让数据留在企业内部的本地部署 AI

面向您 SAP 环境的
AI 咨询

从应用场景工作坊到生产运行:配备本地语言模型、知识图谱与 RAG 的自主可控 AI 解决方案——集成到您的 SAP/PLM 环境。

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企业中的 AI——自主可控,而非受制于人

许多企业希望使用 AI,却不能把敏感数据交给第三方云。我们的答案:在您自有基础设施上构建自主可控的 AI 解决方案——从应用场景挖掘、试点到生产运行,并集成到您的 SAP/PLM 环境。具体成果可参见我们的面向工业的 AI 知识系统

我们的态度很简单:“AI 对我们是达成目的的手段,而不是目的本身。”因此,合作的第一步是免费的 Business-AI-Check(企业 AI 应用评估):我们与您一起审视研发与生产流程,指出今天 AI 在哪里真正带来价值、在哪里并不值得。最后,您会得到一份明确的建议:从哪里开始,哪些可以先放一放。

AI 战略与应用场景挖掘

我们在您的企业中找出投入产出比最优的应用场景——坦诚地排定优先级,而不是追逐每一个潮流。

1

本地基础设施与本地语言模型

语言模型在您本地的 GPU 硬件上运行——直至完全物理隔离的系统。我们与您一起规划规模、部署并运维。

2

知识图谱与 RAG 架构

您的领域知识以结构化知识图谱的形式发挥价值;混合 RAG 架构提供精准答案并附带可靠的来源引用,而非凭空猜测。

3

集成 SAP 与 PLM

作为 SAP PLM 专家,我们将 AI 直接连接到您的 SAP/PLM 数据——物料清单、文档与物料主数据均可通过自然语言查询。

4

数据主权与数据保护

您的数据留在企业内部:不传输给云服务商、访问权限清晰、处理过程可追溯——为合规使用 AI(包括 GDPR 要求)奠定坚实基础。

5

赋能与运维

我们交付的不是黑盒系统:您的团队将获得培训,运维过程形成文档——让 AI 解决方案长久属于您,而不是属于服务商。

6

客户案例

我们正在为多家中小型企业实施基于 Anthropic 模型的 AI 知识系统,让海量技术文档与物料清单数据可通过自然语言访问——完全物理隔离部署,本地运行语言模型,并附带可追溯的来源引用。

通往自有 AI 之路

从首次工作坊到规模化运行——三个循序渐进的阶段,没有大工程的风险。

01.

应用场景工作坊

我们与您一起梳理数据来源与流程,选定杠杆效应最大的应用场景——并给出务实的工作量评估。

02.

在您的基础设施上试点

我们在您自己的硬件上搭建可运行的试点系统——使用真实数据、本地语言模型,并产出可衡量的结果。

03.

扩展与运维

只有在价值得到验证后我们才进行扩展:更多用户、更多数据源、集成 SAP/PLM——并配套培训与形成文档的运维。

关于 AI 咨询的常见问题

企业在迈向自主可控 AI 时最常向我们提出的问题及解答。

采用本地部署 AI,敏感数据——工程知识、物料清单、合同——永远不会离开企业。您对数据保护、访问权限和成本保持完全掌控,不依赖云服务商及其定价模式。对特别敏感的环境,还可实现完全物理隔离的系统。
比通常想象的要少:对许多应用场景而言,一台配备一到两块当代 GPU 的服务器就足够了。我们根据应用场景规划基础设施规模——从试点系统到多用户生产环境——并提供厂商中立的建议。
我们的系统将语言模型与结构化知识图谱及 RAG 架构相结合:每个答案都可追溯至其来源,并经过针对幻觉的专项测试。AI 的回答来自您的数据——而不是凭空猜测。
作为 SAP PLM 专家,我们将知识系统直接连接到您的 SAP/PLM 数据——物料清单、文档、物料主数据。由此形成从工程设计到自然语言知识检索的端到端数据流。
从一个边界清晰的应用场景开始,而不是启动一个大工程:我们在工作坊中找出投入产出比最优的应用场景,在您的基础设施上搭建试点系统,待价值得到验证后再进行扩展。

与我们探讨您的 AI 项目。

准备好拥有自己的 AI 了吗?

欢迎就您的应用场景与我们进行免费交流——您将获得对价值、基础设施和工作量的坦诚评估。

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Moritz Scharfe,Scharfe GmbH SAP 与 AI 顾问

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