工艺文件与作业指导书
工艺流程、参数与操作步骤的标准化文档撰写。
客户真实场景
制造客户每天在忙的事
质量检验报告
来料、过程与成品检验数据的汇总与报告生成。
设备维护保养手册
保养周期、操作步骤与备件清单的标准化文档。
8D 问题分析与纠正
客诉与内部质量问题的 8D 报告撰写与跟踪。
供应商审核
供应商质量体系审核报告与整改跟踪材料。
EHS 与环保合规
环境检测、安全评估与合规报送材料整理。
解决方案
对准制造痛点的可落地场景
按业务域组织：对接现有系统后，在授权边界内读取数据、调用能力，把高频痛点变成可验收的工作闭环。
查看全部业务场景·3 个分组 · 8 个场景
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生产与质量
工艺文件与作业指导书
工艺流程、参数与操作步骤的标准化文档撰写。
质量检验报告
来料、过程与成品检验数据的汇总与报告生成。
设备维护保养手册
保养周期、操作步骤与备件清单的标准化文档。
客户获得的结果
试点跑通后，组织拿到什么
把制造里已经存在的数据、规范与流程，变成能持续复用的生产力——而不是又多一套闲置系统。
质量闭环更快
检验数据、异常分析与纠正措施结构化，便于闭环管理。
经验留在产线
工艺经验与故障案例封装为 Skills，跨产线复用。
验厂材料就绪
审计与客户验厂材料快速成稿，版本可追溯。
组织资产可复用
制造模板、规范、案例与成功路径沉淀为 Skills，新人上手更快，交付质量更稳定。
数据与合规可控
支持工厂内网 / 私有化部署，生产数据不出厂区网络。 按产线 / 角色隔离，工艺与质量数据访问可审计。
过程可审计可复盘
报告生成步骤、数据来源与审批记录完整留存。
不替换专业人员，不推倒业务系统——让制造团队把时间花在判断与决策上，而不是搬运与拼表。
系统打通
不换系统，也能把智能化接到生产流程
保留 ERP、CRM、HIS、OA 等既有系统——通过统一 AI 网关接入模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读数据、调能力，形成一个可审计的智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
接到现有数据与业务接口
连接已有系统与数据库，Agent 基于真实业务上下文决策与执行，而不是空转聊天。
一个入口覆盖检索、分析、撰写与执行
员工少在多系统间切换；复杂任务自动编排后端能力，交付物可直接进入审批或归档。
把沉睡数据变成可交付资产
报表、文档与接口数据变成可问答、可分析、可复用的成果，并沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
沙箱与可交付物
生产数据分析、SPC 图表与报告在隔离环境生成，直接导出标准格式。
外部系统接入
对接 MES、QMS 与 ERP，自动拉取检验与生产数据。
Skills 与记忆
8D 模板、审核清单与 EHS 规范封装为可复用 Skills。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
MES / ERP 生产系统
对接工单、BOM 与库存数据，工艺文件、质检与生产报告自动对齐产线状态。
QMS 质量管理系统
读取检验记录与不合格项，8D 报告与改进材料结构化生成。
EAM 设备与运维平台
关联设备台账、点检与维修记录，运维手册与故障分析基于现场数据。
L5安全与治理
部署方式
支持工厂内网 / 私有化部署，生产数据不出厂区网络。
合规与权限
按产线 / 角色隔离，工艺与质量数据访问可审计。
过程可观测
报告生成步骤、数据来源与审批记录完整留存。
落地路径
如何用最小成本验证价值
Fellow 的落地路径是：选一个高频痛点试点 → 形成稳定闭环 → 再扩展到相邻业务，避免大而全改造。
第一步
选一个能算账的痛点
优先选数据基础好、结果可量化（省时/少返工/更快出稿）的单点场景，例如：
- 工艺文件与作业指导书
- 质量检验报告
- 8D 问题分析与纠正
第二步
跑通闭环，证明能用
接入必要数据后持续使用，把人工整理变成可复用流程，例如：
- 砍掉重复整理与人工核对工时
- 同一质量标准下更快出稿与复盘
- 会议、汇报、迎检可直接用产出
第三步
扩展到相邻业务
单点稳定后再扩展，避免一次性铺开，例如：
- 工艺文件与作业指导书 → 8D 问题分析与纠正
- 质量检验报告 → 供应商审核
- 单点分析 → 管理驾驶舱
试点怎么部署
支持工厂内网 / 私有化部署，生产数据不出厂区网络。 按产线 / 角色隔离，工艺与质量数据访问可审计。
选型对比
为什么客户选择 Fellow
采购决策通常只看三件事：数据是否安全可控？能否接上现有系统？能不能在一个真实场景里证明价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | Fellow |
|---|---|---|---|
| 制造行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
适合个人写稿提效，但难接企业系统、难满足内网与审计——组织数据往往不能外发。
通用智能体平台
提供搭建工具，行业场景、系统对接与治理通常仍需自建——从试点到可用周期长、成本高。
Fellow
支持私有化部署与系统对接，面向制造的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。