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商务线条-智能化成本管控能力
上线包清单智能匹配
利用AI模型实现上包清单自动匹配物资编码库物资、上包清单自动生成下包清单，智能识别物料清单中材料名称，匹配材料编码库生成编码。
智能商务策划
通过结合项目特征以及当前的AI 可以收集和分析大量以往类似项目的成本数据与策划方案，结合当前项目的具体参数，建立成本估算模型，为新项目提供商务策划辅助。
AI识别图纸进行算量
经过训练后识别单专业单构件到多专业多构件的图纸内容识别，自动生成清单。
通过目标检测模型识别图纸，生成材料信息。
成本风控模型
AI通过对历史项目数据的分析，建立风险评估模型，识别可能导致成本超支的风险因素（如材料供应延迟、设计变更等），并提供应对措施。
辅助成本分析
AI 能够对成本数据进行多维度分析，如按项目阶段、成本科目、施工区域等进行分类统计和分析，找出成本控制的关键环节和薄弱点。
变更影响评估
AI 通过将变更信息与项目的成本模型、进度计划、资源需求等数据进行关联分析，准确评估变更可能导致成本变化情况，分析变更可能带来的影响。
免费试用
商务成本线条举例-智能生成招标文件/智能清标
对历史采购数据(包括招标文件、投标文件、评标文件、异议投诉信息)进行数据清洗、实体抽取、关系抽取等处理，形成知识图谱，包括品类画像(市场供求关系、供应商清单、有效供应商清单、历史采购情况汇总、异议投诉汇总采购方式推荐、定标策略推荐等)、供应商画像(包括供应商负面行为清单专家画像、招标文件条款库(商务条款、技术条款，包括带来负面影响的条款清单和影响汇总)、价格库(包括各主要品类价格构成模型)。
对招投标法律、法规、公司制度进行数据清洗、实体抽取、关系抽取等处理，形成法规知识库。
对历史投标文件进行分析，形成历史投标资料结构化数据库。
智能生成招标文件
根据知识图谱、法规知识库，按照输入的技术文件、需求以及文件生产策略,自动生成招标文件，并给出各条款的推荐理由。允许人工修改。按照品类招标文件范本和具体需 求，自动生成招标文件。
变更影响评估
  • 采用多模态对招标文件和技术文件的非结构化数据进行识别，形成评标对比表文件识别不准确部分应有自动标识；
  • 与历史投标资料结构化数据库进行对照，识别资质文件真伪；
  • 智能分析投标文件相似度，给出是否存在围串标的结论，智能分析规律性报价，给出是否存在围串标结论。
    • 免费试用
    商务成本线条举例-投标文件智能审核
  • 人工审核需消耗大量人力成本、时间成本、沟通成本，效率偏低
  • 人工审核受主观影响，可能造成对标准理解不一致，导致审核错误
    • VS
  • 省时：大模型可以实现语义级智能校验，在短时间内高效完成审核，缩短项目周期
  • 合规：全面分析招投标文件内容，并提出修改建议，保证文件的合法合规性
    • 标书对比分析
    中标推荐
    招标文件语言润色
    招标文件内容审查
    某公司招标文件
    ……
    投标人具备有效的质量管理体系、环境管理体系、职业健康管理体系标准认证、信息安全管理体系认证证书，信息系统建设和服务能力等级证书（CS4）。每提供上述一种证书证明复印件并加盖投标人公章得2分，最高得10分。
    ……
    审查意见
  • 应修改语句：投标人具备有效的质量管理体系、环境管理体系、职业健康管理体系标准认证、信息安全管理体系认证证书，信息系统建设和服务能力等级证书（CS4）。
  • 修改原因：列举多种证书，可能造成不公平。
  • 修改建议：删除该语句。
    • 免费试用
    商务成本线条举例-智能清单匹配
    导入上包工程量清单，大模型自动识别项目特征值，自动匹配企业物资编码库，提高物资计划编制效率，实现上包清单与下包清单的自动挂接转换。
    免费试用
    供应链线条-供应链管控能力
    库存管理优化
    AI 可以通过分析历史材料消耗数据、施工进度计划以及市场供应情况，建立库存管理模型，实现对材料库存的精准控制。预测材料的需求波动，合理确定安全库存水平和补货时机，减少库存积压和缺货现象，降低库存成本和资金占用成本。
    材料价格预测
    通过分析市场价格走势、原材料供需关系等数据，AI 能够对材料价格进行短期和中期预测，帮助企业选择合适的采购时机和采购量，降低材料采购成本。
    产业工人管理
    利用人脸识别、定位技术等，AI 可以准确记录工人的出勤情况和工作时间，结合项目的任务分配和进度计划，分析人工工时的利用效率，对存在的工时浪费问题进行预警和优化。
    供应商筛选与评估
    AI 可以收集大量供应商的信息，包括基本信息、产品质量、价格、交货期、售后服务等，对这些数据进行分析和建模，通过设定多维度的评估指标，如产品质量合格率、交货及时率、价格合理性等，对供应商进行自动筛选和评估，快速找出最适合的供应商。
    采购需求预测
    AI 可以根据施工项目的进度计划、工程量清单、历史采购数据等，分析项目在不同阶段对各类物资的需求规律，建立需求预测模型，提前准确预测采购需求数量和时间，使企业能够合理安排采购计划，避免因需求预测不准确导致的库存积压或缺货现象。
    供应商风险预警
    借助大数据分析技术，AI 持续监控供应商的运营状况、财务状况、市场口碑等信息，实时捕捉可能影响供应稳定性的风险因素，如供应商的重大经营决策变化、行业风险等，提前发出风险预警，帮助企业及时调整采购策略，寻找替代供应商。
    免费试用
    供应链线条举例-智能招采
    场景挑战：
  • 招投标文件撰写需要多团队协作，可能需要参考近千份材料，消耗数十人天
  • 人工信息审核效率低，投标人信用风险、经营风险调查、上下文逻辑审查需耗费大量时间，可能出现低级错误，显著增加采购管理成本
  • 报价合理性无法判断，严重依赖评委主观判定评分，缺乏有效支撑，采购资金利用率低
    • 免费试用
    供应链线条举例-标书/合同智能分析
    基于大模型，实现技术合同/标书内容比对、前后一致性检查、合规检查、信息提取等。
    场景挑战：
  • 应技术合同内容繁杂，专业度高，需要分析核对的项目多
  • 人工检查核对方式，工作量大，耗费专业人员大量精力
    • 业务价值：
  • 基于大模型实现自动化的技术合同分析，大幅提升效率，释放部分精力
  • 减少人工核对可能造成的错漏
    • 免费试用
    工程管理线条-项目现场管控能力
    场地布置规划
    利用 AI 的空间分析和模拟技术，对施工现场的场地布置进行优化规划，合理安排材料堆放区、机械设备停放区、临时办公区等的位置，减少物料搬运距离和施工干扰，降低施工过程中的间接成本。
    进度监测与预测
    借助无人机航拍、摄像头监控等手段，AI 可以定期获取施工现场的图像和视频信息，通过图像识别和分析技术，自动识别施工进度的关键节点和标志性工程，与施工计划进行对比，实时监测项目的进度情况。
    设备状态监测
    在施工设备上安装传感器，采集设备的运行数据，如温度、压力、振动、转速等，AI 通过对这些数据的分析，能够实时监测设备的运行状态，判断设备是否正常运行，自动生成结算台班。
    可视化管理
    利用 BIM 技术与 AI 结合，构建施工现场的 3D 或 4D 模型，将施工进度、资源配置等信息与模型相结合。通过 AI 的分析和处理能力，实现模型的动态展示和实时更新，项目管理人员可以直观地了解施工现场的整体情况。
    进度模拟
    将BIM模型与AI算法结合，模拟不同施工方案的进度影响，推荐最优路径。
    AI签证变更审核
    通过自然语言处理（NLP）自动识别工程签证单中的异常条款，自动识别签证内容是否超出合同范围，例如发现“赶工费”条款是否包含在原合同中，降低人为漏审风险。
    通过OCR技术提取签证单中的图纸、表格数据，结合BIM模型自动核验工程量变更。
    免费试用
    质量技术线条举例-智能施工作业指导
    智能施工作业指导：
  • 【场景目标】智慧问答应用 、 精准检索 、 智能推荐 、 自动趋势分 析 、 辅助决策
  • 【场景亮点】随时查阅最新经验反馈信息 、 减少现场错误和重复 工作， 提升安全领域智慧化程度， 降低施工现场的事故风险
    • 场景需求
    智能问答
    维修记录管理
    精准检测
    培训模拟
    实时指导
    指标分析
    经验反馈
    工作进度跟踪
    远程专家支持
    质量控制
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    安全管理线条举例-智能安全风险识别
    多模态大模型可以和传统CV小模型结合，更好地理解安全监控画面进行综合研判，识别小模型不易发现的安全隐患和违规操作行为，并自动生成告警通知。
    场景挑战：
  •   传统安全管理依赖人工巡检和监控，效率低下，难以及时发现和处理违规行为和安全隐患
  •   企业安全管理常常面临人手不足的问题，导致无法对所有关键区域和时段进行充分监管
  •   传统 CV 小模型泛化能力弱，训练成本高，难以识别 Corner Case，易出现漏报
    • 业务价值：
  •   降低安全风险：及时发现安全隐患，及时通知安全管理人员进行处置，从而降低安全风险
  •   降低监管成本：大模型自动识别和告警有效减少对人力资源的依赖，且模型泛化能力强，降低监管成本
    • 免费试用
    财务线条-报销管理
    将公司差旅相关管理办法，整理财务审核人员经验，形成差旅规则库，结合大模型实现提交流程前智能检查。领导审核时将流程 上下文信息给到大模型， 由大模型自动给出审核建议。
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    人力线条-项目人岗匹配管理
    构建基于大模型+项目人才画像库，助力企业有效识别优秀人才，并更好更快速的找到合适的项目人才，匹配项目生产经营。
    场景挑战：
  •   企业接到项目，项目团队根据工程规模、技术难度、工期要求等因素，需要快速找到匹配项目的专业人才
  •   项目实施过程中，因工程进度、技术变更等原因，对人才的需求可能会发生变化。如某施工项目原计划采用传统施工工艺，后因技术优化改为新技术施工，此时需要对相关技术人才进行调度。企业通过人才画像系统，快速定位掌握新技术的专业人才，将其调配到该项目中
    • 业务价值：
  •   有效沉淀企业人才信息，并转化为生产力
  •   加速项目人才匹配，为项目提供更好的人力支撑
  •   通过建立员工画像，激发员工的积极性，提升每个项目完成的质量
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    综合管理线条举例-智能运营数据分析
    自动化生成数据分析图表，同时具备快速拉通跨域数据关联能力
    大模型与BI系统结合，实现对话式的工程施工数据分析，有效支持管理层和业务人员基于数据进行业务洞察和决策。
    场景挑战：传统 BI 系统存在诸多局限
  •   使用门槛高：需要专业数据分析人员进行数据开发工作，对业务人员使用不友好
  •   灵活性不足： 传统BI系统主要侧重于固定报表数据呈现，无法根据业务视角进行动态呈现和分析，限制了数据价值发挥
    • 业务价值：
  •   降低用数门槛：自然语言交互简化操作，降低了数据分析门槛，让业务用户可以更快速、直接获取所需要的数据
  •   提升数据分析灵活性：支持更灵活多样的数据分析需求，充分发掘数据赋能业务的可能性
    • 免费试用
    构建企业知识中台，助力AI场景落地
    知识中台是基于大模型的企业级一站式知识管理应用平台，以大语言模型和多模态大模型为核心，打造企业知识体系「收集- 构建-加工-组织-分发-应用-服务」全链条，实现知识资产的高效应用，为企业创新发展注入新动力。
    免费试用
    综合管理线条举例-基于自然语言的智能流程表单
    通过自然语言处理（NLP）技术，用户可以通过对话的方式完成表单的创建和填写，而无需手动操作复杂的表单构建器。例如，通过聊天的方式创建和填写表单，字段类型由AI自动推断，同时支持自动验证和数据清洗 。这种对话式交互不仅简化了操作流程，还提高了用户参与度和数据收集的准确性 。
    01智能表单生成
    通过对话生成表单，减少手动输入
    02自动化流程启动
    用户通过自然语言指令启动工作流
    03动态流程调整
    根据实时数据调整工作流路径
    04智能文档处理
    从文档中提取信息并生成表单，比如各类验收单小票样式识别自动生成验收单
    通过这些技术，AI不仅提升了流程表单提交的效率，还优化了用户体验，为企业数字化转型提供了强大支持。
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    基于岗位场景化应用、产业协同两个重点出发，与五局联合创新，打造新一代轻量化平台，推进原有工作模式的改变，实现业务线条、现场与管理层、内部与外部供方在线协同，解决信息不对称问题，有效杜绝“跑冒滴漏”现象，优化项目业务流程，取消重复工作，落实系统从企业运营支撑到项目作业层赋能的转换。
    数字化管理系统平台覆盖项目经营到项目竣工全生命周期以及财务成本、收支全过程管理，实现了公司管理标准化、标准表单化、表单痕迹化、痕迹信息化、信息数字化、数字 智慧化的信息化建设目标，建立公司数据资产，实现项目作业数字化、管理过程可视化，企业决策数据化。
    通过构建项目管理系统实现集团、分公司、项目各组织层级间的业务协同、信息共享、标准统一，提升集团、分公司对项目的整体把控；以项目为中心进行业务整合，避免或减少同一业务重复录入，提升工作效率；构建项目成本管控及经营风险预警体系。
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