数据散落各处
业务全貌拼不起来ERP、CRM、MES、WMS、文档和知识库分散在不同系统，关键事实难以快速对齐。
Why AIP
企业真正需要的，是能闭环的 AI
AI 不理解企业语义
回答难以托付订单、库存、质量偏差、客户分层等口径在每家企业都有独特定义。
洞察无法变成行动
问题仍靠人工推动报表和 AI 建议之后，审批、任务、通知和回写仍依赖人工协调。
高风险场景不敢放手
缺少权限、审批与审计边界涉及生产、质量、客户、财务和合规数据时，需要完整治理机制。
从数据到决策，再到行动闭环
Orion AIP 以业务语义为核心，把企业数据、知识、AI 推理和行动流程组织在同一条链路中。
Connect数据接入
接入企业系统、数据库、API、文件和知识库。
Model业务语义
通过 Ontology 建立业务对象、关系和动作。
ReasonAI 推理
基于数据证据、知识来源和上下文生成判断。
Act流程执行
将建议转化为审批、任务、工作流和业务动作。
Govern治理审计
权限、审批、日志和执行记录贯穿全链路。
Capabilities
一套平台，支撑企业 AI 决策的完整链路
从数据接入、业务建模到 Agent 执行和治理审计，Orion AIP 将关键能力组织成可复用的平台资产。
Ontology 业务语义层
将客户、订单、物料、批次、设备、供应商等建模为业务对象。
工作流与行动闭环
把 AI 建议接入审批、任务、通知、回写和执行追踪。
安全治理与私有化部署
支持 RBAC、审计日志、高风险动作审批和私有化部署。
多源数据接入与治理
打通业务系统、数据库、文件和 API，沉淀可信数据资产。
企业知识库与 RAG
将 SOP、制度、合同、报告和经验知识转化为知识资产。
AI Logic 与 Agentic AI
支持自然语言分析、任务拆解、工具调用和受控执行。
让业务、数据、AI 与治理团队协同在同一套闭环里
Executive
企业决策者
查看全局态势，审批关键动作，追踪业务结果。
Business
业务管理者与分析师
用业务语言提问，获得 AI 建议，并推动流程执行。
Builder
数据、AI 与应用团队
构建本体模型、Agent、工作流和业务应用。
Governance
IT、安全与审计团队
管理权限、部署环境、审批策略和审计边界。
面向高价值行业场景的 AIP 解决方案
从医药质量合规、零售增长运营到制造供应链协同，Orion AIP 将行业数据、业务语义、AI 判断和执行流程组织成可验证的业务闭环。
医药生命科学
医药质量合规与知识决策中枢
连接研发、生产、质量、法规与供应链数据，让 AI 在受控、可追溯的合规边界内辅助质量分析、偏差调查、批次追溯与审计准备。
行业挑战
研发文档、SOP、批生产记录、质检数据、偏差报告、CAPA 与供应商记录分散。
Orion AIP 解法
通过本体建模建立物料、批次、工艺、偏差、CAPA、检验项、供应商与法规条款关系。
Solution Detail
医药质量合规与知识决策中枢
连接研发、生产、质量、法规与供应链数据，让 AI 在受控、可追溯的合规边界内辅助质量分析、偏差调查、批次追溯与审计准备。
行业挑战
医药企业的数据和知识高度分散。研发文档、SOP、批生产记录、质检数据、偏差报告、CAPA、供应商记录往往存在于不同系统和文档中。质量团队需要在海量材料中反复查证，既要找到事实依据，又要符合审计要求。通用 AI 能回答问题，但如果没有业务语义、权限边界和留痕机制，很难进入 GxP、质量合规和审计场景。
Orion 的解法
Orion AIP 将 LIMS、QMS、MES、ERP、文档库等系统中的数据和知识统一接入，并通过本体建模建立“物料、批次、工艺、偏差、CAPA、检验项、供应商、法规条款”等业务对象关系。AI 不再孤立阅读文档，而是在业务语义和证据链中辅助判断。关键建议可以进入人工确认、审批流和审计记录，形成可信的质量决策闭环。
核心场景
偏差调查与 CAPA 辅助
自动汇总相关批次、工艺参数、检验结果、历史偏差和 SOP 条款，生成原因分析线索与 CAPA 建议。
批次质量追溯
围绕批号追踪原料、供应商、生产过程、检验记录和放行状态，快速定位影响范围。
法规与 SOP 智能问答
基于企业知识库和权限边界回答制度、流程、审计准备问题，并引用来源。
供应商与物料风险识别
结合来料检验、交付异常、偏差历史和采购数据，识别潜在质量风险。
突出卖点
零售消费
全域增长与运营智能体
打通门店、电商、会员、商品、库存与营销数据，让 AI 从销售分析进入预测、推荐和运营执行。
行业挑战
交易、会员、商品、库存和营销数据分散，业务团队难以快速判断变化原因和下一步动作。
Orion AIP 解法
整合全渠道数据，建立客户、商品、门店、订单、库存、活动、渠道和区域等对象关系。
Solution Detail
零售全域增长与运营智能体
打通门店、电商、会员、商品、库存与营销数据，让 AI 从销售分析进入预测、推荐和运营执行。
行业挑战
零售企业通常拥有大量交易、会员、商品、库存和营销数据，但这些数据分布在 POS、电商平台、CRM、ERP、WMS 和广告系统中。业务团队能看到报表，却很难快速判断“为什么变化、该做什么、谁来执行”。客户流失、爆品机会、库存积压、门店缺货和营销低效，往往发现得晚、响应链路长。
Orion 的解法
Orion AIP 将全渠道数据整合为统一业务视图，通过本体建模建立“客户、商品、门店、订单、库存、活动、渠道、区域”等对象关系。AI 可以基于真实数据进行销售预测、客户分群、商品机会识别和库存补货建议，并将建议自动转化为运营任务、营销动作或审批流程。
核心场景
客户 360 与精准营销
整合会员、交易、互动和售后数据，识别高价值客户、沉睡客户和流失风险客户。
销售预测与商品机会识别
结合历史销售、活动、区域、渠道和库存数据，预测需求变化和商品增长机会。
库存补货与门店调拨
识别缺货、滞销和安全库存风险，生成补货、调拨或促销建议。
流失客户挽回流程
AI 识别风险人群，推荐触达策略，并进入营销任务和效果回收闭环。
突出卖点
智能制造
制造供应链与产线协同决策平台
连接 ERP、MES、WMS、SRM 与设备数据，把物料、设备、工单、库存和供应商建模成 AI 可理解、可执行的业务对象。
行业挑战
系统之间难以协同，供应风险、产能波动、库存异常和设备故障往往跨系统发生。
Orion AIP 解法
构建物料、订单、工单、设备、产线、仓库、供应商、库存和异常事件等制造业本体。
Solution Detail
制造供应链与产线协同决策平台
连接 ERP、MES、WMS、SRM 与设备数据，把物料、设备、工单、库存和供应商建模成 AI 可理解、可执行的业务对象。
行业挑战
制造企业的核心问题不是没有系统，而是系统之间难以协同。ERP 记录订单和采购，MES 管理生产过程，WMS 记录库存，SRM 管理供应商，设备平台记录运行状态。供应风险、产能波动、库存异常和设备故障往往跨系统发生，依赖人工汇总和经验判断，导致响应慢、责任链不清、动作难追踪。
Orion 的解法
Orion AIP 将生产、供应链、库存、设备和质量数据统一接入，构建“物料、订单、工单、设备、产线、仓库、供应商、库存、异常事件”等制造业本体。AI 基于业务对象和关系进行异常识别、影响分析和行动建议，并通过工作流把建议转化为补货、检修、排产调整或审批任务。
核心场景
供应链风险预警
结合订单、库存、供应商交付和物料依赖关系，识别断供风险和影响范围。
库存优化与自动补货
根据安全库存、需求预测、交期和在途库存生成补货建议。
设备异常与预测维护
关联设备状态、工单、产能和历史故障，生成检修建议和任务。
生产计划与工单协同
识别产能冲突、物料缺口和订单延误风险，辅助排产调整。
突出卖点
AI 可以更主动，但必须始终可控
权限边界
基于角色、数据范围和业务场景控制 AI 可访问和可执行内容。
分级自治
低风险读取可自动执行，高风险写入、发布、删除进入人工确认。
全链路审计
记录输入、上下文、推理结果、工具调用、审批动作和执行结果。
私有化部署
支持客户自有环境部署，敏感数据不出企业网络。