下午四点收到零件图纸，客户要求下班前报价。销售找工艺师傅，但图纸排在待报价的第三位。三天后报价单送出，订单早被回价更快的同行抢走。这是许多机械加工厂每天都在上演的真实场景。
一、痛点分析：慢报价导致商机流失
长三角某零件加工企业每月处理上千张询价图纸。报价全靠人工：识图、查材料价、估工时、手工汇总，平均周期两三天，旺季更长。销售最怕听到“别家昨天就报价了”。报价慢直接导致丢单率上升。
此外，人工报价易产生分歧。同一张图纸，不同人估算工时标准不一，销售、工艺、负责人三方对不上，常需反复修改。慢报价的本质是经验未结构化，老师傅的算法留在脑中，人员变动或请假便影响报价产能。
二、探索避坑：通用大模型无法精准计算工时
企业曾尝试引入通用大模型，但模型给出的工艺路线、工时和材料成本仅为“大概”数值，无法用于实际签约。问题在于通用模型缺乏特定工厂的设备、工艺和成本数据，不具备“厂情”认知。
三、解决方案：将核心算法融入数字员工
企业最终引入青虹AI工业零件AI报价员，分三步实现智能化：
1. AI识图：自动解析2D/3D图纸特征；
2. 数据匹配：匹配厂内工艺、工时与成本库，内置百余种常用材料，部分场景可直接生成NC代码；
3. 快速报价：一分钟内生成可供人工审核的报价单。
其核心在于“AI+算法”双引擎分工：材料成本与工时等规则明确的计算交由确定性算法，确保结果稳定可复现；图纸特征识别等语义判断交由大模型处理。
落地过程稳妥：先导入历史数据建库，再在真实询价中试跑，最后由人工复核。业务数据留在厂内网，权限按岗分配，操作全程可审计，严守成本底线。
四、实施成效：用数据验证降本增效
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报价人力成本大幅下降：每月投入从约60人天降至6人天，降幅约90%； -
响应速度显著提升：提速约90%，客户当天即可获取准确报价； -
经营效益改善：典型场景下年省约19.4万元，询价转化率提升约15%； -
经验资产化：资深工程师从重复估算转向复核，个人经验转化为全厂数字资产； -
内部协同高效：全厂统一报价逻辑与计算口径，大幅减少跨部门沟通成本。
五、案例启示
该案例验证了一条务实逻辑：确定性计算交由算法，语义判断交由大模型，最终核对权留给人。依托“数字化业务中台+AI平台”双底座，青虹AI已服务数千家企业。对于仍在受困于“报价慢”的机械加工企业而言，借助AI工具重塑报价流程、盘点数据资产，是提升核心竞争力的有效路径。
