关键字: [亚马逊云科技， Bedrock， 基于Bedrock的Ai智能Agent， 咖啡机制造业务， 设备生命周期管理， 数据价值挖掘， 产品差异化突围]

导读

在这场演讲中，孙瑞清分享了咖乐美科技如何基于亚马逊Bedrock打造AI智能Agent，助力咖啡机制造业务。他介绍了咖乐美的业务现状和面临的挑战，如行业对解决方案能力要求提高、需要智能化设备方案、挖掘全链路数据价值、产品差异化突围以及设备生命周期管理瓶颈等。为解决这些挑战，咖乐美选择利用AI技术，通过构建知识库、借助Bedrock大模型能力搭建AI智能工作流，实现了门店AI自助排障、厂商AI售后客服、咖啡机AI自诊断等应用，取得了故障诊断准确率提升、知识沉淀标准化、运营效率显著提高等成果。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在这场精彩的演讲中，孙瑞清女士生动讲述了咖乐美科技如何借助亚马逊的Bedrock平台，打造AI智能Agent助力其咖啡机制造业务的转型升级。让我们紧跟她的叙述，一起回顾这个引人入胜的案例。

孙女士首先介绍了咖乐美的业务背景。作为一家全自动咖啡机制造商，咖乐美已在行业内深耕15载，目前处于行业领先地位。其位于苏州的智能园区面积达6.2万平方米，拥有800人的团队，覆盖了从研发到制造、销售再到售后的整个咖啡机生命周期体系。去年搬入新厂后，公司的年产能已达50万台。咖乐美主要为商业连锁和商务咖啡领域提供服务，客户遍布100多个国家和地区，全球合作伙伴超过200家，包括肯德基、全家便利店等知名连锁品牌，以及GDE、雀巢等咖啡产业链上的公司。

尽管过去几年业务增长迅速，但咖乐美也一直面临着一些产品方面的挑战。首先，整个行业对其解决方案能力的要求在不断提高，从最初只需提供“能用”的咖啡机，到后来要求“好用”、“智能化”，再到当前希望通过AI技术实现降本增效。其次，不仅需要智能化的设备方案，还需要与客户的信息化系统对接，将咖啡机所收集的数据与客户系统打通。第三，在业务过程中沉淀了海量数据，包括咖啡机在制作过程中的数据如萃取度、TDS值、压力、温度等，还有咖啡机日常运营过程中产生的客户业务数据，以及自身积累的售后数据如故障、经验等，但如何挖掘这些海量数据价值是一大挑战。另外，咖啡机制造市场竞争激烈，咖乐美希望在其他方向实现差异化突围。最后，一台咖啡机从出厂到报废的整个生命周期管理存在瓶颈，需要提高设备24小时可用率并将其提升至100%，同时优化售后体系效率。

面对上述挑战，咖乐美决定利用AI技术赋能其业务。但作为制造商，在AI落地过程中也遇到了一些困难:首先是场景识别的挑战，需要选择真正适合AI落地的业务场景，并权衡业务价值、技术可行性和投入产出比;其次是数据战略的挑战，虽然沉淀了大量数据，但需要评估数据质量和有效性，并将这些数据转化为价值;再者是模型选择的挑战，咖乐美缺乏大模型能力，需要选择合适的第三方模型和服务;最后是AI人才挑战，业务团队需具备相应的AI认知和人才。

为解决这些挑战，咖乐美制定了如下落地思路:首先梳理咖啡机的核心链路，从销售订单到出厂、部署、运行、维保，再到为客户提供经营分析;其次选择了售后方向的AI技术知识专家路线，期望通过门店AI自助排障、厂商AI售后客服、咖啡机AI自诊断和AI智能工单工作流四个方面赋能业务。

结合自身能力、沉淀数据和技术工程师经验，咖乐美最终确定了产品形态:利用咖啡机上的传感器数据、运营数据和沉淀的售后经验，通过AI技术形成知识库;借助亚马逊Bedrock搭建AI智能工作流，实现AI智慧运维、自助排障、云咖啡SaaS故障分析和售后AI客服三大应用。

这个AI智能工作流程具有三大特点:首先利用了Bedrock的Agent自主决策机制，能基于用户问题智能判断并触发后续行动，无需预设执行流程;其次采用动态响应链路，不仅被动提供答复，还能主动规划并执行解决方案;最后集成了亚马逊的TaDAM、BAD、CloudDepStick、IE等专业AI模型，能根据任务需求和模型能力自动选择调用哪个模型，并可组织多模型协同解决复杂问题，自动构建工作流，从问题理解到行动计划制定再到执行反馈，实现完整闭环，并可自动启动工单系统或调用客户系统。

根据上述工作流程，咖乐美落地了三个具体场景:

第一个场景是门店终端AI自助排障。当咖啡机出现问题时，门店人员可自助排障;若无法自行解决，AI会自动产生后续工单工作流程。这一应用可支持门店人员先期自助排查，降低后续工作量。

第二个场景是为咖啡服务商提供的SaaS平台，集成了远程AI诊断工具。平台可远程监控咖啡机状态、故障和近期运行数据，如支杯数、上次保养时间等。如AI发现咖啡机即将在7天或15天内需要维保，将自动发起工单给服务商，提高响应效率。

第三个场景是基于大模型能力的公众号问答应用，可解答客户基础问题，补充前两个AI应用。

经过一段时间线上运行，咖乐美取得了显著成果:首先，故障诊断准确率达90%以上，一线技术人员解决率提升50%，减少了80%的跨部门咨询需求，实现了600多条常见故障的标准化处理，知识共享更加标准化、系统化，文档检索效率大幅提高。

其次，技术响应支持时间减少65%，解决周期缩短50%，现场维修一次性解决率提升35%，运营效率显著提升。

最后，由于AI诊断和咖啡机数据的支持，现场维修一次性解决率提升35%，减少了上门后发现问题与描述不符等情况。

孙女士对亚马逊在此过程中给予的AI能力支持和解决方案建议表示衷心感谢。通过借助亚马逊Bedrock平台搭建的AI智能工作流，集成了TaDAM、BAD、CloudDepStick、IE等专业AI模型，实现了Agent自主决策、动态响应链路和多模型协同等先进功能，为咖乐美的AI落地提供了有力支撑。这一案例展现了AI技术为传统制造业带来的前所未有的变革契机，咖乐美正是抓住了这一机遇，成功实现了业务的智能化升级。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

截至目前，我们的全球销量已超过80万台，为100多个国家和地区提供咖啡机服务，并与200多家合作伙伴合作，包括Subway、KFC、全家等知名连锁品牌。

The company， originally a coffee machine manufacturer， has expanded its capabilities beyond sales and after-sales service to meet the industry’s growing demands for intelligent and AI-driven coffee machines that improve efficiency and reduce costs.

通过挖掘海量业务数据的价值，提高咖啡机制作和运营的效率与质量。

在落地AI大模型时，公司面临着模型选择、模型评估标准制定、模型持续优化以及AI人才挑战。

The company provides a SaaS platform with integrated remote AI diagnostic tools for coffee service providers， enabling remote monitoring of coffee machine status， predicting maintenance needs， and automatically generating service tickets.

通过AI诊断和数据分析，公司的技术响应支持时间减少65%，解决周期缩短50%，现场维修一次性解决率提升35%。

总结

在咖啡机制造行业中，咖乐美科技公司面临着产品智能化、数据价值挖掘、差异化突围和设备生命周期管理等挑战。为解决这些问题，他们决定利用人工智能技术，并选择了基于亚马逊Bedrock的AI智能Agent方案。

该方案通过构建知识库、集成专业AI模型和自主决策机制，实现了三个应用场景:门店AI自助排障、远程AI诊断和公众号问答。这不仅提高了故障诊断准确率和一线技术人员解决率，还减少了跨部门咨询需求，实现了知识标准化沉淀。同时，运营效率也得到显著提升，技术响应时间缩短65%，解决周期减少50%，现场维修一次性解决率提高35%。

咖乐美科技通过与亚马逊的合作，成功利用AI技术赋能了其业务，实现了智能化服务变革。这为其他制造企业在数字化转型中运用AI技术提供了有益借鉴。

我们正处在Agentic AI爆发前夜。2025亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从“成本优化”转向“创新驱动”，通过完善的数据战略和AI云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入1000亿美元在AI算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助“中国企业出海“和”服务中国客户创新“的丰富经验，助力企业在AI时代突破。