需求与工程澄清
结构化图纸、规格、数量、质量和交付条件,保留不确定项。
YaoVector / Industry
连接图纸与 RFQ 理解、工艺评估、产能匹配、报价、订单变更和交期协同,让定制需求更快进入可靠决策。
01 / Operating context
我们从真实业务对象、交接和决策出发,不把通用 AI 功能套进所有行业。
02 / Value chain
先建立贯穿经营链路的共同语境,再决定哪些环节由人、Agent 或系统承担。
结构化图纸、规格、数量、质量和交付条件,保留不确定项。
连接工艺路线、材料、设备、产能、成本与审批责任。
跟踪承诺、排产、质量、异常、变更和客户沟通。
03 / Priority scenarios
每个场景都需要明确责任人、数据条件、异常边界和验收口径。
识别缺失规格、冲突条件和需要专家判断的高风险信息。
检索受控工艺知识、历史相似件和质量要求,保留来源与版本。
让成本、设备、工时、负荷和交期假设进入共同审批流。
把变更影响传递到工程、采购、计划、质量和客户责任人。
04 / Operating roles
科技感来自清晰的责任、状态和证据,而不是追求无人化。
负责客户承诺、商业判断、工艺与风险决策,并对最终经营结果负责。
理解行业语境,准备材料、校验条件、推动工作流并升级异常。
维护客户、产品、订单和履约状态,执行权限、规则、记录与审计。
05 / Measurement
先确认定义、来源与基线;以下是需要建立的衡量维度,不是效果承诺。
进入技术评估前满足必要信息清单的 RFQ 比例。
从收到需求到形成已审批报价的端到端时间。
无需因内部信息错误或缺失而返工的报价比例。
从变更识别到影响确认、责任分配和客户反馈的时间。
06 / System composition
适用于多品种小批量、按图加工、非标设备或项目制造,希望提升 RFQ、报价和订单协同确定性的企业。
07 / Evidence
本页仅定义应验证的行业工作流和指标。任何客户基线、改善结果或评价都必须完成授权和数据来源审核后才能公开。
08 / Next step
适用于多品种小批量、按图加工、非标设备或项目制造,希望提升 RFQ、报价和订单协同确定性的企业。