让 AI 应用进入
制造业真实业务流程
面向制造业企业提供 AI 咨询、方案设计、系统实施与运行优化服务，帮助企业 在现有系统和业务流程中稳步升级
经营分析
经营数据分散、口径不一，管理分析依赖人工汇总。
生产协同
计划、执行、异常处理和交付信息分散，现场沟通成本高。
知识管理
制度、工艺、设备资料分散，历史方案和经验难查询、难复用。
服务工业场景，理解制造企业在系统、流程、数据和组织协同上的痛点
『辰翊数字』创立于2017年，团队长期深耕工业领域，核心团队汇聚清华、北大、麻省理工(MIT)等海内外顶尖科技人才。我们持续沉淀制造业务、现场流程和系统环境经验。
我们追求AI能力进入企业真实业务流程，围绕AI-Agent（智能体）等应用方式，服务市场营销、销售支持、生产运营等核心链路。
在尊重企业现有系统和管理模式前提下，帮助企业减少低效协作、重复沟通和经验断层。
从需求到复盘研讨
以业务目标为起点，逐步完成方案、建设、交付与优化
需求沟通
梳理目标、范围、角色、流程和系统基础，明确项目边界。
定制方案
结合数据、接口和现场流程，形成实施方案与交付范围。
项目实施
推进系统建设、能力配置、接口联调和业务试运行。
复盘研讨
基于使用反馈和运行数据，优化功能规则与扩展路径。
客户的声音
本次合作比预期更好。辰翊数字从前期需求沟通到方案设计，能感受到团队非常专业，围绕现场流程和系统条件展开，把问题和边界界定清楚，再进入建设阶段，减少了后续反复返工。
我们选择辰翊数字，是因为他们不只介绍AI产品能做什么，更帮能我判断哪些场景值得优先启动。方案阶段同步考虑了系统、接口和企业实际管理条件，后续实施推进非常顺畅。
AI 经营分析项目上线后，数据收集与管理比过去更清晰。业务团队可以把更多精力放在处理异常和订单上，而不是反复整理报表和解释数据。
项目团队能够把业务问题、现场约束和技术实现放在一起讨论。实施过程中响应及时，遇到流程差异也会和业务部门一起复盘，最终方案更贴近一线使用。
在生产协同项目中，我们更看重系统能否进入实际流程。辰翊数字的团队既理解现场节奏，也能把方案拆成可推进的阶段，整体合作过程比较顺畅。
本次合作比预期更好。辰翊数字从前期需求沟通到方案设计，能感受到团队非常专业，围绕现场流程和系统条件展开，把问题和边界界定清楚，再进入建设阶段，减少了后续反复返工。
我们选择辰翊数字，是因为他们不只介绍AI产品能做什么，更帮能我判断哪些场景值得优先启动。方案阶段同步考虑了系统、接口和企业实际管理条件，后续实施推进非常顺畅。
AI 经营分析项目上线后，数据收集与管理比过去更清晰。业务团队可以把更多精力放在处理异常和订单上，而不是反复整理报表和解释数据。
项目团队能够把业务问题、现场约束和技术实现放在一起讨论。实施过程中响应及时，遇到流程差异也会和业务部门一起复盘，最终方案更贴近一线使用。
在生产协同项目中，我们更看重系统能否进入实际流程。辰翊数字的团队既理解现场节奏，也能把方案拆成可推进的阶段，整体合作过程比较顺畅。
兼顾业务理解与技术的团队
从方案设计到技术实施，我们树立标杆
