玻璃深加工行业的ERP系统多服务于生产中，而对于用户的决策支持能力较低，具有数据孤立，生产、销售、财务模块独立、依赖人工导出数据生成报表，决策周期长等问题。难以全局分析即未能发挥出数据的价值。

例如：虽然玻璃厂已经投入生产多年，但对于生产情况和销售情况可能只有一个较为宽泛的认知，毕竟这份认知来源于自身的记忆，但记忆包含不确定，不全面的问题。但生产数据则是具有客观记录特性，利用这些数据，除了可以进行较为简单的生产统计情况的分析之外，还可以根据数据做出例如市场偏好，售后分析，客户分析，产品利润分析等深度数据挖掘，从而生成对用户更具价值的数据分析结果，支撑用户在生产，销售，采购管理等方面的决策。

而想要做出优秀的辅助工厂管理者决策的功能（例如ERP生产报表分析），不止需要计算机软件开发技术，还需要统计学和玻璃深加工行业的知识，对于开发来说比较复杂。但deepseek等AI大模型可以大大降低此功能的开发成本和难度。在服务器中集成这种大模型，将模型进行调教，让模型成为数据分析的载体，用户在ERP端根据自身需要点击不同的数据分析模块，ERP端将客户的需求转化为适用于AI大模型的prompt请求，然后访问服务器中的大模型返回报表等分析结果，从而实现服务升级，为客户提供能优质的决策服务。

此为补充：

本片文章重点其实并不只是ERP和AI的融合，而是将AI大模型融入服务器端，成为一个智慧分析服务模型，ERP端主要负责用户交互，以及将用户的需求翻译为AI大模型可以理解的prompt词条，并将翻译后的内容发送给服务器端接口，服务器端的接口收到后将信息传递给以及训练优化好的AI大模型，大模型将结果返回ERP,ERP端则需要再次将返回的结果进行人性化处理，方便用户观察和理解数据。

而想实现这项功能，必须具备软件开发技术（开发面向用户的ERP端的功能模块，以及处理返回结果，服务器接口开发）、AI大模型调教技术（将开发数据喂给大模型，并设立各种条件规范AI大模型的回答结果，以及将ERP的需求翻译为准确有效的prompt词条）、行业知识（对玻璃深加工行业的各种需求保持敏感和理解，可以站在用户角度准确理解需求并进行创新）。

这个智慧分析服务模型不止可以充当数据分析师的角色，其实可以做的事情很多，例如：

1. 成为ERP系统的智能助理，用户对于ERP不熟悉时，可以实时向智能助理提问来完成自己想要的功能。

2. 代替一般排产算法，因为AI大模型包含了当前厂里的所有加工数据，所以借助AI大模型来进行生产计划制定更为科学和高效，相比于传统的排产算法往往专注于发货日期、产品类型等单一指标，AI大模型的考虑会更周到。

3. 不止可以和ERP进行融合，还可以和MES系统进行融合，可以提供例如设备故障预测，质量预测，生产参数指导等功能。