模块化 ERP
案例研究 2023
DISEEC ERP
面向现代、快速发展的企业设计的云就绪 ERP 平台，并通过深度整合的 AI 代理进行扩展。
01
它到底是什么？
我们的使命是在不牺牲深度的前提下，驾驭 ERP 的传统复杂性。交付一个这样的系统：
. 具备应对现实世界边缘情况的足够灵活性
. 具有足够的结构性，能够在规模扩大时保持可靠性
. 具备足够智能，能够借助 AI 自动化重复性工作
DISEEC ERP 是一个综合平台，涵盖财务、销售、人力资源、制造以及 AI 支持。
构建一个能够端到端运行真正业务的完整系统，但其行为像一个灵活的应用平台。
ERP 系统通常存在于一个光谱中：一端是复杂、强大的解决方案。它们往往缺乏灵活性且难以实施。；另一方面，也有一些更简单的工具，用户友好，但往往无法支持增长或提供强健的流程管理。
构建一个能够端到端运行真正业务的完整系统，但其行为像一个灵活的应用平台。
面向非技术管理员的低代码定制
用于实现更深层逻辑的服务器端和客户端脚本
跨所有模块的统一 API 层
基于角色的安全性与设计上的多公司能力
02
以人才招聘为例
招聘过程混乱且多渠道，我们希望 DISEEC ERP 将这种混乱转变为一个智能化的招聘管道。
- 候选人通过电子邮件发送简历、在社交平台上私信、通过表单提交，或致电联系。
- 人力资源部手动将数据复制到 ATS 或电子表格中。
因此……
每个空缺职位将由一个 AI 招聘代理来支持，具体包括：
- 从包括电子邮件解析和网页表单在内的多种来源收集候选人。
- 识别相关关键词并按岗位匹配度对候选人进行分类。
- 将候选人回复摘要成供人力资源部使用的简报。
- 根据关键标准对候选人进行排序，突出潜在匹配并将其路由给招聘经理，附上下一步行动。
然后……
每个空缺职位将由一个 AI 招聘代理来支持，具体包括：
- 从包括电子邮件解析和网页表单在内的多种来源收集候选人。
- 识别相关关键词并按岗位匹配度对候选人进行分类。
- 将候选人回复汇总成给人力资源部的简报。
- 根据关键标准对候选人进行排序，突出潜在匹配并将其送达给招聘经理，并给出下一步行动。
哇哦
- 每个空缺职位都会得到一个 AI 招聘代理人来支持。
- 从多种来源收集候选人，如电子邮件解析和网页表单。
- 识别相关关键词，并按岗位匹配度对候选人进行分类。
- 将候选人回复汇总成给人力资源部的简报。
- 根据关键标准对候选人进行排序，突出潜在匹配并将其送达给招聘经理，并给出下一步行动。
03
技术架构与可扩展性
金融洞察助手 允许用户使用自然语言进行查询，例如请求本季度利润率前10名客户。它还具备异常检测功能，用于识别可疑交易和支出中的异常趋势。
项目与交付智能通过分析任务完成率和历史趋势来预测潜在延迟，确保在截止日期有可能错过时，管理者能够提前收到警报。
全局搜索与知识摘要能够通过文档、项目、工单和电子邮件等多种来源进行语义检索。例如，您可以请求对过去一年中与客户 X 相关的所有活动的摘要。
金融洞察助手
项目与交付智能
全局搜索与知识摘要
金融洞察助手 允许用户使用自然语言进行查询，例如请求本季度利润率前10名客户。它还具备异常检测功能，用于识别可疑交易和支出中的异常趋势。
项目与交付智能通过分析任务完成率和历史趋势来预测潜在延迟，确保在截止日期有可能错过时，管理者能够提前收到警报。
全局搜索与知识摘要能够通过文档、项目、工单和电子邮件等多种来源进行语义检索。例如，您可以请求对过去一年中与客户 X 相关的所有活动的摘要。
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04
构建
后端
围绕共享文档引擎构建的模块化服务架构（账户、人力资源、项目等）
前端
具备基于组件的用户界面、响应式设计和渐进增强的现代网络技术栈。
数据库
具有强引用完整性和针对高容量事务数据的索引策略的关系型数据库。
后台任务
用于大规模处理的任务队列：工资发放、AI 模型调用、报告生成。
可扩展性
- 自定义字段和 DocTypes
- 可插拔的事件钩子和工作流
- 在同一平台之上构建的定制应用/模块
- 扩大规模