案例 17 · 非标制造报价

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我们先去复现传统人工操作的业务流和数据流，通过还原实际SOP，结合AI大模型与
Agent编排能力，去梳理输出企业AI再造后的新业务流程。
FDE在这里更像一个连接器，一头听懂企业在说什么，一头清楚当前大模型、Agent和
各种AI工具能做到什么，再把两边拼成一个能落地的方案。
第一步，是把“报价”重新拆成一条业务链路。
前期我们深入做了需求调研和业务调研。进场之后我先去了车间，看一个订单从图纸到
交付到底经过哪些环节，又翻了一批历史报价单，找业务人员和老师傅分别聊，问他们
拿到一张图纸后第一件事做什么，谁看图纸，谁做需求拆解，谁定物料，谁判工艺，谁
核成本，谁最后报价，不同角色之间怎么交接。只有把这些都搞清楚，才能知道AI应该
放在哪个位置。
第二步，是先解决非结构化信息的入口。
客户发来的图纸格式不统一，有的PDF、有的CAD，所以第一步要利用多模态能力，把
图纸里的材料、尺寸、结构要求等关键信息抽取出来。但我们的目标不止于“识别图
纸”，识别之后必须结构化，因为只有结构化以后，这些数据才能继续进入后面的业务
流程。
第三步，是让AI进入企业自己的业务规则。
这一步很关键。AI提取出客户需求之后，不能直接凭模型自己的知识报价格，企业内部
有自己的物料库、供应商体系和长期形成的报价逻辑，所以报价必须基于这家企业自己
的条件。我们会把结构化后的客户需求，与企业自己的物料、供应商、历史数据和报价
规则做匹配，再通过垂类Agent把这些环节串起来。这样出来的结果，才是企业真正可
以拿去用的报价。
这个设计也是调整出来的。一开始我们想得比较直接，觉得模型看懂图纸、抽取字段，
后面按规则一算就能出价。真正到现场跑起来才发现，端到端直接出价，出来的数字经
常对不上真实成本。所以我们改了方案，让模型先只负责把图纸信息结构化，报价环节
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