企业级 · 私有化 · 多角色工业智能体

毕马问元
数字工匠平台

让 AI 进入岗位，让数据留在企业，让知识沉淀为资产

数据不出厂角色化智能体企业知识沉淀数字员工底座

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01 / 企业 AI 的真实问题

企业不缺一个聊天窗口，缺的是能进入岗位的智能工作台

通用问答工具解决的是“问一句、答一句”，但企业真正需要的是角色分工、文件协同、知识沉淀、权限边界和可持续扩展。

单点 AI 工具很容易变成个人玩具；企业级 AI 必须成为组织能力。

痛点

岗位不同

经营、销售、设计、仿真、工艺、质量等岗位需要完全不同的上下文和能力。

痛点

资料分散

图纸、报告、报价、会议纪要、质量记录长期散落在文件系统和个人电脑。

痛点

安全顾虑

工业企业最担心的是数据外流、知识外传和权限不可控。

02 / 平台定位

面向工业企业的多角色数字工匠平台

毕马问元不是“一个机器人”，而是一套统一入口、角色分工、独立空间、知识沉淀、组件扩展的企业智能工作台。

统一入口
多角色协同
数据安全可控

03 / 企业最关心的底线

数据不出厂，知识不外流

平台支持企业内网、厂区服务器或私有云部署，企业图纸、工艺、质量、客户、经营数据和知识资料留在企业可控环境中。

私有化部署本地化运行文件不外传权限可管控过程可追溯

04 / 一套平台承载三层能力

从入口到岗位，从文件到知识，从工具到数字员工

平台采用统一界面风格，不是多个割裂站点；不同角色拥有独立工作空间和独立上下文。

统一登录与角色入口：企业统一治理，员工简单进入。
角色级工作台：每个数字工匠有独立会话、文件、知识上下文。
组件与技能扩展：按行业、岗位和流程不断增强。

统一入口与权限

八类数字工匠工作台

文件空间 · 知识库 · 业务组件

企业本地数据与私有化部署环境

产品界面展示

统一入口与主工作台：登录后进入对应数字工匠

保留上版整体叙事不变，仅集中展示平台当前界面效果。

统一登录角色选择工业智能体工作台同事消息协同

产品界面展示

右侧行业专用模型区：文件、知识库、模型与输出

围绕角色工作空间，承接文件管理、知识沉淀、模型能力和结构化输出。

文件工作区企业知识库行业专用模型结构化输出

05 / 当前角色体系

八类数字工匠，对应企业八类关键岗位

平台用角色化方式组织 AI 能力，而不是让所有人共用一个模糊助手。

📊运营总监经营分析与决策辅助

🤝销售助手客户沟通与商机推进

📐设计助手方案资料与设计支持

📚知识管家组织记忆与知识沉淀

🧮数据分析师数据处理与经营分析

🌀仿真工程师工况分析与技术支持

⚙️工艺分析师工艺优化与流程分析

✅质量管家质量追踪与问题闭环

06 / 角色样例：运营总监

把经营数据、会议材料和业务问题转化为管理判断

运营总监数字工匠面向企业管理层，重点服务经营分析、指标拆解、决策辅助和汇报材料整理。

经营指标解释与异常分析
会议纪要和管理报告生成
跨部门问题梳理与行动项追踪
面向管理层的决策辅助材料

经营分析驾驶舱

自动归纳经营问题 · 输出周报月报 · 辅助管理决策

07 / 角色样例：销售助手 & 设计助手

前端客户与后端方案之间，形成更顺滑的资料协同

销售助手

客户沟通、商机推进、报价资料、跟进记录、方案摘要。

客户档案商机跟进报价辅助拜访纪要

设计助手

技术资料、方案文档、图纸说明、设计规范、投标材料。

方案整理资料归纳图纸说明设计支持

08 / 工程与质量角色

让 AI 进入工程技术链条，而不是停留在办公问答

CAE / Simulation

仿真工程师

围绕工况、边界条件、仿真结果、技术报告进行归纳和辅助分析。

Process

工艺分析师

面向工艺流程、作业规范、工艺优化和异常处理。

Quality

质量管家

追踪质量问题、异常归因、整改闭环和质量分析。

Data

数据分析师

处理表格、指标、经营数据和可视化分析需求。

09 / 知识管家

把散落资料变成企业可复用的组织记忆

企业知识长期藏在项目文件、技术报告、制度文档、邮件记录和个人经验里。知识管家负责把这些内容沉淀、归档、检索和复用。

企业制度与资料归档
项目经验和历史方案沉淀
常见问题和标准答案整理
新人培训和知识传承支持

10 / 独立工作空间

每个角色都有自己的文件空间和知识上下文

平台不仅能对话，还能承接文件阅读、资料整理、工作记录、日常协作和长期知识沉淀。

角色之间资料边界更清晰
岗位文件不会互相干扰
历史资料可以进入长期知识沉淀
为企业知识库建设打基础

📁 运营资料

📁 销售客户

📁 设计方案

📁 仿真报告

📁 工艺文件

📁 质量闭环

11 / 私有化部署

AI 能力部署在企业可控环境内

平台可部署在企业内网、厂区服务器或企业指定私有云中，把模型、文件、知识库、角色空间和业务组件纳入统一安全边界。

内网部署环境可控

本地文件与知识留存

角色级空间隔离清晰

12 / 数据安全机制

从架构、权限、文件、日志四个层面保障安全

底线

数据不出厂

核心文件、业务资料、知识资产保留在企业内部环境，不进入公共互联网。

权限

角色隔离

不同数字工匠拥有独立工作空间和职责边界，减少跨岗位混用风险。

文件

文件可控

图纸、工艺、质量、客户、经营数据等敏感文件可按角色和权限管理。

审计

过程可追溯

后续可扩展操作记录、访问审计、知识资产分级管理。

数据不出厂 · 知识不外流 · 权限可管控 · 过程可追溯

13 / 可扩展组件与技能

不是固定产品，而是可持续演进的平台

平台预留行业专用模型区和组件区，可以按行业、岗位和企业流程不断扩展能力。

经营驾驶舱客户管理商机跟进报价辅助方案生成图纸资料工况分析质量闭环制度检索数据可视化项目归档知识库

14 / 从问答到闭环

企业 AI 的价值，在于形成可沉淀的工作闭环

输入文件、数据、问题、任务

理解结合角色职责与知识上下文

输出报告、建议、摘要、方案

沉淀会话、文件、知识、经验

复用新人培训、项目复盘、组织记忆

15 / 后续协同方向

从单角色助手，走向角色之间的协同网络

下一阶段可以增强“同事通信”和角色协作能力，让运营、销售、设计、仿真、工艺、质量之间形成信息流转。

销售把客户需求转给设计助手
设计资料可流转给仿真工程师
质量问题可进入工艺和运营分析
管理层可基于角色结果形成决策闭环

任务

销售

设计

仿真

质量

运营

16 / 适用客户场景

适合多岗位协同、知识密集、数据敏感的企业

工业企业图纸、工艺、质量、设备、项目资料需要安全协同。

制造企业经营、销售、技术、质量多岗位需要统一 AI 入口。

装备企业方案、报价、仿真、售前售后资料需要长期沉淀。

工程技术组织技术报告、项目经验、知识库和新人培养诉求强。

17 / 平台演进路线

从可用工作台，到企业数字员工体系

平台可以按“基础可用、岗位增强、知识沉淀、组织协同”的节奏持续建设。

第一阶段：统一入口、多角色工作台、文件空间。
第二阶段：岗位组件、专用技能、企业知识库。
第三阶段：角色协同、任务流转、流程闭环。
第四阶段：数字员工体系和组织智能底座。

18 / 客户价值

不是让企业“多一个工具”，而是让 AI 变成组织能力

01AI 进入岗位更贴近日常业务

02文件形成资产资料不再沉睡

03知识持续沉淀减少经验流失

04安全可控使用降低数据风险

05平台持续扩展适配行业场景

06数字员工底座支撑长期转型

19 / 核心表达

安全可控的多角色工业智能体平台

毕马问元数字工匠平台，是一套支持私有化部署、数据不出厂的多角色工业智能体工作台。它为企业不同岗位配置数字工匠，让运营、销售、设计、数据、仿真、工艺、质量和知识管理都能在统一平台中开展智能化工作。

核心表达

让 AI 进入岗位

让数据留在企业

让知识沉淀为资产

毕马问元数字工匠平台

数据不出厂
岗位有智能
知识可沉淀

面向工业企业的安全可控数字员工体系底座