300人企业制造业模拟示例
汽车零部件企业从单据与报表切入
已发现 8 个 AI 应用机会 · 优先关注：票据处理、运营报表、行业研究
本案例为模拟示例，用于说明典型切入路径；未使用任何真实客户数据，结果描述不构成效果承诺。
01企业情况
一家 300 人的汽车零部件企业，是一级供应商，客户对交付与质量数据有周度报表要求。财务部 5 人、供应链计划 4 人。
数据分布在 ERP、MES 和各岗位 Excel 三处，口径经常对不齐；行业动态（客户车型变化）没有专人固定跟踪。
02工作问题
运营报表
周度报表要从 3 个系统分别导出，再用 Excel 手工拼接，口径对不上时整表返工——每周固定消耗 4 人 × 6–8 小时（示例估算）。
票据处理
报销与采购票据人工看图录入，月底财务集中加班。
行业研究
全靠偶尔有人转篇文章，客户车型调整总是后知后觉。
03原流程
运营报表
3 个系统各导一版Excel 函数拼接口径核对微信发群
票据处理
纸质/拍照人工看图录入人工核对
行业研究
无固定流程随机转发
04AI 机会
扫描识别 8 个机会，前三名排序如下。
运营报表（第一）
每周固定发生 × 4 人参与 × 每周 6–8 小时，且口径固定——这意味着规则可以写清楚，自动化后的错误代价可控。
票据处理（第二）
量大、规则明确，但要接财务系统，实施难度中等，放第二阶段。
行业研究（第三）
作为管理层的固定输入，从「没有」到「有」价值明显。
05试点思路
第 1–2 周
把周报的取数和拼接规则写成文档，用自动化工具跑通一次端到端，人工只做最后核对。
第 3 周
与人工版本并行跑两周比对差异。
第 4 周
评估票据识别，从差旅报销这类低风险单据开始。
检查标准
报表产出时间、并行比对的差异清单。
06结果
示例口径（非实测）
周报从 4 人 × 每周约 7 小时（含返工）降至 1 人 × 1 小时核对，每月释放约 100 人时；差旅类票据录入手工量预计减半。
算法来源
工作量假设 × 流程拆分；以企业实测为准。