客户案例 | 中国半导体装备龙头企业× 燕千云：从统一服务到AI协同

组织复杂：总部、事业群、基地、工厂及供应商共同参与服务，责任边界和协作关系需要进一步明确。

系统复杂：ERP、研发、生产、办公等系统并行运行，服务问题往往需要跨系统定位和协同。

场景复杂：研发支持、生产保障、设备服务、质量协同等业务场景，对IT服务的响应速度和专业程度提出更高要求。

角色复杂：用户、一线、二线专家以及外部服务商共同参与服务过程，需要形成清晰的升级和协作机制。

知识复杂：工艺、故障、系统经验以及处理规范持续积累，服务质量容易依赖个人经验。

对于高端制造企业，ITSM建设的重点并不是简单增加一个工单入口，而是建立一套统一、可协同、可追踪、可复用、可分析的服务运营机制。

针对复杂制造场景，需要从IT服务管理的基础能力入手，将分散的服务需求逐步纳入统一运营体系。

通过门户、ERP嵌入、即时通讯、移动端等多种渠道，用户可以在原有工作环境中发起服务请求。

服务入口的统一，并不意味着所有问题都采用同一种处理方式，而是让不同渠道产生的服务需求进入统一的管理体系，避免问题散落在邮件、聊天记录或个人沟通中。

对于需要多个角色参与的问题，通过事件、问题等流程进行协同，将一线服务、专业团队和供应商纳入统一的处理链路。

从“谁接到问题”进一步走向“谁负责解决、当前进展如何、什么时候完成”，服务过程因此更加清晰。

高端制造企业拥有大量专业知识。一次故障处理、一项技术经验，都可能成为下一次服务的重要参考。

燕千云将工单与知识管理结合，让处理过程中的经验能够持续沉淀，并在后续服务中被检索和复用。

这一步对于AI尤其重要。

因为AI要提供更准确的服务，不能只依赖通用模型，更需要理解企业自身的业务规则、系统环境和历史经验。

当IT服务管理的流程、知识与数据基础逐步完善，燕千云将AI能力融入服务流程，让AI参与问题识别、知识检索、工单处理和服务分析等环节。

面对自然语言描述的服务请求，AI可以辅助识别问题类型、提取关键信息，并匹配相应的处理方向。对于大量重复、标准化的问题，7×24小时即时问答减少人工重复判断。

IT运维过程中积累了大量知识，包括历史工单、解决方案和处理经验。

燕千云内置高效的知识管理模块，确保解决方案在工单闭环后实时沉淀，形成企业知识资产。这些知识直接赋能前端智能机器人和人工服务。

对于需要人工介入的问题，AI可以辅助分析工单内容，推荐相关知识和历史案例。

尤其对于复杂问题，AI能够先完成信息整理和初步分析，让专业人员将更多精力放在判断和解决上。

当工单、知识和服务数据持续沉淀后，AI可以进一步参与服务分析，帮助识别高频问题、重复问题和潜在的服务优化方向。