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TypeScript
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import type { ContentItem } from "@/types/content";
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||
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export const cases: ContentItem[] = [
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||
{
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||
slug: "manufacturing-group",
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||
section: "cases",
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||
category: "manufacturing",
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||
title: "某大型制造集团",
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||
subtitle: "生产数据一体化改造",
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||
summary:
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||
"覆盖 6 个厂区、1200 余台设备，设备数据采集覆盖率从 41% 提升至 96%。",
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tone: "navy",
|
||
tags: ["制造业", "设备联网", "生产可视化"],
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||
featured: true,
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||
blocks: [
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||
{
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type: "paragraph",
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||
text: "客户是国内领先的精密制造集团，旗下 6 个厂区、1200 余台设备分属 20 多个品牌。此前生产数据依赖人工抄录，日报在次日中午才能汇总完成，异常发现普遍滞后半天以上。",
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||
},
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{ type: "heading", text: "业务挑战" },
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||
{
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||
type: "list",
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||
items: [
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||
"设备协议不统一，20 多个品牌难以用同一套方案采集",
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||
"生产日报依赖人工，数据滞后且口径不一致",
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||
"异常停机平均 4 小时才被发现，损失难以估量",
|
||
"各厂区系统独立建设，集团层面看不到整体产能",
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||
],
|
||
},
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||
{ type: "heading", text: "解决方案" },
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||
{
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||
type: "features",
|
||
items: [
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||
{ icon: "plug", title: "边缘统一采集", desc: "按产线部署边缘网关，屏蔽协议差异，本地缓存保证不断数。" },
|
||
{ icon: "monitor", title: "集团产能看板", desc: "6 个厂区共用一套指标口径，产能与在制品实时上墙。" },
|
||
{ icon: "shield", title: "异常自动预警", desc: "停机、节拍偏离与质量异常自动推送至班组与设备科。" },
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||
],
|
||
},
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||
{ type: "heading", text: "项目成果", sub: "上线 6 个月后的实测数据" },
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||
{
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||
type: "stats",
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||
items: [
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||
{ value: "96%", label: "设备数据采集覆盖率" },
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||
{ value: "-60%", label: "生产异常响应时长" },
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||
{ value: "+18%", label: "设备综合效率（OEE）" },
|
||
{ value: "4 小时", label: "日报缩短为实时看板" },
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||
],
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||
},
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{
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type: "quote",
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||
text: "以前我们每天上午都在开会核对昨天的产量，现在数据是实时的，会议变成了讨论怎么改进。",
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author: "信息中心主任 · 赵敏",
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},
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],
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},
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||
{
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slug: "retail-chain",
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||
section: "cases",
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||
category: "retail",
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||
title: "某全国连锁零售",
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||
subtitle: "会员数据中台建设",
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||
summary:
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||
"打通 3 个线上渠道与 800 家门店的会员数据，活动 ROI 提升 24%。",
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||
tone: "teal",
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||
tags: ["零售", "会员运营", "OneID"],
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||
blocks: [
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{
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type: "paragraph",
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||
text: "客户在全国拥有 800 余家门店，同时经营小程序、电商旗舰店与社群渠道。会员数据分散在四个系统，同一顾客在不同渠道被识别为不同的人，营销活动只能在单渠道内做。",
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||
},
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||
{ type: "heading", text: "业务挑战" },
|
||
{
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||
type: "list",
|
||
items: [
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||
"跨渠道会员无法识别为同一人，权益与积分无法合并",
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||
"标签体系缺失，活动只能面向全量人群投放",
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||
"门店选品依赖经验，滞销与缺货同时存在",
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||
],
|
||
},
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||
{
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||
type: "features",
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||
items: [
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||
{ icon: "users", title: "OneID 归一", desc: "以手机号为主键合并四个渠道的身份数据。" },
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||
{ icon: "target", title: "标签与人群包", desc: "沉淀 300 余个标签，人群包一键推送至短信与企微。" },
|
||
{ icon: "chart", title: "门店经营分析", desc: "按门店、时段拆解客流与转化，支撑排班与选品调整。" },
|
||
],
|
||
},
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||
{
|
||
type: "stats",
|
||
items: [
|
||
{ value: "+18%", label: "会员复购率" },
|
||
{ value: "+24%", label: "活动 ROI" },
|
||
{ value: "-30%", label: "滞销库存占比" },
|
||
],
|
||
},
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||
{
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||
type: "quote",
|
||
text: "现在我们做一场活动，先选人群再定商品，而不是先把商品发下去再想卖给谁。",
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||
author: "数字化总监 · 刘鹏",
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||
},
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
slug: "energy-group",
|
||
section: "cases",
|
||
category: "energy",
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||
title: "某能源集团",
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||
subtitle: "设备预测性维护平台",
|
||
summary:
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||
"为 380 台关键机组建立健康度模型，非计划停机时长下降 32%。",
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||
tone: "indigo",
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||
tags: ["能源", "预测性维护", "状态监测"],
|
||
blocks: [
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||
{
|
||
type: "paragraph",
|
||
text: "客户的 380 台关键机组分布在全国 12 个基地，此前采用固定周期检修。突发故障带来的非计划停机，每年造成的直接损失超过千万元。",
|
||
},
|
||
{
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||
type: "features",
|
||
items: [
|
||
{ icon: "monitor", title: "高频状态采集", desc: "振动、温度、电流等测点毫秒级采集，边缘侧初筛异常。" },
|
||
{ icon: "chart", title: "健康度模型", desc: "机理与数据双模型输出健康度评分与剩余寿命预估。" },
|
||
{ icon: "clipboard", title: "检修工单闭环", desc: "预警自动派单，处理结果回流用于模型迭代。" },
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
type: "stats",
|
||
items: [
|
||
{ value: "-32%", label: "非计划停机时长" },
|
||
{ value: "-21%", label: "年度检修成本" },
|
||
{ value: "92%", label: "故障预警准确率" },
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
type: "quote",
|
||
text: "过去是坏了才修，现在是系统告诉我们哪台该修了，检修计划终于能提前半个月排。",
|
||
author: "设备管理部负责人 · 陈建国",
|
||
},
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
slug: "bank-risk",
|
||
section: "cases",
|
||
category: "finance",
|
||
title: "某股份制银行",
|
||
subtitle: "数据合规与实时风控",
|
||
summary:
|
||
"经营日报从 T+1 提升到分钟级，监管报送人工核对工作量下降 90%。",
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||
tone: "blue",
|
||
tags: ["金融", "数据合规", "实时风控"],
|
||
blocks: [
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||
{
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||
type: "paragraph",
|
||
text: "客户同时承担监管报送、内部风控与经营分析三类数据需求。此前三套体系各自建设，口径不一致，审计时需要投入大量人力整理台账。",
|
||
},
|
||
{
|
||
type: "features",
|
||
items: [
|
||
{ icon: "shield", title: "数据血缘", desc: "任一指标可追溯至源系统字段，审计留痕自动生成。" },
|
||
{ icon: "clock", title: "实时指标", desc: "核心经营指标分钟级更新，支撑日内经营决策。" },
|
||
{ icon: "target", title: "风险双引擎", desc: "规则引擎与模型引擎并行，覆盖名单、阈值与图谱识别。" },
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
type: "table",
|
||
head: ["指标", "改造前", "改造后"],
|
||
rows: [
|
||
["经营日报时效", "T+1 上午", "当日分钟级"],
|
||
["监管报送核对", "5 人日 / 期", "0.5 人日 / 期"],
|
||
["风险识别方式", "名单规则为主", "规则 + 模型 + 图谱"],
|
||
],
|
||
},
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
slug: "logistics-company",
|
||
section: "cases",
|
||
category: "retail",
|
||
title: "某头部物流企业",
|
||
subtitle: "智能调度与在途可视化",
|
||
summary:
|
||
"每天 1.2 万单的动态排线，单均运输成本下降 14%，时效达成率 98.6%。",
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||
tone: "teal",
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||
tags: ["物流", "路径优化", "时效履约"],
|
||
blocks: [
|
||
{
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||
type: "paragraph",
|
||
text: "客户日均处理 1.2 万张运单，调度依赖资深调度员的经验。旺季运力紧张时，排线质量波动明显，时效投诉随之上升。",
|
||
},
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||
{
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||
type: "features",
|
||
items: [
|
||
{ icon: "target", title: "分钟级排线", desc: "综合时效、成本与装载率，分钟级输出可用方案。" },
|
||
{ icon: "monitor", title: "在途可视化", desc: "位置与温控数据实时回传，偏离路线自动预警。" },
|
||
{ icon: "clipboard", title: "人机协同", desc: "调度员可微调方案，调整结果回流持续优化模型。" },
|
||
],
|
||
},
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||
{
|
||
type: "stats",
|
||
items: [
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||
{ value: "-14%", label: "单均运输成本" },
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||
{ value: "+9%", label: "车辆装载率" },
|
||
{ value: "98.6%", label: "承诺时效达成率" },
|
||
],
|
||
},
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
slug: "gov-platform",
|
||
section: "cases",
|
||
category: "finance",
|
||
title: "某市级政务平台",
|
||
subtitle: "数据共享与一网通办",
|
||
summary:
|
||
"完成 42 个部门的数据编目，一件事办理材料精简 60%。",
|
||
tone: "navy",
|
||
tags: ["政务", "数据共享", "一网通办"],
|
||
blocks: [
|
||
{
|
||
type: "paragraph",
|
||
text: "该市在推进一网通办过程中遇到数据壁垒：部门之间不清楚彼此有哪些数据，跨部门办事仍需群众重复提交材料。",
|
||
},
|
||
{
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||
type: "features",
|
||
items: [
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||
{ icon: "file", title: "统一数据目录", desc: "完成 42 个部门、1800 余项数据的编目与责任登记。" },
|
||
{ icon: "plug", title: "共享交换", desc: "库表、文件、接口三种方式按需调用，全程留痕。" },
|
||
{ icon: "users", title: "一件事办理", desc: "以事项为主线串联多部门，材料一次提交多次复用。" },
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
type: "stats",
|
||
items: [
|
||
{ value: "42 个", label: "已编目部门" },
|
||
{ value: "-60%", label: "办事提交材料" },
|
||
{ value: "+55%", label: "一次办结率" },
|
||
],
|
||
},
|
||
],
|
||
},
|
||
];
|