玻璃深加工行業(yè)的ERP系統(tǒng)多服務(wù)于生產(chǎn)中，而對(duì)于用戶的決策支持能力較低，具有數(shù)據(jù)孤立，生產(chǎn)、銷售、財(cái)務(wù)模塊獨(dú)立、依賴人工導(dǎo)出數(shù)據(jù)生成報(bào)表，決策周期長(zhǎng)等問題。難以全局分析即未能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值。

例如：雖然玻璃廠已經(jīng)投入生產(chǎn)多年，但對(duì)于生產(chǎn)情況和銷售情況可能只有一個(gè)較為寬泛的認(rèn)知，畢竟這份認(rèn)知來源于自身的記憶，但記憶包含不確定，不全面的問題。但生產(chǎn)數(shù)據(jù)則是具有客觀記錄特性，利用這些數(shù)據(jù)，除了可以進(jìn)行較為簡(jiǎn)單的生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)情況的分析之外，還可以根據(jù)數(shù)據(jù)做出例如市場(chǎng)偏好，售后分析，客戶分析，產(chǎn)品利潤(rùn)分析等深度數(shù)據(jù)挖掘，從而生成對(duì)用戶更具價(jià)值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，支撐用戶在生產(chǎn)，銷售，采購管理等方面的決策。

而想要做出優(yōu)秀的輔助工廠管理者決策的功能（例如ERP生產(chǎn)報(bào)表分析），不止需要計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)技術(shù)，還需要統(tǒng)計(jì)學(xué)和玻璃深加工行業(yè)的知識(shí)，對(duì)于開發(fā)來說比較復(fù)雜。但deepseek等AI大模型可以大大降低此功能的開發(fā)成本和難度。在服務(wù)器中集成這種大模型，將模型進(jìn)行調(diào)教，讓模型成為數(shù)據(jù)分析的載體，用戶在ERP端根據(jù)自身需要點(diǎn)擊不同的數(shù)據(jù)分析模塊，ERP端將客戶的需求轉(zhuǎn)化為適用于AI大模型的prompt請(qǐng)求，然后訪問服務(wù)器中的大模型返回報(bào)表等分析結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)服務(wù)升級(jí)，為客戶提供能優(yōu)質(zhì)的決策服務(wù)。