01 / 企业与问题
问题发生在哪里？
案例客户是一家多品种、小批量的柔性制造企业。非标订单常从 PDF、CAD 等图纸开始，内部需要理解材料、尺寸、结构要求，再协同工艺、成本和报价。售前工作占用稀缺技术骨干，速度与准确性都影响经营。
专业人员逐份看图，凭经验拆解需求，联系相关岗位核算成本。报价过高可能失去订单，过低又影响利润。客户询价集中时，等待骨干判断可能让整个售前链条停下来。
02 / 原案例做法
AI 进入了哪些环节？
- 01
还原报价背后的完整链路
看真实订单、历史报价和车间流程，确认看图、需求拆解、物料、工艺、成本及报价之间如何交接。
- 02
先提取图纸关键信息
把材料、尺寸等非结构化内容转成结构化字段，为后续业务处理准备可核对的输入。
- 03
回到企业自己的规则计算
结合物料、供应商、历史数据和报价逻辑进行匹配。原项目曾调整直接让模型出价的方案，改由业务规则支撑并人工校准。
- 04
用真实订单逐步推广
从关键人员试用到小组验证，记录修改和反馈，再考虑部门推广。将人工校准结果沉淀为后续可复用的经验。
03 / 原案例反馈
发生了什么变化？
原文称上线初期经历约两个月磨合，随后相关工作量减少 50% 以上。团队把部分时间从看资料和反复核对，转回客户沟通及其他业务工作。该数字属于原受访者对本项目的反馈。
减少工作量不是利润增长或裁员比例。图纸理解、成本匹配与最终报价各有验证要求，不能直接让通用模型凭常识对外报价格。不同产品和工艺还需分别适配。
04 / OPC 中国整理建议
你的企业，可以从哪里开始？
选择一个常见产品族，拿已成交订单做离线测试，只比较信息提取和报价草稿。由技术、采购与销售共同核对，找到差异原因后再试用新询价。
开始前准备
- 获准使用的图纸与历史报价
- 企业物料、工艺和成本规则
- 能够校准结果的技术及业务人员
一起看这些结果
- 售前准备与响应时间
- 字段和报价草稿的可用性
- 人工修改内容及误差原因
具体范围、实现方法与验收方式，需要结合你的业务进一步沟通。
本文根据 Datawhale《FDE案例100》 No.17「从老师傅报价到AI深度协同：FDE用AI重构非标制造售前链路」摘要编排。原资料记录于 2026 年 9 月，PDF 第 166—177 页。项目进展与效果为原案例记录；“你的企业可以从哪里开始”为 OPC 中国整理的建议。本案例为第三方行业实践参考。
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