一张询单进来，客户发几张图、一段语音、几个数字，还夹着"这个能不能做""大概多久"。
业务先看懂，再问一遍，再转给技术看，技术说"这个结构要改"，再回去跟客户确认，一来一回两三天过去了。
真正慢的不是价格算不出来，是信息来回对不齐。
让AI先把客户发来的东西整理成一张要点：做什么产品、什么材质、大概尺寸、几腔、有没有特殊结构、客户最在意的是时间还是价格。
整理完发回给客户确认一句："我理解的是这样，对吗？"
这句话很值钱。客户说"对"，后面就少扯皮；客户说"不对"，你省下的是一整轮返工。
模具询单里反复出现的就那么些问题：用什么钢、表面怎么处理、试模几次、走什么物流、付款怎么走。
做成清单，AI按清单逐条问。业务不用凭记忆，新人上手也快。
清单不是死的，遇到新问题就加一条。半年下来，这张清单就是这个厂的经验。
结构可不可行、这个价能不能做、交期敢不敢应——这三件事必须老师傅和老板定。
AI的作用是让这三件事发生得更早：它先把该问的问完、该标的标出来，人一看就能判断，不用先花半天弄明白客户到底要什么。
报价背后是料价、工时、设备排产、你的利润预期。这些每家在变、每天都在变。
让AI直接出价，出错了是你在客户面前兜。先把询单理清楚，报价还是人来定，这一步稳了，再谈自动。
你大概能算出：业务每天花多少时间在"问清楚"上；一张询单从进来，到报出去，要几天；有多少单是问着问着就没下文了。
最后一个数字最扎心。很多单不是价格输的，是回得慢、问得糊，客户转头找了别家。
别拿最大的客户试，也别拿最难的模具试。
挑一张你熟得不能再熟的询单，让AI整理一遍，你对着自己心里的答案看差多少。差得远，是它没问对；差得近，就可以拿下一张真单试。
试的时候别瞒着客户。就说"我们这边系统先给您理一下需求"，客户不会在意，反而觉得你专业。
很多厂的浪费在业务和技术之间：业务听不懂结构，技术懒得解释，最后靠吼。
AI在中间做的事很朴素——把客户的话翻成技术能看的要点，再把技术的话翻回客户能听懂的说法。
它不懂模具，但它不会因为赶时间就漏问一句。这一点比懂更管用。
模具厂接单先别急着算价，先把客户的话变成一张对得上的要点。