RiseUp7遍
同一个数字人工抄 7 遍，没有一次自动校验
一款床屏的数量和体积，要从房型表抄到报价单、订单、采购合同、装柜计划、装箱单、唛头、报关单。流程图上报关那一格，客户自己备注着「需调整金额 / 数量」。
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RiseSun：从 Excel 和微信群，到员工每天在用的 AI 工作台
一家给美国连锁酒店供货的家具出口商，订单流程全靠人工转抄。我们驻场 10 周，上线第一个部门的工作台。9 天后，这个部门的账号全部在用。
9天
工作台上线后，品牌部 4 个账号全部用上
实测
82个
3 个部门 6 位客户员工提交并完成的任务，覆盖 50 张订单（截至 11 月 11 日）
实测
243条
AI 在 32 张订单的图纸里报出的「必须修改」，交项目经理逐条确认
实测一张订单，7 个部门接力，二十几份单据
RiseSun 做的是酒店客房里的东西：床、柜子、灯、窗帘、浴室柜。客户是美国 Hilton、Marriott、IHG 旗下的中端连锁酒店。它对美国业主报「送到酒店门口」的价格，在国内按 18 个品类找工厂采购。
一张订单从建筑图纸和品牌规格书开始，要变成报价单、订单、采购合同、生产图、装箱单、报关单，最后装十几个货柜漂洋过海。改造前，这条线跑在 Excel、企业微信群和员工的个人电脑上。原有的外贸 ERP 只管报关和收汇，报价阶段的数据根本不进系统。
141个订单同时在生产
11个阶段，一张订单走完
18个采购品类
20+份单据，一张订单生成
以上均为 2026 年 10 月的订单追踪表和流程图统计。
痛点人人说得出，数字一个也拿不出
我们进场时列了 7 条主要痛点，在「现在能不能量化」这一栏，全部是「否」。下面这些数字，是驻场头两个月从单据、群聊和员工工作日志里一条条挖出来的。
实测有系统记录或可复现的统计口述客户负责人在会上亲口说的
27份
CEO 四天里在群里逐份批改 27 份报价
打回最多的是机械错误：合计行没拉全。其中一份报价的合计少算了约三分之一。真正需要老板判断的事，和这些低级错误混在一起，占的是同一个人的时间。
实测32.6%
三分之一的在产订单卡在「等客户确认图纸」
141 个生产中订单里有 46 个停在这一步。图纸来回改几轮、每轮几天，没有任何记录。
实测2.5小时
订单进度会开两个半小时都过不完
进度记在一张人人可改、不留痕的在线表格里。认真把所有项目看一遍要两小时，没法自动预警。
口述120次
做一份装柜计划，3 小时被打断 120 次
这是物流部员工自己填的工作日志，也是改造前唯一一份逐条计时的工时数据。
实测10次以上
一张订单下单后可以改十次以上
客户改单以整份清单提交，小改动不单独说明，采购要逐行比对。据品牌部负责人估计，采购有一半时间花在改单上。漏改过一次，发货时客户投诉：「我明明叫你加，为什么不加？」
口述67.8%
三分之二是品牌标准单，却每单从头核一遍
我们复核了 205 张订单，139 张是酒店品牌的标准款。标准单和定制单混在一起做，项目经理照样每单核订单、审图纸。
实测「我现在很多项目延期了，没人发现。等到客户炸了，我才发现原来已经延迟了。」
RiseSun 品牌部经理，2026 年 10 月部门沟通会
先看懂业务，再量化损耗，最后才上 AI
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第一次规划会
定下三条规矩：基线先测；数据治理按场景倒推，不搞大而全；每个智能体上线前先打分排优先级。
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交付《业务全景》和实施方案
读完客户的图纸、规格书、报价单和流程图，把一张订单的 11 个阶段画清楚，规划出 7 个智能体、23 项技能。
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历史数据入库，采购智能体起步
程序化读完 141 份历史报价单，整理出 4,223 个产品、6,757 条价格记录。员工不用改任何工作方式。同期做出报价单按品类拆分、成本算价两项采购技能。
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美国获客智能体开始每天运行
从 107 个历史项目反推出目标客户画像，每天自动找美国新开工和要翻新的酒店项目。
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逐个部门驻场梳理，建损耗台账
物流、品牌、采购三个部门各开会 2–3 小时，看员工投屏实操；物流部按我们的表格记了两周工作日志。10 月中旬交付《系统化落地规划》和损耗台账（39 项指标）。
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AI 工作台上线
先给品牌部：图纸审核、订单核对、唛头、装箱单等 7 项。员工上传文件、点开始、下载结果。随后扩到采购（核价、改单核对）和物流（装箱单转标准格式）。
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订单业务中台部署
迁入 315 张历史订单。原型一周内按客户 COO 的批注迭代了 85 版。一期覆盖立项、节点风险、装柜计划、货柜跟踪。
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工作台迁到客户自己的服务器
部署在客户自己域名下的云服务器。同一天上线「结果核对」：项目经理逐条判 AI 说得对不对，记录用来改规则。
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业务中台正式切换（计划）
替换现有的订单进度表。
从「要再调研可行性」到用得最多
排需求时，品牌部经理把图纸审核放在最后一档，理由是「要再调研看可行性和准确性」。截至 11 月 11 日，员工完成的 82 个任务里有 52 个是图纸审核。下面是 AI 查出来的三个真问题。
A跨品类配套 · 家具 × 灯具 × 插座
床屏检修口画在了插座下面
订单写明墙插座要能从检修口插拔，工厂图纸把检修口画在了最下面。照图生产，床屏装上墙后，壁灯和床头柜的插头插不上。
这正是品牌部经理强调过要查的那类问题。这类定制件重做一件，要 40 天以上，外加再走一程海运。
A订单 × 客户签批图纸
订单写木门，客户签的是玻璃门
核对 23 行订单和 36 页已签批图纸：卫生间门在订单上是木门，客户签批的是钢化玻璃门；两款门的数量合计比图纸多了 17 套。
这是工作台上线后跑的第一单。
A灯具图纸
壁灯少画了一个灯盘
项目经理在工厂群里直接说「AI 识别到少了一个灯盘」。工厂第二天改图，当天签发生产图纸。
从 AI 报出到图纸改完签发，不到 17 小时。
改造前后对照
| 环节 | 改造前 | 现在 |
|---|---|---|
| 图纸审核 | 项目经理人工拿工厂图纸对订单、对规格书，尺寸、数量、饰面逐页看。 | 32 张订单的图纸（每单取最近一次审核），AI 报出 846 条问题，其中 243 条「必须修改」，附标注版中英双语意见。项目经理逐条核对了其中 445 条，377 条判「没问题」，核对后发工厂。 实测 品牌部每天在用 |
| 核价 | 本地 Excel 在群里一个人传给下一个人；报价时算一遍，下单前再算一遍。 | 一单 95 秒跑完，整单利润率和采购手工表完全一致。在另一张手工核价表里查出 3 处错漏，其中一处漏算 8.7 万元。 实测 采购主管跑过真实订单 |
| 客户改单 | 一单可改十次以上，整份清单逐行比对。 | 采购主管本人上传一单：19 条改单，105 秒核完，逐条对上订单。 实测 采购主管跑过真实订单 |
| 订单进度 | 一张人人可改的在线表格，进度会两个半小时过不完，延期靠客户投诉才发现。 | 业务中台迁入 315 张历史订单，和原表逐单核对全部一致；6 个节点自动算交期风险。 实测 已部署，11 月底正式切换 |
| 历史价格 | 一个产品报过多少钱，只存在某份 Excel 的某个单元格里，下次报价靠「想起来报过」。 | 141 份历史报价读进数据库：4,223 个产品、6,757 条价格记录，可以直接查。 实测 已完成 |
| 装柜和报关 | 找装箱清单是物流部「最耗时、最容易遗漏」的环节。 | 装柜清单拿 8 个历史货柜对比，和人工成品逐格一致；提单核对顺带查出原件 1 处笔误。 实测 回归测试通过，还没进入日常使用 |
| 海外获客 | 靠销售自己找项目。 | 连续运行 58 天，累计 254 条线索、537 个决策人，其中 364 个带邮箱，每周推到销售群。只用公开数据，不自动群发。 实测 每天运行；成交情况见下一节 |
我们没有写「提效多少倍」「省了多少小时」。原因是改造前各环节的人工耗时客户从来没记过，没有成对的数据。项目经理每次核对 AI 结果时会填「这次大概省了多少时间」，这份记录攒够后再公布。
「公司要全面 AI 化，基础数据超级重要。每做完一个订单，数据就应该存在某一个地方，想用的时候就可以调出来。」
RiseSun 物流经理，2026 年 10 月部门沟通会
这一节我们坚持要写
AI 落地没有一次就成的。下面五件事，是这个项目里做得不够好、或者还没有结果的地方。
第一个技能做出来，没人用
报价单按品类拆分，在 8 个真实项目上 99.2% 和采购人工结果一致，96.6% 的产品能自动判出。但采购当时的回复是「还没有使用」。准确率够了，没嵌进他们每天的工作里，就等于没做。后来我们改成先驻场看员工怎么干活，再决定做什么。
平台换了三次
先买了现成的智能体产品，再转到云厂商的智能体开发平台，最后品牌部的工具跑在我们自己搭的网页工作台上。每换一次都有返工。教训是：员工要的是「上传、等结果、下载」，不是一个聊天框。
AI 会不声不响地出错
复盘时发现读图脚本静默失败：一份订单里明明有 110 张参考图，AI 只读到 2 张，还照常出了报告。修复后补了一道规则预检。我们也做过一次双模型对照，确认过哪个模型会误报「必须修改」。
获客线索还没有成交
254 条线索里，销售标记「已触达」的只有 3 条，目前没有回复或成交记录。这一块现在只能说明线索供得上，不能说明带来了生意。
不是每个部门都在用
品牌部每天在用。采购部和物流部刚开始：82 个任务里，采购部 6 个，物流部 2 个。物流的报关单证、工程部的图纸工具、业务部的报价模版，都已部署并通过历史数据测试，但还没有进入日常使用。
AI 解决单点，标准化和中台解决重复
三分之二的订单是品牌标准单。这部分不该靠 AI 每单重核一遍，而应该一次做对、存进库里：标准款的报价、图纸、规格一次定好，业务中台在立项时把订单分成标准单和定制单，人和 AI 只盯定制单。
这件事由 RiseSun 的 CEO 牵头，正在客户内部推进。我们提供了数据，并在中台里留好了位置。