统好AI — 企业级AI数智化平台 | 绵阳统好软件有限公司

ABOUT US

关于统好AI

专注Java企业软件系统AI开发改造，为技术团队构筑AI应用开发能力

公司简介

绵阳统好软件有限公司是一家专注于将AI大模型转化为企业实际生产力的创新型企业。我们致力于为各行各业提供领先的AI解决方案，推动产业数智化转型与整体发展。

公司始终走在AI大模型应用的前沿，持续引领核心范式迭代。我们围绕企业运营全流程，深入AI研发设计、生产制造、经营管理、营销服务、数据智能、产业链协同及决策智动化等各大场景，打造可落地、可复用的解决方案。

我们不仅提供技术工具，更陪伴企业系统化推进AI转型——从正确认知AI、设计应用场景，到高效使用与持续优化，助力企业完成从工具革新、组织升级到智能决策的全方位变革。统好软件始终聚焦于一件事：让AI为用户创造真实、可持续的价值，并以持续创新的服务，携手客户共赢智能未来。

20+

年企业软件研发经验

100+

AI应用场景解决方案

使命、愿景、价值观

🎯

使命

让AI赋能人类，智创未来。通过技术创新，让人工智能成为提升工作效率与生活品质的强大引擎，真正服务于人。

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愿景

引领AI服务创新，驱动企业智变。立足企业实际，提供切实提升效益的智能化解决方案，成为全球AI解决方案领导者。

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价值观

实事求是，精准赋能。聚焦核心需求，解决关键问题，助力客户提高经营与管理能力，推动社会信息化发展。

PRODUCT MATRIX

七大核心产品，覆盖企业数智化全场景

从AI应用开发平台到行业专属解决方案，从知识管理到智能考试，统好AI提供一站式数智化产品矩阵

🤖

统好AI智效管家 — 企业级Java AI应用开发平台

零代码构建智能化应用，内置RAG、Function Call、知识图谱、AI数字人、多模态能力等核心AI能力，无缝对接ERP/MES等系统，打破数据壁垒。支持22+主流大模型。

零代码开发 — Java团队快速构建智能应用
事件驱动架构 — 高并发场景稳定运行
全场景覆盖 — RAG/智能问答/思维链编排
多模态能力 — 文生图/语音合成/视频生成

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🔍

统好AI-CAD智能搜图

基于深度学习的AI算法，秒级从海量图纸库精准匹配客户所需零件，效率提升1000倍。兼容多格式CAD图纸，盘活企业存量资产。

秒级检索海量CAD图纸，效率提升1000倍
自动去重、智能排序匹配，精准定位
兼容多格式CAD图纸，支持主流格式
盘活企业存量图纸资产，降低重复设计成本

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🤝

统好AI自动员工

AI数字人+智能营销获客平台，24小时模拟人工回复，聚合多微信自动聊天，彻底解放人力。支持AI数字人口播视频、智能剪辑、直播助手、RPA操控。

AI数字人 — 低成本生成口播视频，打造品牌IP
智能剪辑 — 几分钟剪辑数百条视频，批量产出
直播助手 — 实时回复直播间评论，提升互动
RPA操控 — 24小时自动维护客户，降本增效

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📊

统好AI业财一体化平台

打通销售、采购、库存、生产、财务全业务链条，实现数据互联互通、流程闭环管控、决策精准高效。业务数据自动生成财务凭证，实时生成三大报表。

业务数据自动生成财务凭证，减少人工录入
精准核算单订单/工单成本，实时掌握毛利
实时生成三大财务报表，辅助经营决策
支持云端/本地双部署模式，灵活适配企业需求

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🏭

模切行业专属ERP系统

专为模切加工企业量身打造，深度贴合小批量、多批次、定制化、高精度生产特性。智能BOM、余料管理、智能排产、全程质量追溯。

智能BOM — 自动关联原始料与分切规格，一键生成
余料精细化管理 — 最大化材料利用率，降低成本
智能排产 — 均衡设备负荷，提升产能与交付效率
全程质量追溯 — 满足合规审计要求，有据可查

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📚

统好AI知识库

零代码构建企业私有化知识库平台。只需设定角色、上传资料即可定制专属AI机器人。支持智能客服、智能培训、智能普法、智能问数等多场景应用。

零代码构建 — 设定角色上传资料即可定制AI机器人
多模型支持 — 百川、GPT、文心、通义、Kimi等
精准调教 — 片段拆分、问答纠正、精准匹配
灵活权限 — 公开/密码/仅系统用户等多种访问控制

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📝

统好AI考试系统

智能出题 · 自动组卷 · 智能判分

📝

统好AI考试系统

智能化在线考试与培训平台。支持自动出题与组卷、智能判卷与评分、数据分析与报告生成、个性化学习推荐、实时监控与管理。已成功应用于江油市人大常委任前考试。

自动出题组卷 — 题库管理、题型设置、难度控制
智能判卷评分 — 基于规则与模型的精准评分
数据分析报告 — 成绩统计、错题分析、知识点掌握
实时监控管理 — 在线监考、异常检测、设备管理

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TECHNOLOGY & CAPABILITIES

产品技术能力与核心竞争优势

企业级Java AI应用开发平台，专为Java系统设计，无缝衔接现有业务逻辑，让企业AI落地不再从零开始

🏗️

企业级开发框架

专为Java系统设计，无缝衔接现有业务逻辑，全域系统整合升级。无缝对接ERP/MES/WMS/OA/PLC/CAD等系统，打破数据壁垒，激活数据价值。

Spring Boot Java原生无缝集成

⚡

快速能力接入

智能AI数据中台，提供标准化接口，大幅降低AI应用开发门槛。灵活对接现用系统接口、第三方接口、第三方服务MCP，充分兼容扩展性能强。

标准化API MCP服务低门槛接入

🔄

全流程解决方案

提供完善的用户、角色、权限、字典、全局参数、部门、岗位、服务监控、系统通知等模块，具有完善的权限管控机制，保障数据安全可控。覆盖开发、测试、部署到运维的全生命周期。

权限管控服务监控全生命周期

🔗

事件驱动架构

异步处理机制解耦业务流程，提升系统响应速度与吞吐量。资源池化管理灵活调度大模型和数据资源，链式服务调用构建可扩展业务流程，支持复杂场景工作流编排和思维链能力。

异步处理资源池化工作流编排

核心能力矩阵 · 开箱即用

🧠

零代码RAG

上传文档自动切片向量化，快速构建企业知识库

⚙️

Function Call

挂载系统内部接口和第三方接口，实现AI调用能力

🌐

知识图谱

构建大规模知识图谱，实现深入语义理解与关联挖掘

👤

AI数字人

智能多模态对话，语音情感表达，实时语音合成

🎨

多模态能力

图像生成、音频处理、视频处理、人脸检测等全模态

💬

智能交互引擎

智能问答、智能问数、Text2SQL、Text2JSON等

更多能力包括：智能问数、混合检索、思维链编排、AI智能数据大屏、AI报告设计与生成等，全面满足业务需求

核心技术栈

后端框架 & 开发工具

Spring Boot MyBatis Plus Hutool WebSocket

前端技术栈

Vue 3 Naive UI Vite 5 Pinia Axios

数据存储解决方案

MySQL / 达梦 SQL Server / Oracle PostgreSQL Milvus / 腾讯VDB

灵活选择，满足不同复杂度的AI应用需求

📝

简易应用

傻瓜式配置开发与发布，快速实现简单逻辑的智能问答助手、智能客服等应用场景。

🎯

编排应用

基于可视化流程编排节点去编排复杂AI工作流，利用流程执行AI应用逻辑，所见即所得。

🔧

低代码开发

系统内写Function Call、思维链创建AI应用，或系统外写接口、MCP服务创建AI应用。

AI SOLUTIONS

十大通用业务场景，AI赋能全链路

覆盖企业核心运营环节，每个场景均经过脱敏处理，可跨行业复用

🛡️

AI+设备安全主动预警

预测性维护安全风控实时监控

场景背景

某大型制造集团，核心生产车间部署数百台关键设备，传统安全管理依赖人工巡检和事后响应，风险发现滞后。

核心痛点

设备运行参数靠人工抄录，时效性差
风险识别停留在"事后处置"，缺乏事前预测
异常信息层层上报，基层无法第一时间获取预警
专家经验分散，未形成可复用的风险知识库

解决方案

多源数据融合 — 构建设备运行数字孪生
AI风险预测引擎 — 预测设备异常趋势
异常原因追溯 — 生成"基层看得懂"的预警
分级预警推送 — 自动推送至对应责任人

⚙️

AI智能生产调度

智能排产资源优化自动化

场景背景

某制造型企业，生产环节涉及多工序、多设备、多班组协同，传统调度依赖调度员个人经验，面对突发情况调整滞后。

核心痛点

生产调度靠人工经验，优化空间有限
订单变更、设备故障等突发情况响应慢
调度指令层层传达，执行效率低
调度人员工作强度大，值守成本高

解决方案

全局资源感知 — 实时汇聚全要素数据
AI动态优化排产 — 自动生成最优调度方案
异常自适应调整 — 分钟级响应重排程
指令自动下发 — 减少人工中转环节

🔍

AI+质量智能检测

视觉质检缺陷识别质量追溯

场景背景

某电子元器件制造企业，产品外观检测环节依赖人工目检，检测标准不一致，漏检率高。

核心痛点

人工目检效率低，长时间作业导致漏检率上升
缺陷判定标准因人而异，质量一致性难保证
质量问题追溯需人工翻阅记录，耗时耗力
质检数据孤岛，无法反哺生产优化

解决方案

AI视觉质检 — 自动识别各类缺陷
实时判定分级 — 联动产线自动分拣
一键质量追溯 — 扫码即查全生命周期
质量数据分析 — 指导工艺改进

⚡

AI+能源智能管控

能耗优化双碳管理成本控制

场景背景

某高耗能制造企业，能源成本占生产总成本比重高，能耗数据分散，缺乏统一监控和优化手段。

核心痛点

水电气等能耗数据分散，"跑冒滴漏"难发现
生产负荷波动时，能源供给未联动调整
节能改造缺乏数据支撑，投入产出比难评估
碳排放核算依赖人工统计，准确性不足

解决方案

能耗全景监测 — 构建企业级能源数字孪生
AI能耗预测 — 提前优化能源供给策略
异常浪费识别 — 实时告警异常能耗行为
碳排放自动核算 — 生成合规报表

📦

AI+供应链智能协同

供应商管理库存优化需求预测

场景背景

某装备制造企业，产品定制化程度高，物料种类多，供应链条长，采购、库存、生产计划各自为政。

核心痛点

采购计划依赖经验预判，物料短缺或积压频繁
供应商交期、质量数据分散，评估靠人工打分
库存信息不透明，安全库存设定僵化
供应链异常响应被动，影响生产计划

解决方案

AI需求预测 — 预测未来物料需求
智能采购建议 — 自动生成采购计划
供应商智能评估 — 动态评级客观化
库存动态优化 — 自动调整安全库存

🔧

AI+设备智能运维

预测性维护备件管理知识库

场景背景

某连续生产型企业，设备24小时运转，传统运维模式是"定期保养+故障抢修"，备件库存靠经验储备。

核心痛点

定期保养"一刀切"，过度保养与保养不足并存
故障发生后才抢修，非计划停机损失大
备件库存靠经验，关键备件缺货与闲置积压并存
运维知识分散在个别老员工脑中，传承困难

解决方案

设备健康度评估 — 生成设备"健康评分"
预测性维护 — 从"定期保养"变为"按需保养"
智能备件管理 — 动态优化备件库存
运维知识库 — 历史故障案例AI可检索

🎯

AI+销售智能获客

客户画像智能推荐销售赋能

场景背景

某B2B制造企业，销售周期较长，客户决策链复杂，销售团队依赖个人经验和关系网络，新客拓展效率低。

核心痛点

潜在客户识别靠人工筛选，线索质量参差不齐
客户历史数据分散，难以形成完整画像
销售话术、方案模板依赖个人积累，水平差异大
老客户复购时机把握不准，流失预警滞后

解决方案

AI线索挖掘 — 自动识别高意向潜在客户
客户360°画像 — 整合全量数据生成全景视图
智能销售助手 — 推荐跟进策略和话术
复购与流失预警 — 主动触达关键节点

💰

AI+财务智能风控

财务审核风险识别合规管控

场景背景

某集团型企业，下属分子公司众多，每月产生大量报销、付款、合同等财务单据，传统人工审核模式效率低。

核心痛点

财务单据审核靠人工，工作量大，审核周期长
异常交易隐藏在海量单据中，人工难以及时发现
合规规则分散在各制度文件中，执行不一致
财务数据未与业务数据联动，缺乏经营风险洞察

解决方案

OCR智能识单 — 自动识别各类单据信息
规则+AI双引擎审核 — 自动校验+异常识别
风险分级预警 — 自动推送至对应审批人
财务经营洞察 — 自动生成经营风险预警

👥

AI+智能排班与人力优化

排班优化工时管理人力成本

场景背景

某大型制造企业，生产线多班次运转，员工数量大，排班依赖班组长经验，难以兼顾生产需求、员工技能、劳动法规等多重约束。

核心痛点

排班靠班组长手动安排，考虑因素不全面
订单波动时，人手调配响应慢
加班时长、休假余额等合规风险靠人工统计
员工技能与岗位匹配度无数据支撑

解决方案

生产人力需求预测 — 预测各产线人力需求
智能排班引擎 — 自动生成最优排班方案
工时合规监控 — 实时预警合规风险
技能矩阵管理 — 关键岗位人才梯队可视化

📚

AI+研发知识管理

知识沉淀智能检索设计复用

场景背景

某技术密集型企业，研发历史项目积累大量技术文档、设计图纸、试验数据，但分散在个人电脑或共享文件夹中，查找困难。

核心痛点

历史项目资料分散存储，新人难以快速了解技术积累
遇到技术问题靠人工询问或翻找文档，解决周期长
相似项目的设计方案、经验教训未系统沉淀
专家离职导致关键知识流失，技术传承断层

解决方案

知识自动归集 — 统一汇聚项目全量资料
AI智能检索 — 自然语言查询秒级定位
场景主动推荐 — 根据项目类型推荐历史案例
专家经验编码 — 经验判断转为AI知识规则

PAIN POINTS & SOLUTIONS

找到您的困扰，看见解决方案

按业务场景精准匹配AI方案，让每个环节都有迹可循

📈

销售获客难题

Sales & Marketing

痛点：获客成本高、客户跟进不及时、营销内容产出慢

方案：AI自动员工24小时跟进 · 数字人批量生成营销视频 · 智能客服自动回复

🔬

研发设计低效

R&D Design

痛点：图纸检索慢、重复设计多、知识沉淀难

方案：CAD智能搜图秒级匹配 · AI辅助设计 · 知识库智能检索

🏭

生产管理混乱

Production Management

痛点：排产不合理、物料损耗大、质量追溯难

方案：AI-MES智能排产 · 余料精细化管理 · 全程质量追溯

💰

财务业务脱节

Finance Integration

痛点：业务财务数据不同步、成本核算不精准、报表生成慢

方案：业财一体化平台 · 自动凭证生成 · 实时财务报表

📦

供应链协同难

Supply Chain

痛点：供应商管理乱、库存积压多、采购成本高

方案：智能供应商管理 · AI需求预测 · 库存优化建议

👥

管理决策滞后

Management Decision

痛点：数据分散难整合、决策缺乏依据、报表制作耗时

方案：AI智效管家数据整合 · 智能分析报表 · 决策辅助建议

AI INSIGHTS

行业洞察

深度思考AI落地实践，警惕"用蒸汽机推水车"的组织陷阱

💡

"工业+AI"而不是"AI+工业"：顺序反了，投入就是打水漂

工业场景里面，最值钱、最难被复制的东西，是工业知识。工艺参数怎么调、某类缺陷怎么排查、设备在什么工况下最容易出问题——这些东西不是课本上能学到的，是几代人在车间里摸爬滚打踩出来的。 先盘知识、再选工具、最后建系统。顺序对了，投入才不会打水漂。

⚙️

技术来了不等于革命来了

蒸汽机刚出来的时候，有人用它抽水去推水车。电力来了，有人把蒸汽机换成大电机继续拉旧皮带。革命要等组织被拆掉重建。

🎯

90分到100分的差距

行业通用知识图谱能做到九十分。但把自己企业独有的"小窍门"叠加上去——老师傅调设备的特殊手法、对缺陷的独特判断经验——效果可以直接拉到一百分。这十分的差距，就是别人抄不走的壁垒。

🤖

大模型是大脑，智能体是手脚

大模型能回答问题，但让它"查维修记录、对比运行数据、发工单、通知备件库"——它干不了。工业智能体不仅能分析，还能调用MES、ERP、CMMS系统，把分析结果直接变成行动。

🏗️

给科层制装AI插件是死胡同

质检上了AI、排产上了AI、设备上了AI——但部门之间数据不共享，决策流程完全没变。质检发现问题后还是要写报告、走审批、等排期。AI真正的潜力不在于让旧流程跑得更快，而在于让你能设计全新的流程。

📊

三个信号，说明该动组织了

信息停留层级太多？AI的ROI被旧流程吞噬？一线用AI的热情远高于管理层？看到两个以上，就该认真考虑组织层面的调整了。扁平化不是管理时尚，是AI时代的效率刚需。

🔮

AI将重新定义公司边界

科斯定理说公司存在是因为交易成本太高。如果AI把交易成本大幅压下来，公司的边界必然被重新定义。大公司变成提供基础设施的平台，个人带着判断力和AI工具在平台上完成项目。公司会变得更薄、更灵活。

💥

制造业的AI冲击力反而更大

制造业的决策链条本来就比互联网行业更僵化，AI的冲击力反而更大——就像同样的风力，结构越刚性，受力面越大。这一天可能比大多数人想象的要快。

🔑

关键问题：还需要这么多层级吗？

如果AI让每个员工都具备了相当于部门经理的分析能力，你的组织还需要这么多层级吗？如果答案是不需要，但你又不敢动，那你真正需要解决的不是AI问题，是管理问题。

历史总是惊人地相似

🏭

蒸汽机时代

用蒸汽机抽水去推原来的水车——手里拿着人类历史上最强大的动力机器，干的却是造人工瀑布

⚡

电力时代

把蒸汽机换成大电机，继续拉旧轴和旧皮带——没意识到电力真正的厉害之处在于"分布式"

🤖

AI时代

给科层制装AI插件——老板加AI辅助分析，总监加AI自动初审，员工加AI自动生成周报

后来福特干了一件事，把工厂彻底拆了重建，按生产流程排布设备，移动装配线才诞生，大规模生产才真正爆发。

⚠️

警惕：用AI写了更漂亮的周报，不叫数字化转型

一个制造业老板说"我们AI搞得不错，员工写周报效率高多了"。这让人想到一百多年前的蒸汽机——有人用它抽水去推水车，还觉得自己很先进。如果你用AI只是让旧流程跑得更快，而没有拆掉重建组织，你正在重复蒸汽机时代的错误。拆旧流程触及的是权力、利益、安全感——这就是为什么大多数人宁可用AI推水车，也不愿意拆掉水车。

统好AI核心观点

大部分企业正在犯蒸汽机时代的错误——用新动力推旧结构。AI真正改变的不是每个节点的效率，而是整个协作网络的结构。如果你不打算拆组织，那至少要关注三个信号：信息停留层级是否太多、AI的ROI是否被旧流程吞噬、一线用AI的热情是否远高于管理层。 看到两个以上，就该动了。

"工厂里最大的浪费不是设备停机，是'等专家来'。智能体正在把'请不起专家'变成'按月订阅专家能力'，这个转变直接改变了制造业人才分布的游戏规则。"

— 统好AI 行业观察

"行业+AI"让业务驱动技术

关于统好AI

公司简介

使命、愿景、价值观

使命

愿景

价值观

七大核心产品，覆盖企业数智化全场景

统好AI智效管家 — 企业级Java AI应用开发平台

统好AI-CAD智能搜图

统好AI自动员工

统好AI业财一体化平台

模切行业专属ERP系统

统好AI知识库

统好AI考试系统

产品技术能力与核心竞争优势

企业级开发框架

快速能力接入

全流程解决方案

事件驱动架构

核心能力矩阵 · 开箱即用

零代码RAG

Function Call

知识图谱

AI数字人

多模态能力

智能交互引擎

核心技术栈

后端框架 & 开发工具

前端技术栈

数据存储解决方案

灵活选择，满足不同复杂度的AI应用需求

简易应用

编排应用

低代码开发

三层核心架构，支撑企业AI全生命周期

业务应用层

核心服务层

模型数据层

四大核心价值，让AI真正落地企业

零门槛开发

全场景覆盖

无缝化融合

私有化部署

组织变革赋能

企业全链路智能化解决方案

行业解决方案，已服务多家企业

智能制造

机械设计

模切加工

智能营销

十大通用业务场景，AI赋能全链路

找到您的困扰，看见解决方案

销售获客难题

研发设计低效

生产管理混乱

财务业务脱节

供应链协同难

管理决策滞后

行业洞察

"工业+AI"而不是"AI+工业"：顺序反了，投入就是打水漂

技术来了不等于革命来了

90分到100分的差距

大模型是大脑，智能体是手脚

给科层制装AI插件是死胡同

三个信号，说明该动组织了

AI将重新定义公司边界

制造业的AI冲击力反而更大

关键问题：还需要这么多层级吗？

历史总是惊人地相似

警惕：用AI写了更漂亮的周报，不叫数字化转型

统好AI核心观点

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资质认证 · 专业可信

"行业+AI"
让业务驱动技术