行业入口 · 场景承接

行业解决方案

以工业与政企数字化为入口，以可信空间与高质量治理为基础，以 API / MCP 受控供给为抓手，把能力落到可交付的行业路径上。

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供数链路 · 行业承接

一条链路，四步落地

发现治理 → 质量评估 → 授权凭证 → 受控供给（API/MCP）→ 计量审计；行业方案只是这条链路在场景上的组合。

  1. 01

    行业痛点

    找不到数 / 不敢用数 / 难服务 AI

  2. 02

    沉淀数据

    数字化服务把过程数据沉下来

  3. 03

    贯通供给

    Trust / Map / AI-Ready / API 受控调用

  4. 04

    兑现智能

    优先场景试点，效果回流再治理

先选行业路径，再组合产品能力

不堆砌功能清单，而是按「沉淀数据 → 贯通供给 → 兑现智能」给出可落地的组合。

智能制造

车间执行 · 多基地运营 · 溯源

cMES / MOM / 工业互联网 / 一物一码，把生产过程数据沉下来，为后续供数与 AI 打底。
城市与政企

可信数据空间 · 跨主体共享

Data Trust 承接授权、凭证与审计，支撑城市级底座与产业行业空间落地。
数据供给运营

API / MCP 受控调用与计量

把治理后的数据变成可调用、可计量、可审计的服务，成为 AI 与业务系统的统一入口。
AI 场景兑现

生产异常 · 问数 · 质量溯源（优先）

优先落地有数据优势的场景，跑在受控调用之上，效果回流再治理。

路径 A · 智能制造

车间沉数 → 统一供数 → 优先 AI

面向离散/流程制造：先把执行与质量数据沉下来，再经 Data API 受控供给，优先落地异常分析、溯源与问数。

标杆：夸夫 cMES · 标杆：口子窖 Data API · 标杆：华恒多基地
痛点
  • 计划/工单/质检靠表格，难追溯
  • 多系统烟囱，接口重复、口径不一
  • 有数据但不敢/不能稳定服务 AI
供数链路组合
  1. cMES / MOM / 溯源沉淀过程数据
  2. Map / AI-Ready 治理与评测
  3. Data API / MCP 受控调用
  4. 优先：异常分析 · 问数 · 质量溯源
产品入口
cMES MOM 一物一码 Data API 优先场景

路径 B · 城市与政企

可信空间底座 → 行业空间 → 受控供给

面向城市与跨主体场景：先建可授权、可审计的可信数据空间，再按本地产业长出行业空间，数据经受控通道供给应用。

标杆：多城市可信数据空间
痛点
  • 跨部门/跨主体不敢共享
  • 授权、责任、审计边界不清
  • 试点难规模化到行业空间
供数链路组合
  1. Data Trust：授权 · 凭证 · 审计
  2. 城市底座 + 本地行业空间
  3. API / MCP 受控供给应用
  4. 按产业清单分期扩展
产品入口
Data Trust Data API Data Map AI-Ready

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