DataMagic AI – 混合智能 | 本地部署 + 云端 AI 协同

架构

两个 AI agent，一个智能平台

DataMagic AI agent 由两个彼此隔离的单元构成。该方案运行于与供应商无关的架构之上，因而可适配客户的数据保护偏好，两个 agent 相互补充协同工作，保障企业数据的安全。

🛡 DM 本地部署 AI

在企业内部服务器上运行，通过ERP访问全部企业数据资产：查询、录入、导航。企业数据始终不会离开企业内网。我们针对客户的业务需求专门训练该模型。

☁ DM 云端 AI

采用互联网上最先进的语言模型（Anthropic Claude、Azure OpenAI、Google），并收集网络信息。从外部数据源获取所需的上下文——市场基准、法规更新、文档解读。

物流

启发式AI辅助路径规划

DataMagic TMS模块通过将先进的启发式算法与人工智能相结合，确定车辆与运输的最优路径。我们用机器学习模型扩展经典的运筹学方法（车辆路径问题、旅行商问题的各类变体）——规划还依托企业过往的运输模式、季节性趋势以及司机的实际表现。

多目标优化 ——同时最小化行驶里程、燃油成本、CO₂排放和工时，同时最大化车辆利用率和客户交付准时率。
复杂约束体系 ——时间窗、载重与容积限制、ADR规定、冷链要求、AETR规则，以及站点营业时间和客户装卸能力。
动态重新规划 ——在途中出现新订单、交通拥堵、天气事件或故障时实时重新计算，仅建议最低限度的必要调整。
预测性行驶时间估算 ——基于历史GPS数据、交通模式和时段特征，给出比传统地图服务的静态数据更精确的到达时间。
多式联运与多站点支持 ——对任意数量的站点、分包商和运输工具类型（自有车队、租赁车辆、承运合作方）进行联合优化。
假设情景分析 ——调度员可运行不同的情景（开设新站点、扩充车队、调整费率），系统对预期影响进行量化。

采购

基于AI的备件与采购支持

一辆停摆的卡车不仅意味着维修成本，还意味着损失的运费收入和客户信任的流失。DataMagic AI将常规的备件采购转变为战略性、数据驱动的流程。

预测性备件需求预测 ——根据车辆的型号、行驶里程、车龄、使用方式和历史维修记录，预测哪些备件将在何时失效（刹车片、轮胎、滤芯、正时皮带、AdBlue泵、涡轮、离合器）。
智能库存优化 ——根据供应商交货周期、备件的关键程度、采购价格和易损性，按车型和站点建议最低与最高库存。
多供应商询价与比较 ——依据综合评分排序：价格、可靠性、以往交付准时率、质量投诉率、付款条件和交货时间。
OEM与替代备件识别 ——根据物料号、VIN码或文字描述找到兼容的替代件（原厂、副厂、翻新），并从价格、性能、质保角度进行比较。
价格监控与市场基准 ——当某一物料价格出现不合理上涨时发出提示，并将已付价格与市场均价进行对比——由此建立谈判优势。
合并订购 ——将非紧急需求汇集以获取批量折扣，同时对造成停摆的紧急物料立即从最快的来源订购。
与车间和运输调度的集成 ——根据计划的保养日期和AI预测协调保养与采购，从而不会有车辆因等待备件而停摆。
自学习系统 ——每一次故障、维修和供应商交付都会反馈到模型中，使预测和供应商评分持续改进。

文档

自动识别与数据提取

处理进来的凭证、发票、运单和合同不再是人工录入数据——DataMagic AI读取内容，填入凭证，只需请求审批。

匈牙利语和英语OCR ——适用于印刷和手写内容，并保留表格结构。
进项发票自动识别 ——卖方、买方、日期、逐项增值税率、明细行、合计金额和付款信息直接作为进项发票凭证进入系统。
送货单／运单／CMR ——检测发货方、收货方、货物、数量、签名和印章；自动匹配到TMS中登记的运输。
合同与证书 ——关键数据提取（有效期、当事方、金额、关键条款），自动登记归档至文档管理系统。
反馈学习 ——用户的修正成为训练数据；准确率在实施期间持续提升。
完整审计 ——每一次识别、置信度值和用户干预均被记录。

图像分析

基于照片的智能损伤诊断

对车辆和货物状态的自动记录——在客户与分包商之间提供客观证据，经分类并匹配到相应运输。

自动记录 ——视角分类（侧面、后部、载货区、仪表盘），车牌和序列号识别。
损伤识别 ——识别划痕、凹陷、漆面磨损和破裂；在图像上按坐标标注，并进行严重程度评估。
照片对比（before／after） ——根据先前和最新的图像自动突出显示新出现的损伤或差异。
货物检查 ——识别托盘数量、包装类型、危险品标签和外部损伤。
情境化存储 ——所有识别出的数据和标注均进入文档管理系统，配有可检索的元数据，并置于相关运输／凭证的上下文中。

AI助手

经训练的企业专属助手

客户获得专属助手，基于针对企业上下文训练的RAG（检索增强生成）技术。该助手在ERP的每个界面上均可使用，并理解用户当前所处的位置。

助手「懂」什么

DataMagic ERP的全部功能 ——每个模块、设置、界面和流程。
客户自身的流程 ——主数据、规则，以及在实施过程中记录的to-be运营模型。
现行匈牙利法律法规 ——增值税法、会计法、企业所得税法、税务程序法、NAV法规；自动更新。
货运代理专业知识 ——CMR、AETR、行车记录仪、ADR、Incoterms、公路货物运输规则。
仓储物流知识 ——WMS流程、库存计价方法、盘点规则。
会计与财务知识 ——记账分录、增值税处理、期末结账、财务报表。

助手「做」什么

情境化对话 ——在每个界面上均可使用的交流渠道，理解用户所处的位置和所见的内容——并据此上下文给出回答。
用自然语言发起操作 ——「按区域生成六月空驶的汇总」「新建一个100个托盘的运输订单」「显示这张发票的记账分录问题」。
专业咨询 ——推荐合适的增值税率、记账分录、运输类型、存储区域或会计处理步骤——并援引相关法规或内部规则。
用自然语言生成报表和分析 ——即时呈现（表格、图表、仪表盘）。
上手引导与帮助 ——新用户即刻获得答案，显著缩短培训和上手时间。
预测与异常识别 ——自动提示付款延迟、燃油异常飙升、异常运输类型和库存疑点。

安全

数据保护、权限、合规

DataMagic AI并非「黑箱」，而是运行在与ERP其他模块相同的权限、审计和GDPR模型之上。

RBAC合规 ——助手仅能访问发起对话的用户本身拥有权限的数据。DataMagic基于角色的模型对每一次查询均生效。
提供商选择 ——云端（Azure OpenAI、Anthropic Claude、Google）或本地部署／私有云（如Llama、Mistral）——由客户决定。
数据处理保障 ——系统可配置为不让任何客户数据进入模型训练（no training on customer data）；每一次调用均可通过日志追溯。
符合GDPR的设计 ——必要时自动进行数据脱敏（例如在文档识别前移除个人数据）。
完整审计 ——每一次AI调用、输入和响应，以及用户接受／修改的操作均被记录。

混合智能 —— 本地部署的安全性与云端的力量，二者兼得。