作为常年跟ERP系统打交道的技术人，传统ERP的瓶颈真的深有体会：每天要处理大量手动录入的单据、跨部门流程总卡壳、做决策全靠翻历史数据……这些问题不仅拖慢业务节奏，我们技术团队也总被各种重复工作缠身。后来团队决定做一次数智化改造，最终选定了JBoltAI框架。这篇就以个人实操视角，聊聊怎么用它完成低侵入式改造，把AI能力融入现有ERP系统的全过程。
一、改造背景：那些逼我们动手的ERP痛点
改造前我们的ERP运行了好几年，积累了不少典型问题，估计很多做ERP的同行都遇到过：
数据处理太繁琐：采购发票、销售合同、产品手册这些非结构化文档，全靠人工录入解析，不仅费时间，还经常出错。就说财务部门，每天一大半精力都耗在整理这些单据上；
流程协同不顺畅：生产计划调整、库存预警、报销审批这些环节，都得靠人工触发通知，跨部门信息传递总有延迟。之前还因为库存没预判到位，导致生产停了好几次；
决策没精准支撑：历史业务数据散在各个模块里，想整合分析一次特别麻烦。管理层做销售计划、采购策略时，只能靠经验判断，心里没底。
结合这些痛点，我们定下的改造核心目标很明确：不重构现有Java技术栈（我们用的是SpringBoot+MyBatis），通过注入AI能力，解决文档处理自动化、核心流程智能化、决策分析数据化的问题。试下来发现，JBoltAI的低侵入式集成、多模型兼容、现成的企业级AI组件这些特性，刚好契合我们的需求。
二、核心改造思路：按模块注入AI能力，不碰原有业务逻辑
我们没搞大动干戈的重构，而是采用“按模块拆分+针对性注入AI能力”的思路，重点围绕采购、库存、财务、生产这几个核心业务模块动手。整个过程主要靠JBoltAI的SDK集成和接口对接，原有业务逻辑基本没动，这也是我们最看重的一点——不用承担重构带来的风险。
采购模块：把文档处理的手动活全交给AI
采购模块最头疼的就是供应商资质审核、合同解析和发票录入，全是重复的手动活。我们主要用了JBoltAI的多格式文档处理和Text2Json结构化转换能力，把这些活都自动化了：文档解析层集成：在ERP的采购文档上传模块里，接入了JBoltAI SDK的统一文档提取接口。这个接口兼容性挺强，PDF（不管是文本型还是扫描型）、Excel、Word都能处理，扫描件会自动用OCR识别，Excel还能保留原有的行列结构。比如供应商传的PDF资质文件，系统能自动把企业名称、注册资本这些关键信息提出来，不用再人工一个个敲进去；
结构化转换与校验：用JBoltAI的Text2Json功能，把解析出来的文本转成标准化的JSON格式，直接就能存进ERP的供应商信息表。另外它还有个参数校验的功能，能自动检查有没有漏填关键信息，比如资质有效期，避免后续还要回头补数据；
合同合规检查：基于JBoltAI的RAG知识库，我们把公司采购合同的合规条款（比如付款周期、违约责任这些）整理进去建了个库。合同解析完后，系统会自动对照知识库检查，不合规的地方会标出来，还会给点修改建议，不用再人工逐字逐句核对合同了。
库存模块：让系统提前预警，不用再靠人盯
库存管理最核心的需求就是能提前知道物料够不够，有没有异常情况。我们用了JBoltAI的多模型调用和事件驱动架构，把库存管理从“人盯人”改成了系统自动提醒：需求预测模型搭建：借助JBoltAI的大模型适配层，集成了通义千问、DeepSeek几个模型，通过统一的API接口就能切换，后续想换模型也方便。我们把ERP里近3年的销售数据、生产计划、季节影响这些数据都导进去，训练了一个专属的库存预测模型，能大致算出未来1-3个月的物料需求和波动情况；
实时库存预警：用JBoltAI的事件链编排功能，搭了个“采集库存数据→判断阈值→触发预警→推送通知”的自动化流程。只要物料库存低于安全线，系统就会自动发提醒给采购和生产计划的同事，还会顺带生成一份采购建议清单，不用再靠人每天查库存报表；
呆滞料智能处理：利用JBoltAI的RAG检索能力，结合历史出库数据和市场趋势，能自动识别出长期不用的呆滞料，还会分析原因，比如是不是产品迭代导致的，然后给点折价处理或者二次利用的建议，帮着减少资金占用。
财务模块：报销审批自动化，少走很多弯路
财务的报销、付款审批是高频场景，传统流程要人工核对发票、找规则、逐级催审批，又慢又容易错。我们用了JBoltAI的Agent智能体和Function调用功能，把这个流程打通了，实现了全自动化：报销单智能审核：员工上传报销发票后，JBoltAI的OCR模块会自动识别金额、开票日期这些信息。同时通过Function调用ERP的员工信息接口（就是把我们本地的Java方法注册成Function），验证报销人的身份、部门和报销额度，不用财务再手动核对；
审批规则自动匹配：我们把公司的报销规则，比如交通补贴、招待费限额、发票真伪校验这些，整理成RAG知识库。Agent智能体能根据报销类型，自动找对应的规则核对，不合规的会标清原因退回去，不用再反复沟通修改；
审批流程自动驱动：通过JBoltAI的事件链编排，把“部门负责人→财务审核→总经理审批”的流程固定下来。合规的报销单会自动流转，每个节点审批完直接到下一个人，结果实时同步到ERP财务模块，形成“审核-审批-记账”的闭环，不用再人工催办、手动同步数据。
生产模块：建个智能助手，方便一线员工查资料
生产一线的员工经常要查产品工艺手册、设备操作指南，传统方式要翻一大堆纸质文档或者电脑里的文件夹，很耽误时间。我们用JBoltAI的RAG知识库和多模态交互功能，搭了个生产智能助手，解决了这个问题：知识库构建：把公司的产品工艺文档、设备维护手册、生产安全规范这些资料都导入JBoltAI，它会通过递归字符分割算法拆成细小的知识片段，转成向量后存在PgVector向量数据库里，后续检索起来很快；
自然语言查询：员工在ERP的交互界面上，用日常说话的方式提问就行，比如“XX产品怎么组装”“设备A坏了怎么修”。系统通过RAG技术快速找到对应的知识片段，生成简洁的回答，不用再到处找文档；
多模态问题诊断：如果设备出故障，员工还能直接上传故障图片。JBoltAI的图像解析模块会通过OCR识别仪表盘数据和故障标识，再结合知识库给出维修建议，不用再等技术人员到现场排查。
三、关键技术亮点：低侵入式集成，不用重构旧系统
这次改造最让我们满意的就是“低侵入式”，不用把原来的ERP架构推倒重来，靠JBoltAI的几个技术特性就实现了平滑集成，分享几个实操中觉得好用的点：
技术栈天然兼容：JBoltAI本身就是基于SpringBoot做的，跟我们ERP的技术栈完全匹配。只要引入SDK就能快速集成，不用修改核心业务代码，省去了很多适配的麻烦；
Function注册机制实用：我们把ERP里的订单查询、员工信息获取这些核心接口，注册成了JBoltAI的Function资源。这样AI就能安全调用业务系统的能力，而且还有权限管控，不用担心数据安全问题；
私有化部署保障合规：我们用了JBoltAI的私有化部署套件，把AI模型和向量数据库都部署在公司内网里，所有数据都在本地处理。对于财务、生产这些敏感数据来说，这样的部署方式更放心，也符合合规要求；
全链路可观测好排查：它的Prompt跟踪和效果评估面板很实用，能实时看到AI调用的流程和数据处理结果。后续遇到问题时，不用到处找日志，直接在面板上就能定位问题，排查起来效率很高。
四、改造后的直观感受：效率和体验都明显提升
整个改造加试运行花了3个多月，改完后不管是技术团队还是业务部门，都能感受到明显的变化：
效率上来了：文档处理、审批这些重复性工作不用再手动做，采购合同解析、报销审批的速度都快了很多，一线员工查工艺资料也不用再翻半天；
团队负担轻了：财务、采购部门的同事不用再陷在录入、核对这些重复活里，工作量明显减轻；呆滞料的问题也得到了缓解，不用再占用过多资金；
决策更有底了：库存预测能给出清晰的需求趋势，管理层做采购和生产计划时，不用再只靠经验，有了实际数据支撑，决策更精准；
用户体验好了：自然语言交互、自动化流程让系统更好用，不管是一线员工还是管理层，都觉得上手更简单，对系统的满意度也高了不少。
五、总结与后续规划：传统系统AI改造不用“一刀切”
这次用JBoltAI改造ERP的经历，让我对传统Java系统的数智化转型有了更深的体会：不一定非要推倒重来搞重构，通过低侵入式的AI能力注入，就能显著提升业务价值。JBoltAI最实用的地方在于，它把复杂的AI技术封装成了Java开发者熟悉的组件，不用我们深入研究大模型原理，就能聚焦业务场景把AI落地。
后续我们还有一些优化计划：打算引入JBoltAI的GraphRAG技术构建企业知识图谱，提升系统处理复杂问题的能力；再扩展一下多模态交互场景，比如实现语音查询生产流程、语音录入报销信息，让系统更好用。相信随着AI和ERP业务的深度融合，还能挖掘出更多价值。
如果有同行也是做Java技术栈的ERP，正在纠结数智化转型怎么落地，希望这篇实操记录能给你一点参考。JBoltAI这种低侵入式的改造方式，确实能避开很多坑，值得一试。
