Engineering AI in real workflow

从现场问题到闭环归档,让 AI 真正进入工程现场

大鸿将工程管理、监理流程、AI Agent、企业知识库、智能工作流和自研 AI 监理 SaaS 结合,帮助企业把 AI 从展示概念变成可使用、可追踪、可复盘的管理能力。

8闭环管理节点
3能力交付层
1工程 AI 数字展厅
Why AI needs workflow

工程企业不是缺少 AI 概念,而是缺少能进入现场的闭环。

大鸿的重做方向不是把官网做得更炫,而是让客户一眼看到:AI 如何接住现场问题、文书、整改、复查和归档,让工程管理从经验驱动走向数据驱动。

01

现场问题发现慢

照片、语音、记录散落在不同人手里,难以及时形成管理动作。

02

文书生成重复

通知单、联系单、整改要求大量依赖人工整理,效率与一致性不足。

03

整改催办靠人盯

责任人、截止时间、复查结果缺少系统化联动。

04

项目经验难沉淀

问题闭环完成后没有形成企业级知识库与复盘资产。

Closed Loop Story

从现场问题到闭环归档,让 AI 变成管理动作。

不是让 AI 停留在问答和演示,而是把每一次现场发现都转化为责任、时间、证据、复查和复盘。

问题结构化文书自动化整改流程化风险数据化
01

现场问题发现

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

02

AI 识别与归类

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

03

自动生成文书

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

04

整改派发

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

05

到期提醒

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

06

复查确认

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

07

归档留痕

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

08

风险复盘

将现场输入转化为系统中的可追踪节点,并在下一步形成新的管理动作。

Three-layer capability

大鸿不是单纯软件公司,也不是传统工程公司,而是工程行业 AI 落地服务商。

Product Layer

SaaS 产品化能力

AI 现场总监、问题闭环、文书中心、风险预警、企业驾驶舱。

AI 监理 SaaS企业驾驶舱文书中心风险预警
AI Layer

AI 场景落地能力

场景诊断、Agent 方案、企业知识库、智能工作流、系统集成。

Agent 方案知识库智能工作流系统集成
Engineering Layer

工程专业能力

工程监理、全过程工程管理、电力与房建经验、资质与现场执行能力。

工程监理全过程管理电力工程房屋建筑
Product Preview

大鸿 AI 监理工程管理系统。

用系统承接现场输入、AI 处理、文书输出、整改推进和管理复盘,让企业看到每个项目的真实状态。

AI Supervisor Dashboard

企业项目驾驶舱

汇总项目问题、风险等级、整改状态、文书归档与趋势复盘。

18质量整改
7安全隐患
126资料归档
1

监理通知单自动草拟

把单点 AI 输出变成可执行、可追踪的工程管理流程。

2

整改到期提醒

把单点 AI 输出变成可执行、可追踪的工程管理流程。

3

复查证据归档

把单点 AI 输出变成可执行、可追踪的工程管理流程。

4

风险趋势复盘

把单点 AI 输出变成可执行、可追踪的工程管理流程。

AI 现场总监移动端示意

AI 现场总监

面向现场人员的轻量入口:拍照、语音、问题归类、整改建议、文书生成,一条链路进入企业系统。

拍照识别语音记录文书草拟闭环归档
Trust foundation

工程专业能力,是大鸿 AI 落地的底层基础。

大鸿工程资质与 AI 能力信任墙

AI 工具能做演示,但工程现场需要责任、流程、证据和复查。大鸿把工程专业理解与软件产品能力结合,让 AI 不停留在展示层。

工程监理乙级资质
电力工程经验
房屋建筑工程经验
AI Agent 方案设计
企业知识库建设
SaaS 租赁与私有化
Start from one real scene

不知道从哪个 AI 场景开始?

先做一次 30 分钟 AI 场景诊断。我们会从业务流程、数据基础、系统现状和现场执行难度出发,判断哪些场景最值得先做。