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一种失败是做得太大。团队从企业级蓝图出发,希望一次覆盖客户、订单、产品、物料、设备、组织、供应商和全部流程。对象清单越来越长,关系图越来越密,每一次讨论又会牵出...
数据团队打开数据库目录,屏幕上列着客户表、订单表、库存表、物料表、供应商表。大家从主键、字段和表关系讲起,试图回答三个问题:哪些表应该变成对象?字段怎样变成属性...
很多企业在启动 AI 项目之前,已经积累了业务能力地图、流程、业务对象清单、数据模型、应用系统地图和制度规范。可当企业真的准备让 AI 参与补货、排产或风险审核...
每个人说得都有道理。问题是,听完一圈以后,企业反而更难决定:这些技术是在解决同一件事,还是各管一段?到底应该选一个,还是全都要?
企业 AI 应用需求和方案讨论中,经常被提问:“你们反复说的企业本体,到底是什么?”
如果把这句话交给一个大模型,它很可能马上给出一套像模像样的方案:检查库存,核对需求,计算缺口,联系供应商,必要时创建补货单。回答条理清晰,甚至比许多新人更完整。
案例企业是一家年销售额5至10亿的民营企业,2023年成功上线国内ERP系统,搭建起信息化核心基座,实现了业务与财务的一体化融合。这一变革不仅让产供销单据在线录...
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