1、从问题出发：明确业务目标

 

AI必须被嵌入到具体业务流程中，例如停线问题：一条生产线的停线，可能由设备、质量、人员、能源等多因素引起。传统系统难以跨域追溯。能源浪费：车间供能时间与生产节奏不匹配，导致能耗异常。维修履历分散：各工厂维修记录割裂，知识无法复用。

 

这些问题的共同点是——跨系统、跨部门、缺乏闭环。而这正是AI能够“发挥乘法效应”的位置。

 

2、反向定义：用AI倒推数据与系统改造

 

在确定场景后，广域铭岛不会立即“堆AI”，而是反向梳理：1）这个问题涉及哪些系统？2）哪些数据结构缺失或不可用？3）哪些决策逻辑需要知识化封装？

 

3、持续演化：场景拉动 + 能力沉淀

 

每个智能体的诞生，都成为平台能力的积累。当停线分析的指标体系建好，未来在质量、物流等其他场景可直接复用。每一次问题处理的经验，都沉淀入知识库，形成可被后续AI调用的“企业经验模型”。