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客户案例 · 自动成本估算

一家德国精密零部件制造商如今的询价报价准确度是其资深估算专家的 2.4 倍,全程自动化,每个零件约需一分钟

2.4×准确度高于资深估算专家
约 1 分钟完成一次报价,全程自动化
77%的零件报价优于专家

挑战

每份询价都要先做成本估算,销售才能回复。资深工程师在本职工程工作之余逐张手工读图。顺利时报价要花几个小时,平常则要好几天。

  • 无法消除的瓶颈:成本估算依赖少数几位资深工程师,报价速度受限于他们的空闲时间。
  • 数字不一致:两位估算人员对同一张图纸给出不同的价格,这削弱了每一份报价的可信度。
  • 系统性加价:“保险”余量抬高了约 80% 的报价,而偏高的报价会丢掉订单。

目标很明确:让询价走快速通道,比以往更快,也更准确。

为何是现在

  • 更快响应询价:在竞争对手完成估算之前回复询价,赢得更多订单。
  • 保护利润:报价过高或过低都会造成损失。经过校准的估算可保护每一单的利润。
  • 专家时间稀缺:让资深工程师把精力用在需要判断的零件上,比处理常规报价更有价值。

解决方案

图纸进,价格出:全程无需人工介入

图纸一到,三阶段流水线便端到端自动运行,并将估算结果直接写入客户的 CRM。Werk24 读取图纸,成本模型合作伙伴为零件定价。

  • 输入:询价随附一张二维图纸(PDF 或 TIFF),与供应商发来的格式完全一致
  • 提取(Werk24):尺寸、公差、几何公差(GD&T)、材料和工艺,数秒内生成结构化数据
  • 成本模型(合作伙伴):专有模型将这些特征转化为单件价格,端到端约一分钟

只提取影响成本的信息

这条流水线不像人那样读图,而是像成本工程师那样读图,因为它是从实测数据中学习的。

  • 基准来自实测:成本模型基于以往生产的真实制造成本校准,而非过去的估算
  • 成本驱动因素明确:实际成本揭示了哪些图纸细节真正影响成本:几何形状、公差、材料、工艺
  • 提取有的放矢:Werk24 精准提取这些驱动因素,并在定价前过滤掉其余信息

基准测试如何进行

  • 第 1 周: 客户在保密协议下提供了附有实际制造成本的生产图纸
  • 第 2–4 周: 成本模型合作伙伴根据客户的工艺特点调校成本模型,同时 Werk24 从每张图纸中提取成本驱动因素
  • 第 5 周: 将估算结果与实际生产成本以及客户自己的资深估价员进行逐一对比

所有数据均来自客户的生产数据(2026 年 3 月),并以实际制造成本为基准。应客户要求,客户名称已匿名处理。

准确度提高 2.4 倍,覆盖所有成本区间

7.7%

相对实际成本的平均误差

流水线的平均误差不到资深估价员 18.5% 的一半,准确度提高 2.4 倍。

−0.0%

系统性偏差(中位数)

几乎完美校准,而资深估价员平均多报 10.9%。

€13.55

每件平均误差

由 €35.05 降低一半以上,高价值零件改善最大,而这正是误差最伤利润的地方。

77%

定价优于专家的零件比例

AI 在超过四分之三的零件上胜过人工估算,包括估价员曾最擅长的 €100 以下零件。

由开发者打造,为开发者服务

简洁的 API、可预期的 JSON、置信度评分和 Webhook。从 PDF 到投入生产只需数小时,而非数周。

            pip install werk24    # 安装 Werk24
werk24 init           # 获取 API 密钥:Pay as You Go,无最低消费
werk24 health-check   # 验证连接
          

用您的数据运行同样的基准测试

五周时间,您的零件,您的实际成本,得到同样的报告,数据全部来自您。用证据而非承诺来决定是否推广。