攒了多年数据，AI还是落不了地？涛思数据推"工业AI共创工作坊"破局

在服务大量工业企业的过程中，涛思数据团队反复看到一个现象：企业攒了几年的生产数据，系统上了不少，报表做了一堆，但AI就是落不了地。

问题通常出在三个环节：有数据但不会分析，数据躺在SCADA、MES系统里，想引入AI却方向不清；业务和技术两张皮，业务专家懂工艺但不懂数据，IT团队懂技术但不懂场景；选型难验证贵，平台选型动辄半年，PoC一做就是几十万，做完发现跟实际业务差太远。

破局之道：用真实数据，共创真方案

2026年7月，涛思数据完成重大产品升级，TDengine从时序数据库进化为AI原生的工业数据管理平台。TDengine IDMP是一个AI原生的工业数据管理平台，可以基于采集的数据，自动感知应用场景，主动生成面板、报表与实时分析，持续监测异常并深入定位根因，支持自然语言随时提问，让每个人都能洞察数据。

产品升级之后，涛思数据没有止步于"发布功能"，而是选择更进一步——把产品能力直接送到客户现场。

涛思数据推出"工业AI共创工作坊"：专家团队带着IDMP平台入驻企业现场，用企业的真实数据、真实业务场景，联合解决真实问题。共创结束后，企业带走四份可落地、可汇报的成果：

• 业务痛点清单与根因分析：系统梳理全流程痛点，形成优先级排序的改善机会清单

• IDMP平台PoC验证成果：用真实数据搭建分析看板，现场验证智能问数、无问智推、根因分析等AI能力

• 业务改善蓝图与ROI估算：完整的业务场景改善方案，量化预期业务价值和投入产出比

• 30-60-90天行动路线图：从PoC到全面落地的三阶段实施计划

不是"卖方案"，是"一起解决问题"

共创工作坊的核心理念是：从企业的业务痛点出发，而不是从产品功能出发。很多工业AI项目之所以失败，是因为供应商拿着一套标准化方案去套客户，概念先行、数据后置。工作坊反其道而行——先听客户讲业务问题，再决定怎么用工具。全程需要企业派出3-4名业务专家参与，因为只有懂工艺的人，才知道数据背后的业务含义。

目前，这套共创模式已在新能源、石油化工、智能制造、电力、轨道交通五大行业得到验证，覆盖发电效率提升、安全事故降低、良品率改善、故障响应加速、维修成本优化等核心场景。

零采购承诺，以成果说话

工作坊不设采购门槛，不要求购买承诺，以共创成果自己说话。企业带走的是四份实实在在的交付物，而不是一堆PPT。

TDengine创始人兼CEO陶建辉表示："工业AI不该是空中楼阁。我们带着平台和专家到现场，用企业自己的数据验证价值，看到了真实的ROI再谈下一步。这是对客户负责，也是对自己产品的信心。"

申请方式

如果企业正面临"数据用不起来、AI落不了地"的困境，欢迎申请工业AI共创工作坊。提交信息后，涛思数据顾问团队将在2个工作日内与您联系，确认匹配度与具体安排。

适合参与的企业

• 来自新能源、制造、化工、电力、轨道交通等工业行业

• 已有SCADA/MES/DCS/ERP等系统，积累了1年以上数据

• 业务团队感受到"数据用不起来"的痛点，想改变现状

• 有数字化/AI项目预算，或正在规划相关投入

• 能派出2-4名业务专家全程参与

了解更多信息，欢迎访问 涛思数据官网 。

免责声明：本文为企业宣传商业资讯，仅供用户参考，如用户将之作为消费行为参考，凤凰网敬告用户需审慎决定。