产销研数据断层
PLM、ERP、MES、CRM、WMS 和质量系统对产品、BOM、订单、工序、批次、成本的定义不一致，跨研发、生产、销售和供应链分析成本高。
行业痛点
先讲清楚业务为什么卡住，再让 AI 介入。
质量与交付问题难归因
良率、缺陷、返工、设备、供应商、工艺参数和交付周期数据分散，定位问题高度依赖资深专家，无法快速沉淀为可复用能力。
预测、产能和库存不同步
销售预测、生产计划、产能负荷、物料齐套、库存风险和客户交期缺少实时联动，导致交付压力、呆滞库存和成本波动。
AI 缺少行业知识层
通用大模型不了解 BOM、工艺路线、质量规则、设备参数和工程术语，若没有指标语义本体，难以稳定参与制造决策。
工厂间经验难复用
一个产线或工厂沉淀的指标模板、诊断路径和管理经验，很难复制到其他工厂、事业部或产品线。
方案优势
把指标、本体、智能体和动作闭成一条链。
产品-工艺-经营语义统一
通过 SwiftMetrics 将产品、BOM、工艺、订单、质量、设备、库存、供应商、成本和交付指标接入统一语义层，让 AI 能理解制造业务上下文。
制造业 Data Agent
Data Agent 支持质量、交付、库存、产能、成本和销售问题的自然语言分析，把专家经验、指标血缘和业务规则结合起来。
跨场景流程自动化
ClawTeams 把产线异常、供应商风险、库存预警和周/月经营复盘转化为自动任务，让数据洞察进入流程。
跨工厂知识复用
通过 DataHub 将指标模板、归因路径、诊断模型和场景报告沉淀为可复制的数据资产，支持多工厂快速推广。
行业 Know-how
把行业经验沉淀成可复用的落地方法。
产品与工艺必须一起建模
制造分析不能只看订单或财务，必须把产品主数据、BOM、工艺路线、质量和成本放在同一个语义框架里。
Product-Process把专家经验转成 Agent 技能
良率、返工、设备异常和供应商问题的诊断路径应从专家经验中抽取，固化为可复用的分析技能。
Expert Skill打通预测、产能与库存
销售预测、生产计划、物料齐套和库存风险必须形成闭环，才能支撑交付承诺和成本控制。
S&OP Loop用模板复制到更多工厂
制造业数字化价值来自复制能力：一条产线的指标、诊断和报告模板要能迁移到其他工厂。
Replication客户案例
用真实业务场景验证产品组合的价值。
脉链指标平台合作项目
数势承接了脉链系统架构中最核心的产品标品库和数据资产云。这两个系统基于脉链的产品大数据和交易经营大数据，形成核心数据资产，帮助脉链实现数字化管理。
痛点：工业品平台需要把海量产品与交易经营数据沉淀为可治理、可复用的核心资产。
方案：通过 SwiftMetrics 建设产品标品库、指标资产和经营数据资产云。
收益：从产品数据资产到北极星经营指标和平台增长分析。
某智能制造集团指标与标签项目
数势科技与该集团聚焦指标和标签管理领域，共创数字化升级新篇章。
痛点：制造指标、会员数据、客户数据和产品标签需要统一治理，支撑经营分析和业务协同。
方案：通过 SwiftMetrics 与 SwiftXDP 连接分析平台、数据中心和运营标签。
收益：从制造指标治理到客户与产品洞察，再到运营分析效率提升。
某工业用品服务平台商品中心项目
某工业用品服务平台业务中台规划及商品中心建设项目。
痛点：海量 SKU、商品属性和业务中台迁移需要结构化治理与高性能服务。
方案：数势完成产品与技术架构规划、商品中心模块设计、迁移方案和属性治理。
收益：从商品中心到业务中台，再到工业品平台的高性能 SKU 服务。
Pain Signals
行业痛点
产销研数据断层
PLM、ERP、MES、CRM、WMS 和质量系统对产品、BOM、订单、工序、批次、成本的定义不一致，跨研发、生产、销售和供应链分析成本高。
质量与交付问题难归因
良率、缺陷、返工、设备、供应商、工艺参数和交付周期数据分散，定位问题高度依赖资深专家，无法快速沉淀为可复用能力。
预测、产能和库存不同步
销售预测、生产计划、产能负荷、物料齐套、库存风险和客户交期缺少实时联动，导致交付压力、呆滞库存和成本波动。
AI 缺少行业知识层
通用大模型不了解 BOM、工艺路线、质量规则、设备参数和工程术语，若没有指标语义本体，难以稳定参与制造决策。
工厂间经验难复用
一个产线或工厂沉淀的指标模板、诊断路径和管理经验，很难复制到其他工厂、事业部或产品线。
Agent Solution
方案优势
产品-工艺-经营语义统一
通过 SwiftMetrics 将产品、BOM、工艺、订单、质量、设备、库存、供应商、成本和交付指标接入统一语义层，让 AI 能理解制造业务上下文。
制造业 Data Agent
Data Agent 支持质量、交付、库存、产能、成本和销售问题的自然语言分析，把专家经验、指标血缘和业务规则结合起来。
跨场景流程自动化
ClawTeams 把产线异常、供应商风险、库存预警和周/月经营复盘转化为自动任务，让数据洞察进入流程。
跨工厂知识复用
通过 DataHub 将指标模板、归因路径、诊断模型和场景报告沉淀为可复制的数据资产，支持多工厂快速推广。
行业 Know-how
让行业数据真正 AI Ready
行业智能体不是接一个大模型就能落地。必须把行业概念、指标口径、角色权限、执行动作和复盘机制一起建模，才能让问数变成可执行的经营能力。
Product-Process
产品与工艺必须一起建模
制造分析不能只看订单或财务，必须把产品主数据、BOM、工艺路线、质量和成本放在同一个语义框架里。
Expert Skill
把专家经验转成 Agent 技能
良率、返工、设备异常和供应商问题的诊断路径应从专家经验中抽取，固化为可复用的分析技能。
S&OP Loop
打通预测、产能与库存
销售预测、生产计划、物料齐套和库存风险必须形成闭环，才能支撑交付承诺和成本控制。
Replication
用模板复制到更多工厂
制造业数字化价值来自复制能力：一条产线的指标、诊断和报告模板要能迁移到其他工厂。
客户案例
案例
案例
客户案例
SwiftMetrics
脉链指标平台合作项目
数势承接了脉链系统架构中最核心的产品标品库和数据资产云。这两个系统基于脉链的产品大数据和交易经营大数据，形成核心数据资产，帮助脉链实现数字化管理。
痛点：工业品平台需要把海量产品与交易经营数据沉淀为可治理、可复用的核心资产。
方案：通过 SwiftMetrics 建设产品标品库、指标资产和经营数据资产云。
价值路径：从产品数据资产到北极星经营指标和平台增长分析。
显著提升指标开发和取用效率
某智能制造集团
案例SwiftMetrics / SwiftXDP
某智能制造集团指标与标签项目
数势科技与该集团聚焦指标和标签管理领域，共创数字化升级新篇章。
痛点：制造指标、会员数据、客户数据和产品标签需要统一治理，支撑经营分析和业务协同。
方案：通过 SwiftMetrics 与 SwiftXDP 连接分析平台、数据中心和运营标签。
价值路径：从制造指标治理到客户与产品洞察，再到运营分析效率提升。
大幅提升运营分析效率
Business Middle Platform
某工业用品服务平台商品中心项目
某工业用品服务平台业务中台规划及商品中心建设项目。
痛点：海量 SKU、商品属性和业务中台迁移需要结构化治理与高性能服务。
方案：数势完成产品与技术架构规划、商品中心模块设计、迁移方案和属性治理。
价值路径：从商品中心到业务中台，再到工业品平台的高性能 SKU 服务。
支持 5000 万 SKU 高性能存储