1、缺乏高质量底层数据或缺乏可以读懂各业务系统数据的高质量的数据编目与语义解析；
2、缺乏企业专属的业务规则、管理逻辑及知识库。

---让AI真正懂业务：专属业务逻辑驱动AI思考，构建专属智慧内核。

构建企业专属知识图谱，让专家决策逻辑、历史案例经验与实时业务数据联动。千人千面，为每个岗位配备一位自进化的AI专家，精细化的权限管控，依权限辅助决策分析，保障数据安全隔离。

全域全要素智能业务集成建模，是工业智脑的核心，让所有人都在企业知识基础上工作。

以“战略引领、架构驱动、流程贯通、数据赋能、智能协同”为核心理念，致力于构建企业从顶层战略到一线执行的一体化、可计算、可演进的一体化业务模型。突破传统割裂式管理工具的局限，强调多专业（如战略规划、组织管理、流程治理、IT架构、风险管理、合规管理、知识工程、权责管理、时限管理、质量管理等）的深度融合，推动业务、技术与管理要素的有机统一。

---AI驱动数据治理，全员会治共治数据，人人都是数据管理专家。

实现人治到智治的变革，让AI完成脏活、累活、干不了的活。

AI代替人工进行数据治理：数据归集、治理、应用、编目全流程靠AI完成，将不同系统之间的数据全线解析与拉通，解决系统数据不一，难以集成问题。

---不止于数据治理和专属逻辑，而是让应用随需智能而生。

一个真正可用的智能应用，90%的工作是知识体系与业务逻辑、软件工程，只有10%才是AI。

依托数据挂接与SQL生成两大智能体，实现了数据的智能挂接，创建各种应用场景。

基于智能开发平台，支撑企业低门槛、轻量化、短周期的动态数据实时智能分析，实现了人人都是数据分析师。

焦距于 “战略落地、流程建模、企业架构、管理一体化与数字化转型咨询转型”。

---人工智能 + 新型数字孪生体建设，预期为企业可实现40-60%的利润率提升。

基于制造业AI影响分析、历史经验、对标借鉴、方案评估等综合分析，人工智能+新型数字孪生体建设预期为企业可实现40-60%的利润率提升。

痛点及需求

系统应用表面问题：
数据集成化水平不足；现场管理颗粒度不足；业务管理能力欠缺；组织能力与数字化要求不匹配。

深层次实际问题：
组织变革造成岗位错位，知识传承断档。
传统数据管理方式无法满足企业复杂的业务系统的数据和业务流转。

传统系统越做越重，重复建设，反复推翻。

解决方案

通过岗位级、流程级知识梳理实现业务和知识重构。

应用AI平台实现数据知识的智能化应用，指导日常工作。

通过AI数据治理体系指导传统业务系统轻量化建设。

通过研发、机加、质量、售后等业务场景建设，探索匹配企业AI应用路径。

通过产能分析、质量根因分析、售后知识推荐、智能研发文档生成的应用，实现企业高阶管理需求的落地。

打造校情“一屏掌控”、任务“一键智达”、执行“一贯到底”、服务“一网通办”、监督“一览无余”等数字化协同工作场景，实现学校在“制度”“治理”智慧”三个维度纵深推进，建成学校全域智治“校园大脑”，助力形成学校、学院全域智治新格局。

价值收益
1、连接200+应用系统。
2、管理60亿+运营数据。
3、建立100+智能应用。
4、实现经营分析、态势推演、沙盘推演。
5、50000+师生多维分析实现高质量发展......