👨🏼‍🔧当前，我国工业数字化的基础设施布局已基本成型，工业数字化不再满足于“设备联网、数据采集”的浅层应用阶段，而是向着“全面深度智能化”加速演进。🏆近期，凭借支撑企业高效构建工业 AI 智能体的全面 AI 能力体系的落地实践能力，汉得成功入选由中国科学院《互联网周刊》联合 eNet 研究院、德本咨询等权威机构发布的「2026 工业数字化推动企业 TOP50」榜单。👍️这既是对汉得长期深耕工业数字化转型、持续推进 AI 与工业场景深度融合实践的价值肯定，更是对汉得在工业数字化转型升级领域的硬核实力与行业引领作用的充分认可。📲依托【得·灵】企业级 AI 产品/服务系列，汉得为企业提供灵活高效、开箱即用的 AI 应用，覆盖从需求分析、AI 规划、公有模型接入、私有行业垂类模型训练、AI 平台工具、智能体设计开发迭代的全流程支持，帮助企业高效实现业务+AI 深度应用。🤖历经多年打磨，目前汉得已自研落地近百个成熟企业级 AI 智能体，全面覆盖制造域、营销域、财务域、供应链域四大核心业务领域，大部分都已应用于企业真实场景，致力于助力企业构建 AI 时代的硬核竞争力。🛣️立足工业数字化由“规模扩张”迈向“质量提升”的新征程，汉得将继续沉淀工业数字化转型实践经验，发挥 AI 智能体场景落地核心优势，推动 AI 在工业领域从局部创新走向系统性重塑，护航工业数字化高质量发展，助力中国智造迈向更高水平。数字化，放心交给我！

当中国大消费行业集体走过“跑马圈地”的增量时代，正式进入“存量深耕”的新周期，一个命题正在摆在所有头部企业面前：每年几十亿甚至上百亿的营销费用，如何真正花在刀刃上？从抢占新市场、覆盖新网点的“广度扩张”，到深挖单客价值、提升单店产出的“深度运营”，在既定预算框架下，营销活动从计划、申请、审核、执行到结案、核销的全链路效率，正在成为决定企业盈利能力的分水岭。汉得在服务酒水、食品饮料、日化、时尚零售等行业 100+ 头部消费企业的过程中发现，AI 技术的成熟，正在为这个困扰行业多年的难题，提供全新的解题思路。目前汉得营销 AI 解决方案已经在多家百亿级快消企业落地，实现显著的效率提升和经济价值。从 TPM 到 TPO营销费用管理的三次进化过去二十年，中国快消企业的营销费用管理经历了三个阶段：1第一阶段：让费用“控得住”通过 TPM（营销费用管理）的上线，实现费用流程在线化、预算额度管控、基础规则校验，解决了“有没有系统”的问题，让费用不再是一笔糊涂账。2第二阶段：让费用“算得清”通过营销场景数字化、政策引擎自动化核算、执行过程在线化管理，实现费用的精准直投、自动计算和高效核销，解决了“算得准不准”的问题，让业务和财务告别没完没了的对账扯皮。3第三阶段：让费用“用得值”当市场从增量转向存量，营销费用不再是“花完就行”，而是要追求投入产出比。这一阶段有了更清晰的名字——TPO（营销费用优化）：借助历史数据沉淀和 AI，让营销费用管理从“流程管控”走向“智能决策”，让每一分投入的产出比最优。在实践中我们发现，很多企业即使已经上线了先进的 TPM 系统，在营销费用全链路管理中只走完前两个阶段——费用既“控得住”又“算得清”，大多数企业依然会发现：真正决定费用能否“用得值”的这些环节，仍是全链路上的老大难：💢 计划端靠经验：管理者或运营者要在市场、区域、渠道、客户、终端、活动等多个维度上分配预算、定投放策略与销量目标，高度依赖个人经验，“拍脑袋”决策导致费用投入错配；💢申请端靠手工：业务人员大量时间耗在重复录单上，挤占了拜访客户、服务终端的一线时间；💢审核端靠肉眼：海量单据下难免有漏网之鱼，违规风险后置；大区总监每天花 3-4 小时审批，依然难以做到科学决策；💢执行端靠运气：部分数据收集滞后，无法实时预警，往往等到季度复盘时才发现费用打了水漂；💢核销端靠人工：财务人员加班加点依然效率低下，套费、骗费行为难以完全识别。这些痛点，靠流程管控和自动核算都解决不了——它们考验的是决策质量、人力效率与实时反应，而这，正是第三个阶段，营销费用 TPO 阶段、要靠数据和 AI 才能破解的问题。当流量红利见顶，向管理要效益，不再是一句口号，而要落到真金白银的利润上。全链路 AI 赋能让营销费用管理“聪明”起来汉得依托大圣 AI 中台，打造覆盖营销费用全链路的 AI 智能助手，深度嵌入企业已有 TPM 流程，不改变操作习惯，通过对话式交互实现从 “AI 辅助” 到 “AI 决策” 的跨越。计划环节AI 做你的“智能参谋”制定营销计划时，管理者或运营者用自然语言下达需求，AI 基于全量数据，在市场、区域、渠道、客户、终端到活动类型等多个维度上，自动给出该投哪里、投多少力度、定多少销量目标、预期能带来多少 ROI 的建议方案，管理者只需在此基础上微调即可。✅ 价值：计划制定效率提升 70% 以上，新人也能做出资深操盘手水平的方案，费用投入精准度大幅提升，避免“撒胡椒面”式的无效投入。申请环节AI 做你的“效率助手”申请环节，业务人员要把计划里定好的投放落成正式的活动申请或终端协议：AI 自动填充字段、历史数据一键复制、批量创建同类申请，并在提交前预审常见错误，录入从“几分钟一单”变成“几句对话搞定”。✅ 价值：申请录入效率提升 80% 以上，一线每天可节省 2-3 小时；申请驳回率降低 60%。审核环节AI 做你的“决策外脑”汉得营销审核 AI 助手基于独创的五维决策模型，给出明确的审批建议和推理过程：◈ 该不该做：是否符合战略方向；◈ 值不值做：测算预期 ROI，评估投入产出比；◈ 能不能做：核对预算余额、资源匹配度；◈ 能不能担：识别合规风险、市场风险、执行风险；◈ 会不会乱：同区域活动是否撞期、政策是否叠加、费用是否冲突。AI 会自动给出“通过 / 附条件通过 / 人工复核 / 驳回”的明确建议，并且完整展示推理过程和数据依据，管理者只需要做最终判断。同时基于可不断积累企业营销经验的决策引擎，越用越贴合企业的管理要求。✅ 价值：审批时间从 3-4 小时缩短到 1 小时以内，违规申请识别率达 92%，从根源上减少费用跑冒滴漏。执行环节AI 做你的“风险哨兵”AI 7x24 小时自动监控在执行活动，实时销量与费用进度对比、营销活动指标监控与预警、异常投入与窜货风险、活动提醒跟进到期核销。实时监控实时对比销量进度和费用投入进度，对进度异常的活动自动预警；识别异常识别问题终端的异常投入，及时提醒管理者干预；提前预警监控终端价格执行情况，提前预警窜货和价格体系破坏风险；自动提醒自动提醒业务人员跟进即将到期的活动和需要核销的单据。✅ 价值：风险发现从“事后复盘”提前到“事中干预”，费用浪费减少 30% 以上，活动执行达成率提升 25%。核销结案环节AI 做你的“核销专家”费用结案时，AI 自动完成四维度检核：真实性、准确性、合规性、合理性四维检核，识别照片造假、套费骗费等行为。真实性检核通过 OCR、图像识别、时空一致性校验，自动识别照片造假、单据造假等套费行为；准确性检核自动核对活动政策、计算应付费用，校验发票真伪，不需要人工逐张计算；合规性检核检查费用是否符合预算要求、是否符合公司标准、票据是否合规；合理性检核对比预实差异、同期同类活动费效比，评估活动效果，识别异常投入。✅ 价值：核销效率提升 80%，财务人员工作量大幅降低；套费骗费行为识别率提升 90%，费用真实性合理性得到保障；自动生成营销活动复盘报告，将叙事化的活动小结升级为“量化的活动执行效果”+“清晰证据链”+“可复用的结论&可改进建议”，沉淀活动费用数据资产，用于后续同类型活动、同期活动参照对比，为后续营销决策提供数据支撑。更关键的是，以上五个环节并非五个孤立的工具，而是一个持续优化的闭环——核销复盘的结果自动回流到下一轮计划，让 AI 越用越准、企业的营销经验越沉淀越厚。这正是 TPO 区别于传统 TPM 的关键：从“一次性管控”走向“持续增值”。从“试点验证”到“规模落地”AI 价值正在被验证汉得营销 AI 解决方案已经在多家酒水、食品饮料行业头部企业落地：某酒企试点区域终端协议录入效率提升 75%，一线业务员最直观的感受是“终于不用下班了还在录系统”；某食品饮料企业上线 AI 审核助手后，大区总监审批时间减少 70%，违规费用拦截率达到 90%，每年预计减少无效投入数千万元；某快消龙头企业AI 核销助手上线后，财务核销周期从 15 天缩短到 3 天，套费行为减少 85%；多家企业反馈，AI 上线后营销费用 ROI 平均提升 10%-15%，真正实现向管理要效益。AI 时代快消数字化的下一个十年在汉得看来，企业级 AI 的价值，从来不是炫技，而是真真切切地解决业务问题，为企业创造实际价值。AI 不是替代人，而是把人从繁琐重复的劳动中解放出来：让业务员专注拜访客情，让管理者聚焦战略决策，让营销决策层聚焦价值管理。从“流程数字化”到“决策智能化”，从 TPM 到 TPO，这是大消费行业数字化的下一个十年，也是头部企业在存量时代构建核心竞争力的关键。汉得数字化营销团队成立 20 余年，已服务 100 + 百亿级消费企业，提供从营销战略到系统落地、从流程优化到 AI 赋能的全链路数字化服务。数字化，放心交给我。汉得愿与更多消费企业携手同行，让每一分营销费用都产生真正的价值。携手汉得，共铸硬核竞争力！

系统跑了10年，核心逻辑写在400多个没人看得懂的 PL/SQL 包里，累计超过20万行老旧代码。当年的开发早走了，文档？不存在的。因为原厂不再提供后续支持，为支持业务的持续发展，公司决策：“今年必须解耦。”这是我们客户2026年开年时的真实处境。老旧系统解耦重构，也是是每一个 CIO 必须面对的问题。ERP 解耦有个公开的秘密：重构编码只占20%工作量，剩下80%是“搞懂老系统到底干了什么”。一个 ERP 标准包，资深顾问读明白需要2到3天。312个标准包，加上170多个客户化包，排着队干要两年。两年之后，业务需求早变了。我们客户给这个阶段起了个名字“代码考古”系统里沉淀着十年的业务逻辑：哪些逻辑是必须的，哪些是历史遗留，哪些是为了绕过某个已废弃的逻辑打的补丁。没人知道。400 多个 PL/SQL 包像一个个上了锁的黑箱子，排成一排，等你一个个撬开。2026年2月，项目启动。汉得与客户联合项目组做了个决定“让 AI 来干考古的活”市面上讲 AI 赋能 IT 项目的文章很多，但我们很快发现一个事实：AI 裸用就是个高级聊天框。同一个问题问两遍，给你两个不同的答案。在 ERP 系统解耦面前，这种不确定性是致命的——复杂调用链中一个逻辑编造，你根本不知道错的在哪里。所以项目没急着上 AI 写代码，而是搭了一套 AI Harness 工程框架，替代人工读包环节。具体干三件事： 第一件，搭知识底座。所有 ERP 标准包逻辑代码从数据库自动导出、结构化解读，170多个客户化包按业务领域分类提取核心逻辑，19类业务对象定义从 ERP 表的 HTML 快照自动转成标准化文档。AI 要回答问题，先给提供充分的可读取信息来源。 第二件，定规则。明令禁止 AI 编造表名、列名、JOIN 条件。所有 SQL 字段必须可溯源到业务对象定义文件。违规时 AI 必须停止并告知用户。所有解读出来业务逻辑链接到源代码包与代码行数，规则解决了一个真实痛点：AI 解读时编造字段，编造逻辑，在 ERP 这种庞然大物里，排查成本极高。 第三件，编技能。13个 AI 技能，每个负责一个具体环节——有的读 PL/SQL 包，有的分析调用链路，有的写重构设计文档，有的评审文档质量，有的自动调接口做双端数据对比。将解耦重构设计中的 AI 协作方式方法，融合在日常工作流程中的技能使用中。这三件事合起来，叫 Harness一个让 AI 从“聊天工具”变成“项目基础设施”的工程框架有了共享知识底座，团队开始跑流程。先让 AI 自动解读400多个包。两年的人工工作量，压缩到两个月。顾问不用再读代码了，可以集中精力判断业务逻辑对不对，是否裁剪或保留。然后是194份设计文档的自动生成。每份文档包含 API 定义、参数映射、业务约束、测试用例。 AI 写完，自己评审。评审六维深潜，逐业务约束对比标准包源码与设计文档差异，找缺失校验、矛盾逻辑、不可达路径，携带改进建议由产品决策。通过 Skill 沉淀团队评审经验，一份 “投料单物料新增与修改”文档，三轮评审下来，累计发现39项设计缺陷。其中“变更物料时操作类型判定逻辑矛盾”这个问题，涉及三个参数的交叉组合逻辑，人工评审几乎不可能发现。传统项目里，设计文档质量靠“感觉还行”。在这个项目里，质量变成了数字——89%的异常场景校验拦截率，单份文档累计发现30个以上设计缺陷。团队通过 AI 自动化测试 skills，AI 自组织测试数据，自动调用 API 执行逻辑，等待 ERP 同步，然后查询解耦领域和 ERP 两边的数据库，逐字段对比差异。27条用例跑完，自动发现了11个 Bug。其中的典型：Bug-11：工单创建后 BOM 展开未执行。工单在工单中心是“已发放”状态，但 ERP 那边没有对应的物料需求明细。这种问题在传统测试中依赖人力投入的工作，通过 AI 自动执行并提供充分的过程工作证明支持研发测试定位并修正问题。最核心的转变是“确定性”——传统 ERP 解耦项目最大的风险是做完了但不知道对不对，代码是新的，业务逻辑对不对没人说得准。AI 自动化测试提供了一层确定性保障：通过 AI 组织数据执行新旧系统的代码逻辑并核对数据一致性，Bug 由自动化测试自动发现，非手工构造。设计阶段有评审拦截，测试阶段有双端对比， Bug 修复后有自动复测。质量在整个链条上可追溯、可度量。通过 AI Harness 工程提供了从设计、开发到自动化测试的全链条质量保障，可追溯、可度量，大幅提升解耦效率。设计文档生成、六维评审、API 测试、双端对比、Bug 登记、复测验证，六个环节形成完整质量闭环。几组数字值得记住：312个标准包解读从两年压到两个月194份设计文档从一年压缩到三个月单个文档39项设计缺陷在写代码之前就被发现和修复传统 ERP 是一座知识黑箱，核心业务逻辑深锁在 PL/SQL 包中，靠资深 IT 人员的私域认知。本次项目在推动系统解耦的同时，完成了一件更具远期价值的事——用本体的方法，把隐性的领域知识显性化，构筑起企业运营知识本体。在本体视角下，工单被明确定义为制造业的核心业务实体。围绕它，我们厘清了工单的类型、生命周期状态，以及它与工序、物料需求、资源等实体之间的关联与约束。过去，这些知识全部裹挟在 `WIP_JOB_DETAILS` 包3000行代码里，查询、创建、状态变更、发放、完工、反冲，一步一坑。现在，我们基于本体模型实施服务能力 API 化——不是简单地把表暴露成 REST 接口，而是按“业务能力”拆解和封装 API。以“工单创建”为例，这一能力背后聚合了 WIP_ENTITIES 等四张表、三道状态校验、两轮数据展开，最终被凝练成一个契约清晰的接口：`POST/v1/organizationId/discrete-jobs/createWorkOrders`，入参明确、返回清晰、错误码可枚举。整个项目共沉淀190个标准化 API，覆盖工单管理、基础设置与数据同步三大领域，每一个 API 就是一个独立、可调用的业务能力原子。这意味着，制造领域的专业知识不再锁在少数人脑里，而是存在于一个结构化、可检索、可引用的知识空间中——这正是一个可被人与机器共同消费的领域本体。新人两周可上手，AI 30分钟就能读透。我们把这种状态称为 “Agent Ready” 。未来，任何一个 AI Agent 要进入工单业务，再也不必去啃老旧的 PL/SQL 代码，也无需到处问人：打开知识空间，即可理解所有业务对象的定义与关系；浏览 API 清单，就能知道有哪些能力可供调用；查阅设计文档，便能掌握业务逻辑约束。这就是 Agent 化的基础准备——给它一个结构化的业务世界模型，和一套按能力组织的 API 工具箱。没有这两样，Agent 面对 ERP 就是盲人摸象；有了这两样，Agent 就能化身一位不经培训、永不离职的数字员工。太多 ERP 解耦项目只做到“把代码搬出来”，却忘了把搬出来的东西整理好。解耦像是拆房子，而 API 化与知识本体化，则是把拆下的砖瓦分类编号、画成图纸。不做这后一步，下一次改造依然要从“考古”重新开始。我们选择在当下就完成企业运营知识本体的构建，把业务的“活灵魂”从代码遗迹中解放出来，为 AI 时代的智能运营铺好认知基座。携手汉得，共铸硬核竞争力！