01
工厂的智力劳动，一个引擎全接
02
六类智力劳动，一个引擎全接
每一行都是今天在吃工时的活。同一个引擎，不同的件——点开一行看它怎么接进来。
03
五笔不开发票的钱
加班、返工、工伤、流失、上手周期。这五笔钱从不出现在同一张报表上，但每个月都在扣利润。
台账 · 不开票的成本
| 成本 | 藏在哪 |
|---|---|
| 加班 | 排产看不到人的状态，订单一急就靠加班顶，加班费慢慢变成固定支出 |
| 返工 | 缺陷多在长班次后半段冒出来，返工的料和交期罚款各记各的科目 |
| 工伤 | 赔付、停线、补岗都在事后处理，永远比事前排班贵 |
| 流失 | 熟手一走，带走的是产线磨合了几个月的节奏，招聘费只是零头 |
| 上手周期 | 新人头几周良率垫底，这段学费每次都是工厂自己付 |
成本
加班
藏在哪
排产看不到人的状态，订单一急就靠加班顶，加班费慢慢变成固定支出
成本
返工
藏在哪
缺陷多在长班次后半段冒出来，返工的料和交期罚款各记各的科目
成本
工伤
藏在哪
赔付、停线、补岗都在事后处理，永远比事前排班贵
成本
流失
藏在哪
熟手一走，带走的是产线磨合了几个月的节奏，招聘费只是零头
成本
上手周期
藏在哪
新人头几周良率垫底，这段学费每次都是工厂自己付
一批货，一条建议：模型测算示例 · 非客户实绩
¥15,000避免返工
| 步骤 | 数值 |
|---|---|
| 引擎读到 | 一批质检记录缺陷聚集 |
| 模型建议 | 发货前复检该批 |
| 避免返工 | ≈ ¥15,000 |
步骤
引擎读到
数值
一批质检记录缺陷聚集
步骤
模型建议
数值
发货前复检该批
步骤
避免返工
数值
≈ ¥15,000
系统只出建议，人来拍板。复不复检，组长说了算。
04
数据进引擎，不出厂门
边界就是厂房那道墙。原始的生产数据和人员数据进引擎、留在厂内，跨过办公桌的只有建议。
原始数据进 →← 只出建议
三条承诺，跟着每一次部署：
- 数据留厂原始数据留在厂内。
- 归你数据留厂、归你。
- 人来拍板系统只出建议，人来拍板。
05
三个现在就能点开的活东西
无需登录，无需联系销售。打开、上手戳，自己判断。
simulator.tangerineintelligence.ai
推动一路数据 →
引擎在浏览器里对生产信号实时反应。
背后 18 路数据流 · 21 条因果规则 · 998 项测试。
studio.tangerineintelligence.ai/enter
描述一个零件 →
一份图纸变成结构化报价——不是留资表单。
描述一个零件，拿到能直接用的报价。人确认了才发出去。
tangerine-console-demo.vercel.app
打开问工厂 →
单厂运营视图，跑的是演示数据。
数据留厂、归你。控制台永远只显示你这一个厂的视图。
06
工厂里长大的公司
创始人在东莞一家经营 28 年的家族精密制造工厂里长大
报价、跟单、排产这些活从小看到大。Tangerine Intelligence 两头跑——伯克利做模型，深圳进车间。
伯克利 + 深圳 · 特拉华州档案号 #10552429
背后是什么
11
项专利（仅美国 · 已撰写）
9
篇论文进行中
33
个数据集
998
项模拟器测试