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厂长 AI来了

张睿 2025/04/15 16:41
张睿 2025/04/15 16:41

邦小白快读

本文通过多位传统制造业企业负责人的实践案例,展现了AI技术在中国制造业中的多场景深度应用。从营销端的智能报价、设计提案生成,到生产端的工艺优化、设备参数自动化调整,再到研发端的趋势分析和产品创新,AI正在重塑食品加工、包装制造、日用品等行业的运营模式。尤其在非标准化程度高、人力密集的领域,AI不仅实现降本增效,更通过数据驱动决策加速产品迭代,帮助企业在激烈竞争中保持创新活力。文章揭示出AI与传感器、大数据技术的融合正推动传统工厂向智能决策转型,预计未来两年将迎来AI工业化应用的爆发期。

【核心摘要】

本文通过食品、包装、日用品等制造业一线案例,揭示AI技术如何从营销、设计到生产全链条重塑传统工厂。企业借助大模型工具,在非标产品定价、设计创意生成、自动化生产决策等场景实现效率跃升,甚至将新品研发周期从数周压缩至1小时。AI不仅替代重复劳动,更通过数据洞察反向指导供应链与产品创新,成为企业应对行业“内卷”的核心竞争力。未来,AI与传感技术、自动化设备的深度融合,将推动制造业向“自感知、自决策”的智能生产迈进。以下是关键实践与趋势:

1. **销售与运营提效**

- AI快速生成营销素材、精准报价、客群分析,替代传统人工核价、提案流程,解决产销信息不对称问题。

- 例如:农产品企业通过AI实时匹配客户需求与生产工艺数据,报价效率提升80%。

2. **设计与研发创新**

- 基于消费者画像的AI创意生成加速设计迭代,结合人工经验形成差异化方案。

- 例如:垃圾袋企业用AI分析市场痛点,1小时内完成新品研发决策,颠覆传统数周流程。

3. **生产智能化升级**

- AI驱动设备“自决策”,如包装机根据产品尺寸自动调整参数,减少人工干预。

- 传感器+AI数据模型未来将实现原料品质自动识别(如鲜笋新鲜度检测)。

4. **行业趋势与警示**

- 标准化程度低、劳动密集型行业(如农产品加工)将优先受益于AI赋能。

- 企业需主动拥抱AI技术迭代,避免因忽视趋势被淘汰,但需平衡投入与产出。

AI正从“辅助工具”演变为制造业核心生产力,推动“人机协同”进入新阶段。

【核心摘要】本文通过食品、包装、日用品等制造业案例,揭示了AI在工厂全链条的深度应用:

1. **营销提效**:AI快速生成提案/图片/视频,精准分析客户需求与市场趋势,降低80%人工核价成本

2. **研发革命**:产品开发周期从3周压缩至1小时,通过AI分析用户评价反推创新方向,实现精准研发

3. **生产升级**:传感器+AI算法驱动设备自主决策(如包装尺寸自动匹配),专家经验数字化赋能基层员工

4. **运营优化**:AI处理数据投流/售后分析/人力配置,运营团队减半仍保持高效

5. **行业突破**:在非标农产品领域,AI破解原料分级、工艺优化等传统难题,推动标准化进程

当前AI对人员赋能完成80%,但设备智能化仅实现20%,预计未来2年将出现具备视觉识别与实时决策的AI生产设备。制造业正经历从"经验驱动"向"数据驱动"的转型,率先拥抱AI的企业已在激烈竞争中构筑新壁垒。

【核心摘要】AI技术正加速渗透传统制造业,在营销、生产、研发等环节释放效率革命。农产品加工、包装设计、日用品制造等领域的工厂负责人分享了AI的落地实践:非标农产品的智能核价系统将报价时间从人工检索缩短至秒级;AI设计助手将包装创意周期压缩50%,并实现运营团队减半;垃圾袋新品研发全流程从数周提速至1小时。当前AI已在信息处理(80%)层面发挥显著作用,但在设备自主决策(20%)方面仍有突破空间。随着传感器、数据中台等技术成熟,具备视觉识别和参数自调的智能生产线即将进入爆发期,2025年或成制造业AI场景化应用元年。

【核心摘要】

在AI技术加速渗透传统制造业的进程中,多家行业领军企业已率先实现场景化落地,展现出AI在降本增效与业务创新中的关键作用。从营销到生产,AI正重构制造全链路:

1. **营销端革新**:

- AI快速生成营销素材(PPT、图文视频)、精准分析客户需求,解决产销信息不对称问题。

- 非标产品(如农产品)实现智能核价,替代传统人工报价流程,效率提升显著。

2. **生产研发突破**:

- 农产品加工借助AI优化工艺配方,基层人员可快速获取行业经验。

- 自动化设备向“AI+传感”升级,未来将实现参数自调整(如包装规格识别)。

3. **设计创新提速**:

- 包装行业通过AI生成消费者画像驱动的设计创意,缩短提案周期。

- 垃圾袋研发周期从数周压缩至1小时,AI完成市场痛点分析到产品图生成全流程。

4. **管理效率跃迁**:

- AI批量处理客服评价分析、人群定制化运营策略(标题/主图生成),替代50%人力。

- 跨部门应用覆盖人事、财务、供应链,形成企业级智能决策网络。

2025年或成AI工业落地元年,而中国制造业以其庞大的场景基础与厂二代创新基因,正成为最具潜力的试验场。企业普遍认为,AI对人员能力赋能已实现80%,但设备智能化(参数自决策)仍处早期(20%),未来2年“AI+传感”设备将爆发式增长。在标准化程度低、人力密集的领域(如农产品加工),AI的价值释放尤为值得期待。

本文通过三家制造业企业的实践案例,展现了AI技术在中国传统产业中的渗透路径与落地成果。食品加工企业借助AI实现非标农产品的智能核价与工艺优化,包装公司利用AI完成设计创意生成与精准营销策略制定,日用品制造商则通过AI将垃圾袋研发周期从数周压缩至1小时。AI不仅重构了营销素材生产、客户需求分析、产品研发等前端环节,更通过视觉识别、参数自调节等技术向生产设备渗透。头部制造企业已实现AI对人事、财务、供应链的全链路覆盖,部分岗位人力缩减50%,展现出AI在劳动密集型产业提效、标准化工艺升级中的关键作用,为传统制造业智能化转型提供了可复用的实践样本。

**核心内容总结:**

本文通过采访多家传统制造企业负责人,揭示了AI技术在中国制造业中的深度应用与未来潜力。从食品加工、包装设计到日用品生产,AI正逐步渗透至企业的营销、研发、生产、运营等全链条,成为推动行业效率变革的关键力量。

**关键要点:**

1. **营销与销售提效**:AI快速生成营销素材、精准核价、分析客户需求,解决产销信息不对称问题,降低人力成本。

2. **生产智能化升级**:AI赋能设备自动化(如自动调整包装参数)、优化生产工艺(如农产品发酵配方),并通过数据学习打破行业经验壁垒,提升基层员工能力。

3. **产品研发创新**:AI加速市场洞察与产品开发周期,如垃圾袋企业1小时内完成从需求分析到设计交付,并实现用户评价反向指导供应链。

4. **跨行业应用场景**:非标农产品加工、包装设计、日用品研发等劳动密集型领域,AI在标准化、创意生成、流程优化中展现独特价值。

5. **未来趋势展望**:AI与传感器、数据技术的结合将推动生产设备自主决策,2025年或成制造业AI场景化落地元年,企业需积极拥抱技术变革以保持竞争力。

**行业启示:** 即使在内卷严重的传统制造业,企业仍通过AI实现“降本、增效、创新”,而技术普及的瓶颈在于设备端智能化与数据整合。企业家需保持敏锐洞察,将AI工具融入核心业务,方能在新一轮产业升级中抢占先机。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

中小工厂的AI故事。

文丨张睿

【亿邦原创】在AI关键词叙事中,科技行业群雄逐鹿,传统制造也在乘风而上。

亿邦动力与食品、百货、健康、服装等工厂负责人交流发现,DeepSeek、即梦等大模型工具已经深入工厂一线。尤其在产销一体的企业中,AI通常先在前端发挥作用,成为营销素材生产、客户提案时的最佳助手;然后,AI的应用也逐渐向生产研发端延伸,比如成为熟知生产工艺成本的报价助手,能捕捉市场流行趋势的设计助手;再进一步地,具备AI能力,能够自动识别、自动决策,自动调整的生产设备,也将很快出现在工厂中。

如果说2025年是AI场景化落地元年,那么在中国最广大的制造业中落地,可能是最值得期待的场景。

我们看到,即使在最内卷的行业,这些厂一代、厂二代们都保持着创新求变的热情。以下是他们的讲述:

01

非标准化的农产品,更需要AI

▶ 讲述人:桃江极野食品有限公司总经理朱意

我们母公司双枪科技主要生产竹木制品和餐厨具,2023年投资成立了子公司“极野鲜笋”,业务以笋加工为核心,你可以理解是与母公司实现产业联动,借助中国丰富的竹林资源,在未来产业综合循环利用方面占据先机。

我们是产销一体的公司,有自己的工厂,AI的应用,销售环节是更快的,无论是客户信息手机、营销方案规划、内部客户管理、项目流程跟进,都可以通过AI处理很多工作,销售团队只需要维护好客情关系就好。

举个例子,以前销售团队核价是非常复杂的事情。因为农产品属于非标准行业,原料大小、品质有非常大的差异,相当于每一步都是定制。

假如客户需要笋尖产品,笋尖的长短、宽窄、速冻还是常温?不懂生产工艺的人,很难第一时间给客户提供准确价格,除非他能背诵几百张报价表。

那么我们把数据包交给AI,当客户提需求的时候,销售人员可以很快通过AI分析需求,得到报价,比他去问生产人员或者财务更快。

还有其他营销应用场景,比如通过AI制作PPT提案、自动生成网站图片等等。所以说,在销售层面AI的应用很大程度降低产销对接过程中信息不匹配的问题,可以更快速地实现价值。

那么生产层面,人、机、料、法、环,AI至少在人、机、法层面都可以应用。

首先我认为AI对生产最大的作用是提高普遍人员的专业能力。比如农产品加工过程中有很多技巧,就笋的发酵来说,如何改善风味、提升口感?有没有更好的配方?这些以前需要请专家来完成。现在通过AI检索,基层人员能快速获取行业经验,快速上手。

机器方面,其实现在很多工厂机器手臂等自动化程度都比较高了,但是过去一直没有解决的问题是谁来制定设置参数和规则,以前是靠人脑,现在的趋势是靠AI大脑。

比如自动打包机,它可以自动打包封箱,但是具体用多大箱子,一箱里放几个产品,需要人来设置参数,下一批需要打包的产品变了,人再来调整参数。而如果装上摄像头和AI算法,设备就好比有了眼睛的大脑,代替人的观察能力和判断能力。这一批包装用40*40公分箱子,一箱40包,下一批产品规格更小,机器自动判断应该使用30*30公分箱子,一箱30包。

我在糖酒展会、食品包装展会看到了很多这样的设备厂家,我相信未来一两年内加工设备会变成AI操控调配,可能比人看得更细致、判断更准确

法的层面,跟人的层面类似,农产品行业有很多信息并不流通,比如鲜货如何标准化分类和定价,加工采用什么特殊工艺,过去每个工厂都有不传之秘,现在利用公开或者专属化平台上的信息,通过AI工具可以快速索引和学习,打破信息障碍,改善工艺。

所以,我觉得AI对人的赋能,帮助你大范围检索、获取信息、提炼价值并匹配问题,已经完成了80%;但对机器设备的赋能,最多只完成了20%,机器需要思考、鉴别和设置参数,这还有很长的路要走。

AI在工业化上实现更大价值,必然与数据存储、传感器等技术进步相关。随着AI的普及,每个传统加工制造企业都会有自己的数据中心,还有核心的传感技术。比如我们行业,机器能否判断笋的新鲜程度?AI调动数据库中的经验,传感器识别从颜色、硬度、纤维程度等方面识别判断,我相信一两年这样的设备就会出现。

农产品加工业是标准化程度低、劳动密集度高,未来AI肯定能发挥更大的作用。

02

包装设计,离不开AI好帮手

▶ 讲述人:浙江金驰包装有限公司总经理 陈捷

我们公司主营业务是给大健康产品做纸塑包装,客户主要是医药企业,大客户每年的订单大概一两千万,小客户有几万或者几十万的。

我是厂二代,2015年从接手了父母的家族企业,当时产值大概500万,经过这几年摸爬滚打,把企业渐渐做大做强,现在企业产值3个亿。

包装行业要设计,AI就很有用。我们会先根据产品受众群里的年龄、性别、地域等因素,形成消费者画像输入给AI,让AI先产生一些创意,提供一些思路,经过这样几轮尝试,结合设计团队原有的经验,形成设计稿。

但是跟客户对设计方案本来就需要人去对,所以并不是说设计人员被省掉了,而是能提高效率。

在营销层面,AI生成文案、图片、视频等效率很高,而且还能帮我们制定很好的策略。运营层面,我们可以把1688数据导进去,投流怎么投,效果如何,这些运营动作以前都是人在做,现在也慢慢用AI替代。这样运营人员原先需要4个人,现在只需要2个人。

我们并没有用服务商提供的AI,因为所有服务商也是基于这些大模型软件。在AI上的投入,到目前为止我还没有算这笔账,因为目前的运用都还不是特别成熟。

所以,目前我们主要在办公室日常工作使用AI解决一些问题。

生产制造与AI的结合,目前没有结合的很好,但我觉得下一步是有机会的。现在我们这个行业,如果工厂没有机械手臂,已经被淘汰了。但是机械手臂要靠人为输入信息,让它进行重复性工作,那有了AI以后,它能够自己捕捉信息,然后自己处理信息,然后自己能够执行,通过自己的判断就能做出指令。比如一个10公分的产品进去它怎么处理,一个20公分的产品进去,不用人为调整,它自动可以判断下一步怎么做。这些都会在制造业里实现。

但是作为企业家,一定要去关注这些对企业有帮助的技术潮流,因为人家有关注,你没关注这个问题就大了,你就会有可能在这一个风口就被人甩下来。

比如从电商到短视频,我们电商做得还可以,但是短视频做得一般,但是最起码比没做的强。所以我也在不断地关注、不断地辩证去看,公司内部也要讨论,哪些投入产出还可以能用,哪些用不上。

03

创新垃圾袋研发,AI只需1小时

▶ 讲述人:义乌市欧凯斯日用品有限公司董事长 吴祥炬

我来自义乌,这是一个最卷的地方。然后也做了一个最卷的行业,也做了一个最卷的类目,就是垃圾袋,我们做到了渠道品牌第一名。

我们是中国第一家做免撕垃圾袋的,传统的垃圾袋只是有不同颜色,我们开始做印花,比如12星座系列、十二月花神系列、梦回大唐系列等等。

我们去年开始运用人工智能,今年我们公司几乎所有的岗位都全面落地人工智能,目前也正在逐步推进。在某些我们的岗位里面,其实已经取得了非常好的成果。

因为我们公司的90%以上的销售额都是自主开发的产品,我们很少外采,所以我们对于研发这块会特别注重。过去我们在做产品开发用的是传统方法,靠人工去看客户的评价,找到一些机会点,一个一个去筛选,链路很长。从一个产品的立项到最终作出决策判断,以及到出产品图、设计图、包装图,这个过程是很长的。短则一周,长则2-3周。

我们现在用AI去做产品开发,大数据一输进去以后,很快它就给你分类整理出来了,目前的垃圾袋市场行业客户的痛点是什么、客户的需求点是什么、我们的机会点是什么,都能给我们分析出来。今年我们最快的一次测试,从立项到交付给供应商,这个过程当中全部用AI,最快时间是1个小时。

AI不仅是能够做产品研发,人事、财务、供应链、以及运营,所有的场景都是可以使用的。举个例子,如何生产短视频标题,我们做运营都知道,分为八大人群,不同的人群它的标题是不一样的,比方说你面向一个银发经济的老年群体,他的审美、他的标题跟我们的年轻人肯定是不一样的。所以,我们根据中老年的、Z世代、还有精致妈妈,他们生成的标题也是不一样的。我们后面上链接同样如此,你要根据不同人群上不同的链接,不同的链接标题和宣传都是不一样的。那你不会怎么办?问AI,它们比我们厉害。

我们还通过AI做客户的售后分析,批量分析用户评价,反向来对我们的产品开发和供应链做一些指导和要求,这样就知道我们问题出在哪里了。还有怎么批量生成图片,怎么快捷的生成主图,以及快捷的生成宣传视频。这个过程全部AI代劳了。

文章来源:亿邦动力

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