北京大神科技有限责任公司
资料散落在不同文件里
PDF、Word、表格及扫描件格式不一，历史资料查找和复用高度依赖人工。
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面向化工工程复杂技术资料，构建设备材料数据解析、结构化管理与可追溯查询流程，辅助工程师更高效地开展报价准备工作。
报价人员需要先从大量技术协议、设备清单和历史项目资料中找到可信信息，再进行参数核对与汇总。
PDF、Word、表格及扫描件格式不一，历史资料查找和复用高度依赖人工。
跨页表格、合并单元格、工程符号与不同版本增加信息抽取和校对成本。
同类设备材料存在不同命名口径，汇总结果仍需回到原始文件核验。
通过实际操作演示，了解AI如何参与工程文档信息提取、数据整理和查询工作。具体功能以视频演示及项目实际交付为准。
方案重点不是让AI替代工程师做最终报价，而是让资料处理、参数整理和依据核验更高效、更可控。
面向技术协议、设备清单、合同附件等多类型文件，识别文本、表格及关键结构，减少重复人工整理。
提取设备名称、规格参数及相关技术字段，形成可进一步校验和处理的结构化信息。
对不同项目、不同来源的设备材料信息进行整理，辅助统一命名和数据口径，为历史数据复用建立基础。
支持按业务问题检索相关数据，并关联原始文件依据；重要参数仍由工程人员复核确认。
项目价值体现在资料处理效率、信息可核验性以及历史项目数据的持续复用能力。实际收益需要结合企业文件质量、业务流程与实施范围评估。
将人工逐份翻阅资料的工作，转向统一的信息提取与检索流程。
数据结果能够关联原始文件，便于工程人员检查关键参数。
让历史项目资料从静态文件逐步转变为可检索、可维护的数据资产。
适用于工程资料量大、设备材料参数复杂、历史项目需要频繁查询的企业。是否适合落地，应结合数据条件与业务流程评估。
该类方案主要辅助文档解析、参数抽取、数据整理和查询。最终报价仍需结合成本规则、采购价格、工程经验和人工审批确定，不能仅凭AI输出直接对外报价。
可以纳入识别与解析范围，但识别质量受扫描清晰度、表格结构和文档规范程度影响。关键字段需要置信度校验及人工复核机制。
可根据现有文件类型、质量和数量设计批量解析与数据清洗流程，具体工作量取决于历史资料的实际情况。
可在需求调研阶段评估与现有业务系统的集成方式及私有化部署条件，最终方案取决于系统接口、数据权限和安全要求。
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