在数据分析实验室近期实验中，我们围绕“管理者直接问数”做了一组小范围验证：将ERP、MES、财务系统中的核心指标接入语义层，由AI把自然语言问题转成查询，再对结果做自动归因。重点不是追求通用问答，而是让同一句话在不同部门得到同一口径的答案。
进展：
- 在约120个常用指标上完成口径映射，对“产量、良率、交付及时率、单位能耗”等定义冲突项建立主数据规则。试点中，简单聚合类问题转化正确率约92%，涉及多表关联和期间对比的问题仍需人工确认。
- 异常归因采用“维度下钻+贡献度排序”。例如某月交付率下降，可自动列出客户、产线、延期原因三类贡献占比，辅助经营会定位前三大因素。
下一步计划：接入行级权限与指标血缘，记录每次问数的查询链路和口径版本。先服务月度经营分析，再评估扩展到车间日报的可行性。
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