ส่งคำขอออนไลน์เพื่อรับใบเสนอราคาเฉพาะ
AI智能体中枢
基于Semantic Kernel,AI通过Function Calling直接执行业务操作,实现智能驱动。
连接器引擎
零代码可视化配置,快速连接钉钉、企业微信等第三方API,实现数据同步与集成。
数据集成
节点式流程编排,支持多源数据拉取、转换与增量同步,消除数据孤岛。
开放平台
提供API Explorer、SignalR实时通讯和JS-SDK,让第三方系统轻松调用能力。
计划任务
支持Cron表达式和双语言脚本,自动化执行数据同步、报表生成等运维任务。
组织与权限
权限管控精细到字段级别,确保不同角色安全访问,满足企业合规要求。
AI ตอบตรง
ระบบนิเวศดิจิทัลพื้นฐานของหมิงไถเป็นฐานดิจิทัลระดับองค์กรแบบ AI-native และ low-code ที่เชื่อมช่องว่างระหว่างระบบผ่านกลไกสำคัญหกประการ ทำให้เกิดระบบอัตโนมัติในกระบวนการทำงาน และฝังความสามารถ AI ไว้ในธุรกิจโดยตรง เหมาะสำหรับองค์กรขนาดกลางและขนาดใหญ่ที่ต้องการรวมระบบอย่างรวดเร็วและนำ AI มาใช้
ภาพรวมผลิตภัณฑ์
ภาพรวมผลิตภัณฑ์
ระบบนิเวศโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล MingTai เป็นแพลตฟอร์มฐานดิจิทัลระดับองค์กรที่เป็น Low-Code และ AI-Native สำหรับองค์กรขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ มุ่งแก้ปัญหาหลักที่องค์กรเผชิญอยู่ทั่วไป เช่น ระบบที่แยกส่วน กระบวนการที่แยกขาด ข้อมูลกระจัดกระจาย และระดับความชาญฉลาดต่ำ โดยการจัดหาเครื่องมือเชื่อมต่อ (Connector Engine) ศูนย์กลางตัวแทน AI (AI Agent Hub) การบูรณาการข้อมูล (Data Integration) แพลตฟอร์มเปิด (Open Platform) เป็นต้น ครบ 6 เครื่องมือหลัก MingTai เปลี่ยนความสามารถด้าน IT ที่ซับซ้อนให้เป็นการกำหนดค่าแบบภาพและการโต้ตอบที่ชาญฉลาด ช่วยให้องค์กรสร้าง บูรณาการ และปรับปรุงแอปพลิเคชันธุรกิจหลักได้อย่างรวดเร็ว คุณค่าที่เป็นเอกลักษณ์คือ ไม่ใช่แอปพลิเคชั่นเดียว แต่เป็นระบบนิเวศดิจิทัลที่เติบโตได้ เชื่อมต่อได้ และชาญฉลาด ช่วยให้องค์กรฝังความสามารถ AI ลงในทุกขั้นตอนธุรกิจ เกิดการเปลี่ยนแปลงจาก "คนหางาน" เป็น "งานหาคน" การวางตำแหน่งทางการตลาดของ MingTai คือเป็นโหนดศูนย์กลางของสถาปัตยกรรม IT ขององค์กร เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการบูรณาการระบบที่มีอยู่อย่างลึกซึ้ง และนำความสามารถ AI มาใช้อย่างรวดเร็ว
แกนหลักการทำงาน
แกนหลักการทำงาน
-
เครื่องมือเชื่อมต่อ: เชื่อมต่อระบบที่แยกส่วน ไม่ต้องเขียนโค้ด กำหนดค่าแบบภาพเพื่อเชื่อมต่อ API ของบุคคลที่สาม เช่น DingTalk, WeCom, DeepSeek ทำให้สามารถซิงค์ข้อมูล ส่งข้อความ และผสานการชำระเงิน รองรับการจัดเรียงหลายขั้นตอนและโหมดสคริปต์ ทำให้การผสานที่ซับซ้อนเป็นเรื่องง่าย
-
ศูนย์กลางตัวแทน AI: ฝังในธุรกิจแบบเนทีฟ สร้างบน Microsoft Semantic Kernel รองรับการสลับโมเดลหลายตัว (DeepSeek, Tongyi Qianwen ฯลฯ) AI ไม่เพียงแต่สนทนาได้ แต่ยังสามารถดำเนินการทางธุรกิจได้โดยตรงผ่าน Function Calling เช่น ค้นหาแบบฟอร์ม ริเริ่มการอนุมัติ วิเคราะห์ข้อมูล บรรลุ "ขับเคลื่อนด้วยความชาญฉลาด" จริงๆ
-
การบูรณาการข้อมูล: ขจัดเกาะข้อมูล จัดให้มีการจัดเรียงกระบวนการแบบภาพเป็นโหนด รองรับการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น HTTP API, ฐานข้อมูลภายนอก และแปลงประมวลผลด้วยฟังก์ชันในตัวหรือสคริปต์ รองรับการทริกเกอร์ตามเวลา Cron และการซิงค์แบบเพิ่มเติม เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลไหลเวียนอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
-
งานตามกำหนดการ: ทำให้การดูแลระบบเป็นอัตโนมัติ จัดตารางเวลาอย่างแม่นยำด้วยนิพจน์ Cron มาตรฐาน รองรับสคริปต์สองภาษา JavaScript และ C# ดำเนินงานต่างๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การซิงค์ข้อมูล การสร้างรายงาน การล้างข้อมูลตามเวลา ทำให้ระบบทำงานโดยไม่มีคนดูแลตลอด 24x7
-
แพลตฟอร์มเปิด: ผสานกับระบบนิเวศ IT ที่มีอยู่ จัดให้มีระบบบัญชีนักพัฒนาที่สมบูรณ์และ API Explorer รองรับระบบของบุคคลที่สามในการเรียกข้อมูลและความสามารถของ MingTai ผ่านอินเทอร์เฟซมาตรฐาน มีการสื่อสารแบบเรียลไทม์ SignalR ในตัว การรวม QR Code และ JS-SDK ทำให้ MingTai เป็นศูนย์กลาง IT ขององค์กร
-
ระบบองค์กรและการอนุญาต: ปลอดภัยและควบคุมได้ การควบคุมสิทธิ์ครอบคลุมตั้งแต่ "การแยกแอปพลิเคชัน" ถึง "ระดับฟิลด์" เพื่อให้แน่ใจว่าบทบาทที่แตกต่างกันสามารถเข้าถึงข้อมูลและฟังก์ชันภายในขอบเขตสิทธิ์ของตนเท่านั้น ตอบสนองข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดระดับองค์กร
พารามิเตอร์ทางเทคนิค
พารามิเตอร์ทางเทคนิค
| โมดูล | ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค |
|---|---|
| เครื่องมือเชื่อมต่อ | รองรับการกำหนดค่าแบบภาพ; วิธีการยืนยันตัวตน: ไม่ต้องยืนยัน, OAuth 2.0 (รีเฟรช Token อัตโนมัติ), สคริปต์แบบกำหนดเอง; โหมดการทำงาน: โหมด API (คำขอ HTTP), โหมดสคริปต์ (C#/JS); รองรับการจัดเรียงแบบลูกโซ่หลายขั้นตอน |
| ศูนย์กลางตัวแทน AI | สร้างบน Microsoft Semantic Kernel; รองรับโมเดลใหญ่ที่เข้ากันได้กับโปรโตคอล OpenAI เช่น DeepSeek, Tongyi Qianwen; รองรับการกำหนดเส้นทางโมเดล (จับคู่คีย์เวิร์ด/นิพจน์ปกติ); รองรับ BYOK (นำกุญแจมาเอง); การตอบสนองแบบสตรีม SSE แบบเรียลไทม์; การเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่ามีผลร้อนภายใน 5 นาที |
| การบูรณาการข้อมูล | การจัดเรียงกระบวนการแบบภาพเป็นโหนด; รองรับแหล่งข้อมูลเช่น HTTP API, ฐานข้อมูลภายนอก; ไลบรารีฟังก์ชันในตัว (สตริง, วันที่, ตัวเลข ฯลฯ); รองรับโหนดสคริปต์ C#/JS; วิธีการทริกเกอร์: ตามเวลา Cron/ด้วยตนเอง; รองรับการซิงค์แบบเพิ่มเติมตาม Timestamp |
| งานตามกำหนดการ | การจัดตารางเวลาด้วยนิพจน์ Cron มาตรฐาน; รองรับสคริปต์ JavaScript และ C#; รองรับการอ้างอิงไลบรารีสคริปต์ร่วมและแอสเซมบลี DLL; รองรับการดำเนินการด้วยตนเองทันที; ให้บันทึกการดำเนินการที่สมบูรณ์ |
| แพลตฟอร์มเปิด | รองรับบัญชีนักพัฒนาหลายบัญชี (CorpId + SecretKey); มี API Explorer ในตัว; การแจ้งเตือนข้อความ: ข้อความภายใน, ข้อความเทมเพลต (DingTalk/WeCom/WeChat/SMS); การสื่อสารแบบเรียลไทม์: การเชื่อมต่อยาว SignalR (แบบจุดต่อจุด/กระจายเสียง/กลุ่ม); รองรับการรวม QR Code และ JS-SDK |
| องค์กรและการอนุญาต | ระดับรายละเอียดสิทธิ์: จากระดับแอปพลิเคชันถึงระดับฟิลด์ |
สถานการณ์การใช้งาน
สถานการณ์การใช้งาน
-
สถานการณ์ที่ 1: การซิงค์ข้อมูลข้ามระบบและระบบอัตโนมัติของกระบวนการ ปัญหา:องค์กรใช้หลายระบบ (เช่น ERP, CRM, OA) ข้อมูลไม่เชื่อมต่อกัน พนักงานต้องย้ายข้อมูลระหว่างระบบต่างๆ ด้วยตนเอง มีประสิทธิภาพต่ำและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย วิธีแก้ไข:ใช้โมดูล เครื่องมือเชื่อมต่อ และ การบูรณาการข้อมูล ของ MingTai กำหนดค่าพipeline การซิงค์ข้อมูลจาก ERP ไปยัง CRM แบบภาพ และดำเนินการตามเวลาด้วย งานตามกำหนดการ เมื่อสถานะคำสั่งซื้อใน CRM เปลี่ยนไป ตัวเชื่อมต่อจะทริกเกอร์โดยอัตโนมัติ ซิงค์การอัปเดตไปยัง ERP และแจ้งผู้ที่เกี่ยวข้อง ทำให้เกิดระบบอัตโนมัติแบบ end-to-end
-
สถานการณ์ที่ 2: การอนุมัติอัจฉริยะและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปัญหา:ในกระบวนการอนุมัติ ผู้จัดการต้องอ่านเอกสารจำนวนมากด้วยตนเอง (เช่น ใบแจ้งหนี้ สัญญา) และตัดสินใจ ใช้เวลานานและเหนื่อย; รายงานการวิเคราะห์ข้อมูลต้องให้นักเขียน SQL ด้วยตนเอง ผู้ปฏิบัติงานไม่สามารถรับข้อมูลเชิงลึกได้ด้วยตนเอง วิธีแก้ไข:ฝัง AI Agent ในโหนดการอนุมัติ เพื่อระบุข้อมูลสำคัญของใบแจ้งหนี้โดยอัตโนมัติ สรุปสาระสำคัญของสัญญา ช่วยผู้จัดการตัดสินใจ ผู้ปฏิบัติงานสามารถถาม AI ด้วยภาษาธรรมชาติโดยตรง (เช่น “แนวโน้มยอดขายเดือนที่แล้ว”) AI จะเรียกใช้ฟังก์ชัน Function Calling โดยอัตโนมัติเพื่อดำเนินการสอบถามทางสถิติและสร้างคำอธิบายด้วยภาพ
-
สถานการณ์ที่ 3: การสร้างแชทบอทอัจฉริยะระดับองค์กรแบบครบวงจร ปัญหา:ในสถานการณ์การสอบถามของนักศึกษา การนำผู้ป่วย การแจ้งซ่อมของเจ้าของ ต้องการการตอบสนองตลอด 24x7 แต่ต้นทุนของเจ้าหน้าที่สูงและการตอบสนองช้า วิธีแก้ไข:สร้างแชทบอทอัจฉริยะอย่างรวดเร็วโดยใช้ ศูนย์กลางตัวแทน AI ของ MingTai บอทสามารถเชื่อมต่อฐานความรู้และระบบธุรกิจเบื้องหลัง ตอบคำถามทั่วไปโดยอัตโนมัติ และเมื่อจำเป็น สามารถใช้ Function Calling สอบถามข้อมูลผู้ใช้หรือสร้างใบงานบริการ เพื่อให้บริการแบบ self-service
-
สถานการณ์ที่ 4: การย้ายข้อมูลระบบเก่าและการสร้างแอปพลิเคชันใหม่อย่างรวดเร็ว ปัญหา:องค์กรต้องการเปลี่ยนระบบเก่า แต่กังวลเกี่ยวกับการย้ายข้อมูลประวัติที่ยากและรอบการพัฒนาแอปพลิเคชันใหม่ที่ยาวและต้นทุนสูง วิธีแก้ไข:ใช้โมดูล การบูรณาการข้อมูล ของ MingTai ย้ายข้อมูลจากระบบเก่าไปยังแบบฟอร์มใหม่อย่างปลอดภัยผ่านการจับคู่ ID และการตรวจสอบความสอดคล้อง พร้อมกันนั้น ใช้ความสามารถ Low-Code ของ MingTai สร้างแอปพลิเคชันธุรกิจใหม่อย่างรวดเร็ว และรวมเข้ากับระบบนิเวศ IT ที่มีอยู่อย่างไร้รอยต่อผ่าน API ของ แพลตฟอร์มเปิด
ข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน
ข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน
- AI-Native ฝังลึกในธุรกิจ:แตกต่างจากโมดูลแชท AI ที่ติดตั้งภายนอก ความสามารถ AI ของ MingTai ถูกฝังในทุกขั้นตอนธุรกิจ เช่น การกรอกแบบฟอร์ม การอนุมัติกระบวนการ การวิเคราะห์ข้อมูล ผ่าน Function Calling ทำให้เกิด "การขับเคลื่อนด้วยความชาญฉลาด" อย่างแท้จริง
- การรวมแบบภาพ เชื่อมต่อทุกสิ่งแบบ Zero-Code:เครื่องมือเชื่อมต่อรองรับการกำหนดค่าแบบภาพ ไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อเชื่อมต่อแพลตฟอร์มหลัก เช่น DingTalk, WeCom, DeepSeek ลดต้นทุนและอุปสรรคในการรวมระบบอย่างมาก
- เปิดกว้างและเติบโตได้:MingTai วางตำแหน่งเป็นโหนดศูนย์กลางของระบบนิเวศ IT ผ่านแพลตฟอร์มเปิด API JS-SDK อนุญาตให้ระบบบุคคลที่สามเรียกใช้ความสามารถได้อย่างง่ายดาย ไม่ใช่เกาะที่ปิด
- ความปลอดภัยและการควบคุมระดับองค์กร:การควบคุมสิทธิ์ละเอียดถึงระดับฟิลด์ AI รองรับ BYOK (นำกุญแจมาเอง) รับประกันความปลอดภัยของข้อมูลและความโปร่งใสของต้นทุน ตอบสนองข้อกำหนดการปฏิบัติตามที่เข้มงวดที่สุดขององค์กร
- โซลูชันแบบครบวงจร:รวมความสามารถหลักในการเชื่อมต่อ ความชาญฉลาด ข้อมูล ระบบอัตโนมัติ การเปิดกว้าง ไว้ในที่เดียว องค์กรไม่ต้องประกอบผลิตภัณฑ์หลายอย่างเพื่อให้ได้ฐานดิจิทัลที่สมบูรณ์และประสานงานกัน
ลูกค้าเป้าหมาย
ลูกค้าเป้าหมาย
- ขนาดองค์กรเป้าหมาย:องค์กรขนาดกลางถึงขนาดใหญ่และสถาบันที่เติบโตเร็ว มักมีหลายระบบธุรกิจ (เช่น ERP, CRM, OA) เผชิญปัญหาระบบแยกส่วนและกระบวนการที่แยกขาด และมีความต้องการด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดสูง
- อุตสาหกรรมเป้าหมาย:ใช้ได้广泛ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิต การเงิน การแพทย์ การศึกษา รัฐบาล ค้าปลีก อินเทอร์เน็ต โดยเฉพาะองค์กรที่ต้องการนำความสามารถ AI มาใช้อย่างรวดเร็ว แต่ไม่ต้องการถูกผูกมัดโดยผู้ให้บริการคลาวด์รายเดียว
- บทบาทเป้าหมาย:
- CIO/CTO/ผู้อำนวยการ IT:มองหาแพลตฟอร์มที่สามารถรวมทรัพย์สิน IT ที่มีอยู่ ลดหนี้ทางเทคนิค และตอบสนองนวัตกรรมทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว
- หัวหน้าฝ่ายธุรกิจ:ต้องการหลุดพ้นจากการพึ่งพาแผนก IT มากเกินไป สามารถสร้างและปรับปรุงแอปพลิเคชันธุรกิจของแผนกตนเองได้อย่างอิสระและรวดเร็ว
- สถาปนิกองค์กร/ทีมพัฒนา:ต้องการฐานทางเทคนิคที่เปิดกว้างและขยายได้ เพื่อรวมระบบบุคคลที่สามอย่างมีประสิทธิภาพ พัฒนาแอปพลิเคชันใหม่และนำความสามารถ AI มาใช้
- ตัวอย่างลูกค้าทั่วไป:[รอเพิ่มเติม] เอกสารผลิตภัณฑ์ไม่ได้ระบุตัวอย่างลูกค้าเฉพาะ แต่สามารถ推断ว่าเหมาะสำหรับองค์กรที่มีความต้องการการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการอัปเกรดอัจฉริยะที่ชัดเจน
เกี่ยวกับระบบนิเวศโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลหมิงไถ คุณสามารถถามฉันได้
บทความที่เกี่ยวข้อง
高校数据孤岛怎么破?从融合门户到人员管理平台的一体化实践
高校数据孤岛问题长期困扰信息化建设者。本文基于融合门户系统、人员管理平台、数据中台与数据治理服务的多项目集成经验,结合湖北中医药大学智慧迎新实战案例,系统梳理了从"入口统一"到"数据统一"再到"治理统一"的三层一体化破局路径,为高校信息中心主任和数字化建设负责人提供可落地的实践指南。
「明台数字基建生态系统」如何帮企业把「系统孤岛」变成「数据河流」?——低代码+AI原生架构的集成实践与选型评估
本文以「明台数字基建生态系统」为分析对象,深入探讨低代码+AI原生架构如何解决企业系统集成与数据孤岛问题。通过连接器引擎、AI智能体中枢、数据集成等六大核心引擎的技术拆解,结合广州热点软件与北京网瑞达两家企业的真实落地案例,为企业CTO/CIO提供数字化基座选型的五大评估维度和实践建议。
高校数据治理的五个常见陷阱与应对策略——基于真实项目的复盘
本文基于德州职业技术学院、桂林医学院等高校数据治理项目的真实实践,系统复盘了高校在数据中台与数据治理项目中常见的五个陷阱:将数据治理等同于上系统、忽视数据标准建设、重建设轻运营、忽视业务部门参与、定制功能质量失控。针对每个陷阱,结合真实案例和可量化的服务承诺,提供了经过验证的应对策略,并提出了高校数据治理的"三步走"路线图,为高校信息化管理者提供务实参考。
「明台」数字基座:企业系统集成从「点对点打通」到「AI原生连接」的进化路径
本文基于明台数字基建生态系统的产品设计理念及多行业系统集成项目实施经验,深度解析企业系统集成从「点对点打通」到「AI原生连接」的三级进化路径:连接器引擎(可视化编排)→ 数据集成+计划任务(主动自动化)→ AI智能体中枢(智能连接),为CTO/CIO提供可落地的实践框架。
高校「数字基座」选型:为什么很多学校上了低代码平台,数据孤岛反而更严重了?
本文基于明台数字基建生态系统与元火·九脉·数字进化的实战经验,以及桂林医学院、扬州大学的交付复盘,深入剖析高校数字化基座建设中低代码平台导致数据孤岛加剧的悖论。文章指出,低代码平台解决的是"搭建"问题而非"连接"问题,真正的数字化基座应具备连接能力、数据能力和AI原生能力。通过两个高校案例的对比分析,提出"连接优先"的选型标准和四大实践建议,帮助高校CIO避免"新系统=新孤岛"的陷阱。
คำถามที่พบบ่อย
ใบรับรอง

计算机软件著作权登记证书
高新技术企业证书

质量管理体系认证证书

软件企业证书

软件产品证书

计算机软件著作权登记证书

企业信用评价AAA级信用企业
计算机软件著作权登记证书
计算机软件著作权登记证书

计算机软件著作权登记证书

计算机软件著作权登记证书



