曼妮芬 ｜ AI 跟单员工上岗

AI 落地路径

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   订单收单与资料核对

   客户邮件下订单，附件格式五花八门

   现状与卡点

   卡点客户邮件里的订单往往带 Excel 与工艺单附件，字段核对和 ERP 录入占据了大量工作时间

   AI 解法

   AI 跟单员

   监听邮箱、OCR 解析订单、核对 9 类资料、生成 ERP 草稿

   达成效果

   业务员从「逐项录入和逐单查询」转向「审核草稿、处理异常和维护客户」——**同一批人现在扛得住更多订单量，不用一忙就加跟单编制。**。 14 人团队不被熟手的排班绑住，少一个人也断不了档；腾出的时间回到客户维护，人手不涨也能多接单 执行负担 降本
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   订单节点跟踪与进度汇总

   订单进了 ERP 之后，进度要一路跟到出货

   现状与卡点

   卡点跟单员还要逐笔查看订料、排产、开裁、下货等节点，再手工更新 Excel 跟进表，进度靠人工重复查询

   AI 解法

   AI 跟单员 + AI 业务经理

   跟踪节点、异常企微提醒、结算勾稽与报表草稿；汇总订单进度、整理评审会议材料，形成产销分析与季度复盘草稿

   达成效果

   AI 跟单员作为协调者连接邮箱、ERP 与企业微信，把收件、识别、核对、草稿、汇总、查询、提醒和记录这些重复工作接了过去；业务判断、价格与交期承诺、审批、异常协调和正式对客仍然由人完成——**14 人的跟单团队不再被重复查询占满，异常主动找人而不是人等异常。**。 交期从「靠人催」变成「系统盯」，接单时敢承诺、出事前能知道 业务效率 增效
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   经营数据统计与异常发现

   各部门各自出数，口径对不上

   现状与卡点

   卡点经营数据滞后一到两天，多部门各自从 ERP 导出数据、汇总制表、邮件发送，口径不一且难以及时发现异常

   AI 解法

   AI 企业数脑 + AI 数据分析师

   连接 ERP 经营数据，提供驾驶舱、智能问数、异常预警、归因分析和定时报表；生成日报／周报／月报，分析产效、成本、品质损失与面料损耗，并支持自然语言追问和下钻

   达成效果

   数脑统一了指标口径并按责任人主动推送红灯、卡点与趋势异常，多部门各自导表汇总、口径不一的状况得到收敛——**同一件事各部门报出来的数与口径一致，开会不用再为「谁的数字对」扯皮，数据也从滞后一两天变为当天可见。**。 不用再靠「多问几遍」掌握实情，异常自己会找上门——管理半径变大了，不用事事盯着 管理成本 降本
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   制度与工艺知识沉淀与问答

   制度和工艺经验散落在老师傅脑子里

   现状与卡点

   卡点工艺、面料、质检与行政制度沉淀不足，重复问答与老师傅经验流失同时存在

   AI 解法

   企业 AI 知识库 + AI 行政客服

   沉淀行政制度、业务规范、历史案例与工艺技术，支持批量上传、企微对话上传和 ERP 数据同步，具备 RAG 检索、引用出处与分级权限；在企微回答制度、考勤、社保、证明等高频问题，调用知识库返回可追溯答案，并生成证明草稿

   达成效果

   重复问答由 AI 行政客服承接，答案可追溯，减少了对老师傅的即时依赖——**工艺与制度经验留在企业里、不再只装在几个老师傅脑子里，人走了知识带不走。**。 公司的经验第一次变成资产，而不是长在几个人身上的能力——招人时可以要经验浅的，培养周期也短了 关键人风险 降本