某世界 500 强工业技术集团
某世界 500 强工业技术集团的本地业务，以私有化部署的 Dify 企业版作为集中式 AI 平台，覆盖四大业务领域。
平台通过插件与 SDK 对接集团既有内部系统，由本地工程团队保障：每周五天、每天八小时值守，并于 1 小时内现场响应影响生产的问题。
目前，已有 300 多名跨部门用户在同一私有平台上构建和运行 AI 应用，应用场景已从早期试点进入日常运营。
阅读完整案例某世界 500 强工业集团如何基于 Dify 企业版运营私有 AI 平台
已在生产环境中落地
4
大业务领域，共用一套 Dify 私有平台
300+
名跨部门用户进入生产，已过试点
20+
套 OA、知识库与 Workflow 系统，经插件与 SDK 对接
1h
影响生产问题的本地现场响应 SLA
来源：某世界 500 强工业技术集团的 Dify 企业版部署 ｜ 行业数据：MarketsandMarkets、Design News、Google Cloud（2025–2026）
行业
现状与挑战
面临的约束
制造业正快速上 AI77% 的厂商已在使用，但只有约三分之一真正规模化，多数仍停在试点。挡路的是两堵墙：数据孤岛，81% 的 IT 负责人称其拖累数字化转型；以及遗留系统工厂设备常运行二三十年，使用与现代 IT 不兼容的私有协议，财富 500 强七成软件已超过 20 年。对横跨汽车、自动化、能源的工业集团，还要再叠一层：各业务系统与节奏各异，数据敏感到公有云 SaaS 常无法满足合规。
AI 扮演的角色
所以问题不在“要不要 AI”，而在能否让一套私有环境同时服务每个业务单元、并接住那些遗留系统。决定回报的是集成度集成做得好的企业，AI 投资回报可达 10.3 倍，做得差的只有 3.7 倍。Dify 在这里做三件事：一套私有化部署平台多业务单元共用，按 Workspace 隔离各自数据与应用；通过插件与 SDK 直接对接既有 OA、知识库与工作流系统，而非推倒重建；并以本地现场交付，满足工业软件的 SLA 标准。
典型落地模式
- 一套私有平台，多个业务单元
- 各业务单元不再各建一套环境，而是统一到单一私有化部署的 Dify 企业版。Workspace 级隔离让每个单元独立持有数据与应用，底层共用治理、安全与基础设施既保留业务自主，又免去平台层的重复建设。
- 对接现有系统，而非推倒重来
- 工业集团已有稳定运行的 OA 系统、内部知识库与 Workflow 平台。Dify 通过插件与 SDK 对接这些系统，让各单元的 AI 应用直接调用既有能力，无需整体重建新能力叠加于现有体系之上，而非取而代之。
- 本地化交付，现场 SLA 保障
- 跨国集团的本地运营，需要企业软件在当地获得支持：驻场工程、工作日运营值守、影响运营时的快速现场响应 SLA。Dify 合作伙伴生态在本地交付这套服务靠近产线的 AI，由靠近产线的团队保障。
- 一套私有平台，多个业务单元
- 各业务单元不再各建一套环境，而是统一到单一私有化部署的 Dify 企业版。Workspace 级隔离让每个单元独立持有数据与应用，底层共用治理、安全与基础设施既保留业务自主，又免去平台层的重复建设。
- 对接现有系统，而非推倒重来
- 工业集团已有稳定运行的 OA 系统、内部知识库与 Workflow 平台。Dify 通过插件与 SDK 对接这些系统，让各单元的 AI 应用直接调用既有能力，无需整体重建新能力叠加于现有体系之上，而非取而代之。
- 本地化交付，现场 SLA 保障
- 跨国集团的本地运营，需要企业软件在当地获得支持：驻场工程、工作日运营值守、影响运营时的快速现场响应 SLA。Dify 合作伙伴生态在本地交付这套服务靠近产线的 AI，由靠近产线的团队保障。