询盘 · 报价 · 承诺
BLUEHEAVEN / CHINA MARKET
让 AI 穿过
一条真实的业务链。
面向生产制造与出口企业，把质量、交期、获客、报价、合规、回款与经营数据，连接为可验证、可持续的 AI 能力。
- 从哪里开始
- 一个可验收的 P0 场景
- 交付什么
- 数据、流程、应用与复盘
- 如何控制风险
- 来源、权限、人工审批
THE VALUE STREAM / 01
质量 · 排产 · 设备
单证 · 物流 · 合规
应收 · 汇率 · 利润
AI 的价值不是增加一个界面，而是让每个环节能看见下一步。
适用对象
生产型制造企业质量、交期、设备、能耗、库存
出口 OEM / ODM 工厂询盘、报价、单证、客户、回款
跨境品牌与产业带企业选品、内容、客服、海外仓、合规
01
先做正确的事
不是先问“能不能用 AI”，
而是先找最值得解决的一个问题。
布鲁海文用业务影响、数据条件、集成难度、风险边界与可验收性五个维度，帮助企业从泛化兴趣收敛为 90 天试点。
SOLUTION MAP / 02
五类问题，
五套可落地的服务包。
每个服务包都从业务痛点、数据前提、人工审批和验收指标开始。先证明价值，再扩展到更长的业务链。
01
生产与质量
让异常更早被发现，也更容易被追溯。
视觉质检、客诉归因、质量追溯、工艺知识助手、设备维修与能耗分析。
- 关键指标：不良率、漏检率、返工率、客诉关闭周期
- 前提：质检记录/图像、批次、工艺或设备数据
02
订单与交付
让销售承诺与工厂能力在同一张图里被看见。
齐套预警、约束排产、产能模拟、缺料风险、订单变更影响和交付看板。
- 关键指标：准时交付率、插单响应、在制品周转
- 前提：订单、BOM、工艺路线、库存、产能与交期
03
外贸销售
让产品知识在海外客户面前更准确、更快地被使用。
多语言产品知识库、询盘提取与分级、报价草案、邮件/客服协同和海外市场情报。
- 关键指标：首响时效、有效询盘率、报价转化、毛利偏差
- 前提：产品资料、报价规则、CRM/邮件、历史订单
04
出海合规与服务
让规则、材料与交付异常有清晰的处理路径。
单证完整性校验、产品认证匹配、贸易规则知识库、物流异常分流与售后工单。
- 关键指标：单证差错率、审核时间、异常关闭 SLA
- 前提：产品/目标国资料、单证、证书、物流与售后记录
05
经营与资金
让订单利润和现金风险不再在月末才出现。
订单毛利分析、应收预警、现金流预测、汇率敞口台账和经营问数。
- 关键指标：实际毛利偏差、DSO、逾期率、预测误差
- 前提：订单、成本、应收、资金、外币收支和审批口径
KNOWLEDGE BASE / 03
把行业问题、解决办法
和证据做成可复用的知识资产。
按业务领域查看
当前展示为公开知识库首期内容。客户项目资料、价格、图纸、配方、订单与个人信息不会进入公开检索范围。
04
知识不是资料堆
一套能回答问题，
也能接受审查的知识系统。
网站问答只从审核发布的公开资料中检索；客户私有知识空间以组织、项目和权限隔离。答案应当给出来源、更新时间与人工判断边界。
- 来源政策、政府调研、行业报告、案例与内部方法论进入来源库。
- 审核研究、行业与合规角色共同确认适用条件、来源与更新时间。
- 发布文档按版本发布，切分为可检索内容，并保留原文定位与访问级别。
- 问答问题先按行业和权限路由，再以全文与向量混合检索生成带引用的回答。
- 评测用黄金问题集、人工抽检和用户反馈持续修正答案、来源与规则。
DELIVERY PATH / 05
分阶段建设，
每一步都留下可用的资产。
阶段 A第 1–4 周
诊断、内容与数据定标
确定主攻客户、P0 场景、场景卡、来源库、指标口径与 12 问诊断。官网上线行业入口与结构化知识内容。
- 交付：场景地图、数据清单、试点范围
- 验收：每条公开结论可追溯、每个场景有业务负责人
阶段 B第 5–12 周
知识库、问答与流程上线
建设内容后台、来源审核、版本管理、混合检索、公开问答、线索管理与第一个业务工作流。
- 交付：知识库、问答评测集、诊断报告与试点应用
- 验收：答案有引用、无证据会拒答、流程能回写既有系统
阶段 C第 13 周起
客户空间与持续运营
部署客户私有知识空间、权限审计、项目看板、数据闭环和月度复盘，逐步扩展到更多业务环节。
- 交付：客户工作区、运营手册、复盘报告
- 验收：试点指标达成、从一次项目转为持续服务
FAQ / 06
开始之前，
把边界问清楚。
这不是通用的 AI 承诺。每个项目都要先确认数据、流程、权限、责任和验收方式。
01没有 MES 或完整数据，也能启动吗？+
可以，但不应直接承诺“全厂智能化”。可以从质检记录、订单、报价、客服、工单或文档中数据最完整的一段流程开始，并在试点中明确缺失数据与下一步接入计划。
02AI 问答会不会泄露图纸、配方和客户信息？+
公开知识库与客户私有知识空间必须分离。客户资料需按组织、项目和角色授权，采用最小权限、访问审计、脱敏与不参与公共检索的默认策略。
03如何证明 AI 项目真的有价值？+
在开发前记录基线，并把场景绑定为一个业务指标，例如不良率、交付率、首响时效、单证差错率、DSO 或订单实际毛利。没有基线和验收口径的项目，不应直接扩大投入。
04哪些决定不能交给 AI 自动执行？+
对外报价、交期承诺、法律/税务/外汇结论、付款、授信、招聘淘汰和设备控制等高风险决定，必须保留有权人员审批、阈值、留痕和异常升级机制。
AI DIAGNOSIS / 07
一次填完，
让下一步更清楚。
AI 诊断已独立为一个完整页面：集中填写企业背景、优先问题、现有基础和联系方式，避免在页面之间重复填写。
- 01业务问题与企业类型
- 02现有信息基础
- 03联系方式与补充描述