企业介绍 · About Yunshu

云枢智略,以AI重塑企业执行力。

云枢智略从经营问题和岗位责任出发,把数据、判断、工单、决策、执行与验证连成每天可运行的业务闭环。

BUSINESS LOOP经营闭环
业务信号订单 · 库存 · 评价 · 任务
01
AI 协同识别异常 · 补齐证据 · 生成工单
02
人工决策确认事实 · 批准动作 · 承担责任
03
经营结果省钱 · 降本 · 提效 · 控险
04
验证结果回到规则、知识与下一轮建议

AI已经从回答问题走向经营结果

01
单点工具完成任务查资料 · 写内容
接入 SOP
02
流程协同推动执行识别异常 · 生成工单
指标核验
03
经营结果验证价值省钱降本提效控险

了解企业AI落地的逻辑闭环

AI 自动处理人工关键决策结果持续回流
闭环中心经营结果

省钱 · 降本 · 提效 · 控险

验证结果回到下一轮
系统

触发与数据

订单 · 库存 · 财务 · 任务

AI

AI 识别

异常 · 机会 · 优先级

AI

生成工单

证据 · 责任人 · 时限

人工

人工决策

确认事实 · 批准动作

AI + 业务

执行写回

门店 · 部门 · 系统

系统 + 人

结果验证

金额 · 人力 · 周期 · 风险

AI

反馈闭环

规则 · 知识 · 预测

反馈回到起点验证结果进入下一轮规则与预测

看看AI进入企业的三种模式

应用流程组织能力
层级主要价值典型特征典型形态
个人 / 岗位工具 AI
单项任务提速快速见效
  • 人主动发起
  • 不改变 SOP
  • 快速部署
通用工具WorkBuddy · 写作助手 · 会议纪要 · 数据分析助手
岗位工具批次识别 · 票据识别 · 商品图处理 · 表格清洗
SOP / 业务流程流程 AI
完整流程增效经营结果可核验
  • 进入 SOP
  • 连接业务系统
  • 异常人工介入
  • 指标衡量效果
Agent 闭环
工作流编排
系统嵌入
企业知识与能力AI 中台
组织能力复用规模化演进
  • 知识与数据统一
  • 权限与审计治理
  • 能力持续复用
知识语义
数据连接
运行复用
可信治理

应用层流程层能力层三层逐级演进、相互支撑

一个案例:某餐饮品牌的损耗控制闭环

以某门店真实经营为例,AI 先预测明日需求和采购量,再跟踪收货、制作、销售耗用和报损。正常事项自动推进,异常才交给岗位负责人处理,最终结果继续校准下一轮预测。

某门店真实经营场景
测算价值年度损耗降低 300 万元以上按现状数据与目标改善幅度测算,最终以试点及财务核验为准。
01
需求预测

AI综合销量、天气、活动、库存与在途,输出次日需求区间。人工店长补充临时活动、断货和经营变化,确认预测基线。

02
采购建议与确认

AI根据需求、库存和到货周期生成订货建议,提示积压或缺货风险。人工店长审核建议量,确认或调整后提交采购。

03
到货验收与调拨

AI对比订单、实收与效期,识别短缺、临期和可调拨余量。人工员工扫码验收,负责人处理差异并批准调拨。

04
分时制作与领用

AI按时段销量给出分批制作、领用量和到期提醒。人工当班负责人确认任务,执行制作并记录批次与领用。

05
销售耗用持续比对

AI将 POS 按配方折算理论耗用,持续比对收货、领用和库存。人工店长核查偏差原因,确认是否需要纠正操作或配方。

06
废弃报损与异常处理

AI汇总称重与报损记录,定位异常并生成责任工单。人工员工扫码称重,责任人说明原因并关闭异常工单。

07
月末复核与模型校准

AI计算损耗改善与节省结果,用真实数据校准下一轮预测。人工业务与财务复核结果,确认口径和下一阶段目标。

把 AI 变成企业持续领先的能力

01

规模增长

扩张仍可见

02

总部更轻

AI 处理重复

03

风险可控

异常提前升级

04

经验可复用

规则快速复制

最终目标生意越做越大,管理复杂度、总部人手和经营风险不必同步增长