水滴跃动 DROPLEAP电池储能 AI 落地：老板经营驾驶舱与原料价格预警
直接说结论：电池储能行业行情波动大、扩产决策频次高，最贵的成本是「口径不一致下的拍脑袋决策」。第一场景做老板驾驶舱：ERP×财务×行业行情数据串联，营收/毛利/订单结构/库存/产能五项指标实时化，配原料价格预警——管理层先拿到统一的真相，再谈其他 AI 应用。FDE 驻场 3 周起。
场景一：老板经营驾驶舱（第一场景）
症状：多份部门报表口径不一致——同一个毛利率，销售、生产、财务三个数；扩产与客户结构决策靠拍脑袋。做法：先把管理层真正会看的指标口径统一成书面标准（这一步最难也最值钱），再把 ERP、财务与行情数据接进来，五项指标实时呈现。决策从「等报表」变成「随时看」。
场景二：原料价格预警
储能原料价格波动直接吃掉利润。把行情数据接进驾驶舱，关键原料越过阈值自动预警——采购节奏有据可依，而不是追着行情跑。预警规则由采购与管理层共同定义（什么价位提示、什么价位必须动），写进口径文档。
场景三：管理层 AI 战略课
驾驶舱上线后，配套给管理层开 AI 判断与选型课——管理层自己会用 AI 看数、问数，驾驶舱的价值才完整（管理层课 M1-M4）。
交付节奏
3 周驻场：第 1 周指标口径盘点（三个部门对齐同一套数），第 2 周数据接入方案确认，第 3 周驾驶舱上线与预警规则配置，按「指标实时性与口径一致性」书面验收。
常见问题
电池储能企业上 AI 第一步做什么？
老板驾驶舱：先统一口径、五项指标实时化——行情波动大的行业，决策依据的时效就是钱。
行情数据从哪来？
第 1 周摸底时确定数据源（行业公开行情、供应商报价、内部采购价），写进方案——数据源的可靠性评估是方案的一部分。