RPA+AI：利用 OCR 技术提取设计文档、图纸中的文字和数据信息，转化为可编辑的格式，供 RPA 进一步处理。通过机器学习算法分析以往产品设计数据，为新设计提供参考和优化建议，如推荐合适的材料、工艺参数等，还可预测设计缺陷，提前进行改进。
知识图谱：构建产品知识图谱，整合产品设计、工艺、材料等方面的知识。设计师可通过知识图谱快速查询相关知识，复用以往的设计经验和成果，加速新产品研发进程，避免重复劳动，提高设计的一致性和准确性。
二、生产制造过程
RPA+AI：结合计算机视觉技术，RPA 可对生产线上的产品进行质量检测，识别外观缺陷、尺寸偏差等问题。运用机器学习算法分析生产设备的运行数据，预测设备故障，提前安排维护保养，减少停机时间。此外，RPA 可以根据生产计划和实际生产情况，自动调整生产流程和参数，实现生产过程的优化。
知识图谱：建立生产知识图谱，将生产线状态、设备故障、质量问题等信息进行关联和整合。基于知识图谱进行智能分析和诊断，快速定位生产过程中的问题根源，为生产决策提供依据，帮助企业实现精准的生产调度和质量控制。
三、供应链管理
RPA+AI：RPA 可以自动处理采购订单、跟踪物流信息等重复性工作，提高供应链的效率。借助机器学习算法对供应商的交货期、质量、价格等数据进行分析，评估供应商的绩效和风险，为采购决策提供支持。同时，通过 AI 预测市场需求，优化库存管理，减少库存积压和缺货现象。
知识图谱：构建供应链知识图谱，连接供应商、制造商和客户等各方信息。通过知识图谱实现信息共享和业务协同，提高供应链的透明度和响应速度，使企业能够更好地应对市场变化和突发情况，优化供应链的整体运作。
四、销售与客服
RPA+AI：利用自然语言处理技术，RPA 可以自动回复客户咨询，处理客户投诉和售后服务请求。例如，通过语音或文字交互，解答客户关于产品使用、维修等方面的问题，提供个性化的服务方案，提高客户满意度。
知识图谱：创建服务知识图谱，集成产品使用手册、维修记录、客户反馈等信息。销售和客服人员可以借助知识图谱快速获取相关知识，准确回答客户问题，提供高效的销售和售后服务。同时，知识图谱还可以帮助企业挖掘客户需求，改进产品和服务，提升客户忠诚度。
五、企业运营管理
RPA+AI：RPA 可自动化处理财务报销、人力资源管理等日常办公流程，提高工作效率。AI 技术用于分析企业的运营数据，如财务数据、销售数据等，为企业决策提供数据支持和预测分析，帮助企业制定合理的战略和运营计划。
知识图谱：构建企业知识图谱，整合企业内部的各种知识和信息，包括政策法规、业务流程、员工经验等。通过知识图谱实现知识的共享和传承，方便员工快速获取所需信息，提高工作效率和质量。同时，知识图谱还可用于企业的风险管理、合规性检查等方面，帮助企业识别潜在风险和问题。
