de)執行與效果驗(yan)證是(shi)數據價值的(de)唯一體現

場景價值：剛性閉環執行，智(zhi)能總結(jie)經驗，終結(jie)責任虛化

功能特點：智能任務建議，預(yu)置精益(yi)模板，任務全周期追溯(su)

數據特點：實(shi)時指(zhi)令(ling)流穿透，全鏈路可溯

技術特點：改善經驗自動入知識圖譜，輔助下一輪改善


指揮中心 指揮中心
指標體系

管理理念：立(li)極(ji)則，融數(shu)理(li)于治理(li)，化基線為圭臬

場景價值：貫(guan)通戰略解碼至執行末(mo)梢，以(yi)量化(hua)標尺錨定經營航(hang)向，根治目標虛化(hua)

功能特點：AI驅動多維穿透診斷，支(zhi)撐(cheng)目標-行(xing)動-效驗閉(bi)環(huan)編織

數據特點：全(quan)域(yu)異構數據熔煉，歷(li)史-實時(shi)-預測(ce)三時(shi)態交織，指(zhi)標(biao)血緣可(ke)溯

技術特點：知識圖(tu)譜(pu)構建指標關(guan)聯網絡，智(zhi)能引擎推薦最優基線區間


指標體系 指標體系
數據治理

管理理念：以數立極，以治成章

場景價值：破除數(shu)據孤(gu)島割據，構建可信(xin)數(shu)據基座，支持三大(da)中心

功能特點：元(yuan)數據血緣(yuan)穿透，質量規(gui)則引擎，分級授權治理

數據特點：全域異構融合（OT/IT/ETL），指(zhi)標化轉換(huan)，三(san)態交(jiao)織

技術特點：AI驅動智能清洗(xi)與補全，動態策略引擎(qing)支持合規演進


數據治理 數據治理
巧匠大模型

領域知識內嵌：千億(yi)級工業(ye)知識壓縮，數百個管理理論理解(jie)

多模態感知力：聲音/圖像/時序數據協同(tong)解碼(ma)，內置(zhi)機理模型

因果推理引擎：打(da)破傳統AI相關(guan)性局限(xian)，擅于沙盤(pan)推演

小樣本自適應：樣(yang)本自(zi)合成、自(zi)監督，破解工業(ye)數據稀缺(que)困(kun)局

人機協同進化：專家與AI雙向(xiang)馴化，業務知識沉淀自(zi)動反(fan)哺模型


巧匠大模型 巧匠大模型
行業方案庫

指標豐富，場景多樣：預置(zhi)2000+ 行業標(biao)準指標(biao)、孿生模型及分析場(chang)景

實戰淬煉，最佳實踐：所(suo)有方案(an)均源(yuan)自頭(tou)部企業實戰驗證。

開箱即用，預置集成：指標、模型、場景規則均可一鍵(jian)發布至MI平(ping)臺

模塊組裝，靈活適配：支持(chi)“樂高(gao)式”按需選用，形成完整場景(jing)方(fang)案(an)。

持續進化，生態共建：方案庫能持續吸納(na)行(xing)業智慧，動態進化

行業方案庫 行業方案庫
整體產品體系

SMI作為第(di)四(si)代智(zhi)慧(hui)決(jue)(jue)策(ce)平臺，標(biao)志著從數據展示(shi)到決(jue)(jue)策(ce)智(zhi)腦(nao)的(de)終(zhong)極(ji)蛻變：它(ta)突破傳統BI的(de)靜態呈現，以“指標(biao)-知(zhi)(zhi)識(shi)混合(he)(he)分析”為核心，構建(jian)覆蓋“是(shi)多少→為什么→怎(zen)么辦” 的(de)完整決(jue)(jue)策(ce)鏈(lian)(lian)條;通(tong)過融合(he)(he)數據治(zhi)理四(si)層基座（標(biao)準(zhun)/建(jian)模/指標(biao)/服(fu)務(wu)(wu)） 與(yu)知(zhi)(zhi)識(shi)治(zhi)理雙維濃(nong)度(du)（信(xin)息+理論(lun)），形成(cheng)可沉淀(dian)業務(wu)(wu)智(zhi)慧(hui)的(de)事理圖譜；借助(zhu)AI驅動的(de)可視(shi)化框架、Doris實時(shi)計算與(yu)AI語義引擎，實現從數據原子到決(jue)(jue)策(ce)行動的(de)智(zhi)能躍遷，最終(zhong)輸出可直接(jie)執(zhi)行的(de)優化方案（如(ru)供(gong)應鏈(lian)(lian)斷鏈(lian)(lian)動態應對策(ce)略），讓企業決(jue)(jue)策(ce)如(ru)同(tong)“持龜(gui)策(ce)而斷乾坤”般精準(zhun)可溯(su)


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應用價值
風險損失降低35%

構建 “事(shi)前預警(jing)-事(shi)中干預-事(shi)后溯(su)源”的全流程風(feng)控體系(xi)，將風(feng)險(xian)應對從“事(shi)后救火(huo)”變(bian)為“事(shi)前防(fang)火(huo)”，從而顯著減少違規(gui)、缺料(liao)、故障、事(shi)故、停線、返(fan)修(xiu)及報廢等損失

決策效率提升70%?

將基于(yu)(yu)“經驗(yan)直(zhi)覺”的(de)模糊決(jue)(jue)策(ce)，轉變(bian)為(wei)基于(yu)(yu)“數據(ju)算法”的(de)科學決(jue)(jue)策(ce)。這將重大戰略決(jue)(jue)策(ce)的(de)周期從數周甚至(zhi)數月縮短至(zhi)幾(ji)天內，決(jue)(jue)策(ce)效率提(ti)升并顯著降低決(jue)(jue)策(ce)失(shi)誤的(de)風險(xian)

管理成本降低25%

通過三(san)大中(zhong)心的協同，從根本(ben)上消除了“扯皮”空間。這使(shi)得管理者從“會(hui)議專員(yuan)”和“協調(diao)員(yuan)”的角色中(zhong)解放出來，將精力聚焦于例外管理和創新思(si)考，從而降低溝通、協調(diao)與內耗成本(ben)

客戶案例
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