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三十载同行智启新程｜汉得东京纪念活动圆满举办，以双AI战略护航企业高质量发展！

2026年7月8日，以汉得自前身创立至今深耕行业三十周年为契机，汉得在东京皇宫酒店圆满举办纪念活动。

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汉得 x 锐科激光｜锐科AI智能体平台正式上线，以AI全场景赋能激光智造！

近期，国内光纤激光龙头企业——武汉锐科光纤激光技术股份有限公司携手汉得，联合打造的锐科AI智能体平台正式全面上线。

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从分散建设到统一治理｜汉得携手青岛啤酒，打造AI时代的企业数字化统一底座！

汉得大客户数字化事业部群携手青岛啤酒开展统一组件技术底座平台建设实践，围绕统一开发平台、既有认证体系接入、主数据贯通、开发规范沉淀、供应商协同与运营陪跑等关键方向，探索大型企业数字化底座建设与持续运营的新路径。

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07-27

AI拆解20W行ERP老旧代码｜AI Harness 解耦大型制造业老旧 ERP 系统构建业务知识本体！

老旧系统解耦重构，也是是每一个 CIO 必须面对的问题。

07-27

AI拆解20W行ERP老旧代码｜AI Harness 解耦大型制造业老旧 ERP 系统构建业务知识本体！

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！

07-24

汉得自主产品出海：美加墨三国同步上线，汉得HR产品助力汽车零部件龙头客户全球化人力精益管理！

基于某汽车零部件制造企业北美多基地人力精益化管控需求，汉得于2026年3月，顺利完成美、加、墨三国考勤数字化项目全面上线。

07-24

汉得自主产品出海：美加墨三国同步上线，汉得HR产品助力汽车零部件龙头客户全球化人力精益管理！

基于某汽车零部件制造企业北美多基地人力精益化管控需求，汉得于2026年3月，顺利完成美、加、墨三国考勤数字化项目全面上线。M公司，是全球领先汽车外饰件、轻量化车身结构件供应商，入选全球汽车零部件百强。经过多年的发展已实现全球化布局，实现中国工厂+海外本地化工厂（枢纽+卫星工厂）的布局模式；工厂分布在中国、北美、欧洲、东南亚等国家及地区。配合企业经营战略，2024年汉得已帮助客户建成全球人事业务基础管理平台，实现全球人事基础数据和基础流程管理线上化运营及全球HR数据合规运营。此次项目上线，标志着企业完成全球人力精益化管理初步闭环。项目以汉得HR产品解决方案（布谷）+ SAP HCM，完成北美多厂区考勤全流程数字化升级。本次项目既是该头部公司海外人力精益化管理的关键里程碑，也是布谷HR产品出海落地的标志性项目，为国内制造型企业全球化人力数字化精细运营管理打造可参考标杆范本。▲ 平台架构总览：SAP HCM+布谷HR双核驱动，三国全域覆盖三语全域覆盖多系统互联互通项目覆盖美国、墨西哥及加拿大全部生产厂区全体在职员工，搭建中英西三语多端自助考勤平台，适配北美多国员工语言使用习惯。打通某品牌考勤机、某BPM流程平台、某跨国第三方服务公司、邮件、钉钉五大系统，实现全链路数据互通，彻底破除海外各基地数据孤岛。55项标准化功能落地深度匹配属地合规要求平台落地55项全场景考勤数字化功能，包含16项基础信息功能、12大类考勤审批流程、27套标准化分析报表，完整覆盖排班管理、打卡采集、请假出差、补卡加班、调休结余、考勤异常管控、跨国外派专项考勤等全部海外业务场景。系统深度适配美、加、墨三地差异化劳动法规、工时标准、加班津贴、节假日计薪规则，将各国属地管理要求固化为系统标准核算逻辑，从源头满足海外用工合规管控需求。▲ 55项标准化功能分布跨时区跨国攻坚四阶段稳步完成全流程交付项目落地面临多重挑战：美加墨跨12小时时差、多国跨文化管理差异、墨西哥厂区组织拆分、国内春节工期叠加等多重阻力，项目团队分四大阶段有序推进，保质保量完成交付。阶段一业务调研与数据合规治理夯实项目底层基础团队完成三地全业务现状摸排与方案定制；针对墨西哥厂区组织拆分产生的300+冗余岗位、2000+人员异动、900+汇报链路调整、500+条历史错误数据完成全量梳理整改。同步完成所有员工人脸生物信息合规签约与某品牌考勤机设备全域部署，有效规避海外生物信息采集合规风险，最终完成三地统一业务方案签字定稿。阶段二系统开发配置 + 分层培训持续精简审批链路完成系统配置、多系统接口开发，落地三轮分层本地化培训，累计开展50余场培训，覆盖墨西哥、美国、国内三地；持续优化审批流程：出差审批平均周期大幅缩短；开展多轮闭环UAT测试，保障系统稳定可靠。阶段三试点试运行 + 全域正式上线双线运维保障月结稳定3月16日北美全区域统一正式上线；上线后连续10周采用远程+现场双线支撑模式，保障三地每周考勤月结平稳落地。系统上线至今，累计发起各类考勤流程2万+条，全业务链路平稳无故障。阶段四建立需求全生命周期台账常态化迭代优化搭建完整问题与需求管理台账，上线后持续跟进业务优化诉求，持续匹配企业海外业务动态变化。北美基地运营与人效双提升合规管控与降本增效双向突破✅ 统一属地考勤标准，筑牢全球化用工风控底座项目统一美墨加三地零散考勤制度，标准化固化夜班津贴、缺勤扣分、年假结转、外派薪酬、节假日计薪等核心规则，彻底解决多厂区政策不一、核算口径混乱的历史痛点。落地属地专属规则：加拿大考勤由半月薪切换为周薪、美国全厂区统一夜班补贴标准、墨西哥特色工时制度系统固化，从源头规避海外用工合规处罚。全域落地人脸打卡，识别准确率超99%，从技术层面杜绝代打卡，海外用工合规管控能力显著升级。✅ HR事务大幅减负，全链路数字化降本提效数字化流程替代线下手工台账，HRBP工时统计、薪资核对、数据整理工作量大幅精简：薪资校验每周节约4小时、工时分析每周节约6小时。考勤数据自动同步某跨国第三方服务公司薪资系统，省去人工格式转换、跨系统线下对账；管理者一站式工作台支持批量排班、考勤异常批量确认，工时处理效率大幅提升。✅ 多维度工时数据可视化，支撑集团全球经营决策平台配套27套标准化工时分析报表，支持按工厂、工段、班次、人员多维度拆解出勤、加班、缺勤数据，实现工时数据实时可视。总部可一键穿透查看北美各基地人力成本、用工效率数据，为海外产能调配、人力编制优化、生产成本精细化管控提供量化依据，支撑企业全球一体化精细化运营。✅ 员工自助服务普及，一线使用体验显著升级员工移动端自助使用率超60%，员工可随时自主查询考勤、剩余假期，线上发起各类假勤、出差申请；HR月度线下咨询量减少50余条，员工整体体验提升80%，真正实现“数据多跑路，员工少跑腿”。▲ 核心价值指标一览赋能企业长期全球数字化布局搭建统一海外人力数据底座，打通业人一体化数据流在企业前期已建成的欧洲、东南亚、中国区域HR基础平台之上，本次北美考勤、工时、薪酬源头数据的统一接入，标志着全球化基础运营平台在主要区域实现全域覆盖，彻底打破各海外基地信息孤岛，支撑企业“全球一盘棋”人力资源管控模式。为后续海外绩效搭建、劳动力智能规划、人力成本BI分析、AI智能排班等数字化延伸项目筑牢统一数据根基。沉淀可复用海外实施范式，降低全球数字化拓展成本结合企业前期在欧洲、东南亚已积累的平台建设经验，本次美墨加三地同步落地，进一步沉淀适配欧美劳动法规、跨文化多基地并行上线的标准化HR实施方法论。后续企业在其他海外新基地拓展时，可直接复用成熟落地方案，缩短新项目交付周期、削减海外数字化投入成本。推动海外HR职能转型，从事务执行转向战略支撑数字化替代手工考勤、台账整理等重复性事务工作，释放海外HR大量精力，使其聚焦人才保留、用工结构优化、产能人力配套等战略性工作，持续提升海外组织整体人效。布谷HR产品全球化里程碑海外交付能力完成实战验证◈ 出海实战落地，跨国产品适配能力得到检验本项目是布谷HR产品走出国内、落地北美海外市场的标杆项目，系统完整适配美墨加差异化劳动法、薪酬核算规则、多语言交互与属地管理习惯，充分验证产品跨国法规适配、多系统深度集成、复杂海外考勤场景全流程交付能力。◈ 补齐海外场景能力短板，完善全球化产品架构依托本项目沉淀欧美考勤、外派人员管理、周薪核算、生物信息合规等本地化专属功能模块，补齐产品海外场景能力短板，持续完善布谷HR全球化产品整体架构。◈ 打造汽车零部件行业出海标杆，拓宽全球化业务赛道该项目作为整车零部件制造行业海外人力数字化标杆案例，为布谷HR面向出海制造企业拓展海外数字化项目积累成熟实践经验与行业样板，打开全球化业务全新发展空间。上线不是终点，而是数智赋能全球人力精细化管理的全新起点。未来，汉得将持续深耕海外人力数字化建设，探索更多智能化人力应用，以统一数字化底座支撑企业全球化长效高质量发展。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-16

汉得 x 锐科激光｜锐科AI智能体平台正式上线，以AI全场景赋能激光智造！

近期，国内光纤激光龙头企业——武汉锐科光纤激光技术股份有限公司携手汉得，联合打造的锐科AI智能体平台正式全面上线。

07-16

汉得 x 锐科激光｜锐科AI智能体平台正式上线，以AI全场景赋能激光智造！

当前企业AI数字化转型已迈入全新发展阶段，行业竞争重心从概念落地转向落地交付实效、业务价值兑现、规模化复制推广三大核心维度。行业实践证明，能够真正为业务创造增益的AI解决方案，不在于前沿概念包装，而在于可稳定投产、风险可控、知识资产可沉淀复用的落地成果。近期，国内光纤激光龙头企业——武汉锐科光纤激光技术股份有限公司携手汉得，联合打造的锐科AI智能体平台正式全面上线。平台打造覆盖智能问答、业务办公、研发生产、商务交易、数据BI五大核心场景的13类AI智能体并投入常态化运营，推动人工智能深度嵌入企业核心业务链路，充分释放高端激光制造行业数智化转型价值。行业先锋智领未来汉得 x 锐科激光武汉锐科光纤激光技术股份有限公司（股票代码300747，以下简称“锐科激光”），是国内光纤激光器头部制造企业，亦是国内首家主营激光器业务的A股上市企业。公司深耕光纤激光器、核心器件及配套材料的研发、生产与全域销售，旗下产品广泛应用于激光加工制造、3D打印、医疗医美、科学研究等多元赛道。数字化转型浪潮下，高端装备制造行业加速拥抱人工智能技术。锐科激光主动布局AI数智化建设，依托AI打通内部数据壁垒、重塑全流程业务运转模式、激活技术研发创新动能。本次携手汉得搭建专属AI智能体平台，正是看中汉得在企业级AI落地领域完备的实施方法论，以及经过大量项目验证的标准化工程交付实力。数智赋能智能体矩阵+智能问数双核驱动锐科AI智能体平台聚焦商务办公与运营管理、激光器研产销全链路、商务风险管控三大核心业务板块，依托智能体矩阵、智能问数两大核心能力协同赋能，搭建起“技术落地-业务提效-价值产出”完整业务闭环，让智能化能力渗透企业经营全流程。即刻智能体矩阵：业务流程主动提效咨询将AI能力深度融合售前咨询、研发选型、生产解密、发货物流等全业务链条，由专属智能体承接各类场景化自动化工作，实现业务风险前置识别与管控，大幅压缩线下人工操作工作量，全面提升整体运营效率。智能问数：数据价值深度释放打通SAP、SRM、MES、CRM等多套内部业务系统数据，搭建统一企业数据资产池。员工通过自然语言交互即可实时生成可视化数据图表、专项分析报告，充分盘活沉淀数据资产，挖掘数据内在业务价值。商务办公与运营管理产品咨询助手面向存量客户与潜在意向客户部署，同步落地于锐科激光官方网站、微信公众号、激光智联小程序三大对外服务渠道，区分销售拓客引流、专业设备运维两类服务模式。实现7×24小时不间断承接产品咨询、售后故障答疑需求，兼具虚拟销售顾问、智能运维客服双重服务职能。智能问答助手基于RAG检索增强生成架构搭建企业专属内部知识库中枢，整合产品资料、行政管理制度、质量管控体系、EHS安全规范、网络安全条例等13大类核心知识内容。支持多轮深度语义交互、三级分层权限管控，可灵活切换个人、部门专属文档库，保障输出内容精准、时效合规、全程可追溯。报告生成助手针对性解决企业各类报告撰写耗时长、效率低的痛点，输入报告标题即可自动生成多级内容框架并完成全文扩写，支持资料来源标注、多轮迭代优化；同时配备外网检索模式，可脱离内部知识库调用外部大模型独立完成内容创作。智能会议助手覆盖会议全流程智能化闭环管理：会前创建会议日程、一键推送参会通知；会议过程实时录音转文字，自动梳理会议纪要并拆解待办事项；会后定向推送待办任务跟进提醒，全方位简化会议组织流程。智能假勤助手依托AI对话交互实现员工假勤自助管理，员工可通过对话查询考勤规则、剩余假期额度，以自然语言直接发起请假审批。AI自动识别请假时间、假期类型、申请事由，智能校验所需附件是否合规，同步推送假期到期提醒，规范企业假勤管理流程。激光器研产销全链路工艺工程报告助手面向工艺设计人员打造专业工具，依托企业内部技术知识库自动生成标准化工艺技术文件，打通技术文档归档、专业报告输出自动化链路。产品分析助手融合自然语言处理、智能语义检索技术搭建企业产品检索引擎，支持精准匹配、模糊相似推荐两种检索模式。研发人员输入光学参数、尺寸约束、应用场景等信息，系统自动匹配对应标准激光器型号，或通过相似度算法推荐适配替代产品，解决研发选型阶段查找产品耗时长、匹配难度大的痛点。激光器解密助手覆盖发货解密、到期续期解密、超期申请、试用设备解密等全场景解密管理，由平台自主完成解密流程，操作结果通过企业微信同步推送对应业务人员。单名销售助理日均减少线下操作时长超0.5小时，有效规避重复操作、解密记录丢失等问题。商务与风控物流发运助手支持对接SAP系统自动拉取信息、人工手动录入两种交互方式，自动识别货物重量、起运地、收货地址等核心参数，结合各物流供应商报价自动测算成本最优运输方案，有效压降企业物流支出。销售发货助手借助AI信息检索与智能校验能力，自动核查订单发货前置条件；满足发货标准则自动推送发货通知至商务中心，未达标订单清晰标注阻滞原因，减少跨部门信息传递偏差，加快订单处理速度。客户/供应商风险画像助手整合天眼查公开工商信息、内部业务系统数据、一线业务人员上报经营异常信息，分别搭建客户、供应商标准化风险档案。定期向采购人员推送供应商风险评估报告，为商务合作决策、内部风险审计提供支撑，筑牢企业业务风控屏障。智能问数助手以自然语言对话形式完成数据查询、可视化图表生成、业务数据解读，覆盖销售收入、采购付款、销售回款等多维度数据体系，配套分级权限管控机制，在保障数据安全的前提下释放数据资产价值。联网大模型平台内置Qwen3.7-MAX、Deepseek-V4-pro、通义法睿、qwen-math-plus等多款主流外部大模型，可根据不同业务场景一键切换模型；联动外网实时资讯检索，弥补内网知识库信息滞后短板，同时严格隔离内外网数据，打造安全可控的企业外部信息获取枢纽。全触点触达客户随时随地享受智能服务为优化内外用户使用体验，锐科AI智能体平台搭建多渠道统一接入体系。外部客户可通过“锐科激光”微信公众号底部菜单栏、激光智联小程序首页锐宝悬浮球、锐科激光官网主页AI助手悬浮入口，随时获取产品咨询、智能选型、设备售后指导等一站式线上服务。AI数字化平台并非一次性建设项目，而是企业长期可持续迭代的核心数字能力底座。汉得始终坚持以客户业务需求为核心，围绕三大核心标准交付落地服务，为合作企业创造稳定、可量化的数字化价值：✅ 交付有体系：依托成熟落地方法论与标准化工程实施能力，保障平台稳定上线、持续平稳运行；✅ 价值可度量：以完整业务闭环、量化指标体系为导向，让流程提效、风险管控、服务体验提升成果清晰可见；✅ 能力可复制：依托标准化平台底座与企业知识资产沉淀，助力智能化能力从局部试点向全公司规模化推广。本次锐科激光携手汉得联合打造的锐科AI智能体平台成功落地，成功搭建起覆盖五大核心业务场景的完整AI应用矩阵，为锐科激光数字化、智能化转型夯实核心基础。平台后续将持续优化后台集中管理功能，并根据行业前沿技术完成外网大模型迭代升级，依托现有落地成果持续打磨适配激光制造行业的AI智能化应用体系，助力企业持续深化数智化建设。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-16

汉得 AI + H-ZERO 重构大型制造业36套老旧业务系统，开发提效40%，人天砍半、年省14.4万元基础设施成本！

近期，汉得大客户数字化事业部群携手日本制造型企业，启动原技术平台向汉得 H-ZERO 平台的整体迁移工程。

07-16

汉得 AI + H-ZERO 重构大型制造业36套老旧业务系统，开发提效40%，人天砍半、年省14.4万元基础设施成本！

历经数十年数字化建设沉淀，坐拥数百套业务应用系统的大型制造企业，其分散的老旧系统、厚重的技术债务、跨技术栈的全链路改造、纯人工模式的效率瓶颈……数字化进入深水区，存量技术栈业务系统的代际迁移，正成为大型企业绕不开的刚性命题。当传统迁移模式陷入“周期长、成本高、人才依赖重”的三重困境，一条以 AI 为核心引擎的新路径，正在项目一线被验证。近期，汉得大客户数字化事业部群携手日本制造型企业，启动原技术平台向汉得 H-ZERO 平台的整体迁移工程。项目以 AI 自动化转换为核心手段，覆盖36套内部业务系统，通过技术栈统一、基础设施整合与交付模式创新，探索出一条可复制、可规模化的存量系统升级之路。36套系统迁移命题与传统路径困境日本制造型企业原技术平台（智能制造通用平台）作为其在华信息系统的重要技术底座，承载着体系内数十套内部业务应用，覆盖不动产租赁、物流管理、生产计划、人事财务连携等多元场景。随着技术生态演进与运维成本压力，将分散构建于原技术平台框架上的系统统一迁移至 H-ZERO 企业级 PaaS 平台，成为企业数字化架构升级的关键一步。传统迁移模式下，项目面临三重挑战：💢体量庞大共计36套系统待迁移，业务逻辑复杂、技术债务积累深，原始评估人天、交付周期与成本压力显著；💢技术栈差异从原技术平台 jsp/servlet 向 Spring Cloud 的云原生技术栈转换，涉及数据库适配、权限体系重构、前端页面重写等全链路改造；💢效率瓶颈纯人工迁移模式下，代码改写、测试验证、联调排错等环节高度依赖人力，试错成本高，难以在短周期内完成规模化交付。在此背景下，项目团队选择以 AI 为核心驱动力，依托汉得 H-ZERO 平台的标准化技术底座，探索“AI 自动化转换 + 人工精准补位”的新型交付范式。AI 迁移方法论：从大到小逐步收敛的工程化路径本次迁移并非简单的代码翻译，而是形成了一套完整的 AI 辅助迁移工程方法论，实现从系统识别、架构适配、代码迁移到测试验证的全流程能力覆盖。四步式 AI 处理流程项目采用“从大到小，逐步收敛”的处理策略，确保迁移质量与效率的平衡：整体清理与基础验证先完成项目级结构识别与基础功能单元测试，搭建可运行的技术骨架；分角色功能迁移按业务模块逐一完成功能代码迁移与单元测试，确保每个业务单元可独立验证；人工功能测试补全由业务与测试顾问介入端到端验证，针对 AI 转换盲区进行功能补全；异常场景优化迭代针对异常分支与边界场景，由人工提供解决方案并反向沉淀为 AI 经验。模型能力的实证差异在实践过程中，团队验证了一个关键结论：大模型能力层级对迁移效率与质量具有决定性影响。初期使用 Flash 级模型进行单功能转换，单模块耗时约6小时且效果不理想，得分68.82；切换至 Pro 级模型后，同等复杂度功能实现一次生成且质量显著提升，得分70.92。分数差距看似不大，但在一次生成通过率、问题收敛效率、代码规范度等工程化指标上差异显著。这一发现为后续规模化迁移的算力配置提供实证依据。提效实证数据背后的生产力跃迁方法论是否成立，最终由项目数据说话。以先期完成的租赁系统迁移为例，AI 驱动模式的提效效应已得到充分验证。租赁系统迁移对比：💢传统开发模式（2020-2025年）：分两期建设，累计投入约360人天完成开发与优化；✅ AI 迁移模式（2025.12-2026.01）：仅投入160人天即完成全部代码迁移与功能验证，整体效率提升超55%。基于单系统验证成果，项目组对36套系统的整体迁移进行了提效测算：除开发成本外，基础设施层面的整合也带来持续收益。仅 Step1 阶段即可完成 Asteria 服务器、Oracle 数据库、Docker 节点、堡垒机等6类资源的整合下线，年节约基础设施成本超14.4万元。随着后续阶段推进，服务器资源整合效应将进一步释放。能力沉淀：从项目交付到可复用的迁移生产力本次项目的价值远不止于36套系统的迁移完成，更在于沉淀了一套可规模化复制的 AI 系统迁移能力。可复用的迁移 Skill 体系项目过程中已沉淀出面向同类系统转换的完整 Skill 能力，覆盖系统结构识别、配置文件生成、代码批量迁移、功能自动补全、测试用例生成等关键环节。这意味着未来面对类似技术栈迁移需求时，无需从零开始，可直接基于已有能力快速启动。AI与人工的最佳协作边界实践清晰地定义了人机协作的分工边界：AI 擅长：框架搭建、结构化代码迁移、配置文件生成、单元测试编写等规则明确、工作量大的重复性工作；人工价值：业务逻辑验证、异常场景处理、架构方案纠偏、平台融合收口等需要经验与判断的创造性工作。这种“AI 做主体、人工做收口”的模式，既释放了 AI 的规模化生产力，又保障了企业级系统的交付质量与业务准确性。H-ZERO生态的长期价值迁移完成后，所有系统将统一运行于汉得 H-ZERO 企业级 PaaS 平台之上，带来三重长期收益：✅ 运维统一：统一的服务治理、权限体系与监控平台，降低整体运维成本与技术门槛；✅ 低代码赋能：依托 H-ZERO 的低代码能力，业务人员可直接参与轻量需求开发，响应速度大幅提升；✅ 资产可复用：通用组件与业务服务可跨系统共享，避免重复建设，支撑后续业务快速创新。当行业还在讨论 AI 能不能写代码的时候，汉得大客户数字化事业部群与日本大型制造业客户的这场实践已经把 AI 推向了企业级系统规模化迁移的主战场。这不是一次单点的技术实验，而是一场关于交付模式的范式迁移——从“人月神话”的线性投入，走向“AI 能力沉淀 + 规模化复用”的非线性增长。当迁移能力被产品化、Skill 化，存量系统升级的成本曲线将被彻底改写。对于拥有大量历史系统的企业而言，这意味着技术栈升级不再是动辄数年、耗资千万的沉重负担，而可以成为一条可控、可预期、可持续的演进路径。汉得H-ZERO 平台与 AI 迁移能力的结合，正在为企业数字化深水区的存量改造提供一个全新的答案。后续项目团队将持续推进各阶段迁移落地，并同步完善 AI 迁移方法论与工具链。我们相信，随着模型能力的持续进化与工程经验的不断沉淀，AI 驱动的系统重构将成为企业数字化基建升级的标配能力。本文基于日本制造型企业原技术平台迁移项目阶段性成果整理，更多技术细节与实践经验将持续分享，欢迎企业 IT 架构、数字化转型领域同行交流探讨。想了解AI具体如何生成代码？请持续关注我们下期为您拆解Prompt工程与代码审查细节您的企业是否也在面临老旧系统维护难的问题？欢迎在评论区留言我们一起探讨破局之道携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-15

汉得 x 高端半导体装备企业｜构建统一售后服务管理系统，告别“管理黑箱”！

随着中国半导体产业加速自主化进程，一批拥有核心技术的高端装备企业正迎来历史性发展机遇。某国内领先的半导体设备制造商，凭借在高端专业设备领域的深厚积累，已在多地设立服务中心，业务发展迅猛。

07-15

汉得 x 高端半导体装备企业｜构建统一售后服务管理系统，告别“管理黑箱”！

随着中国半导体产业加速自主化进程，一批拥有核心技术的高端装备企业正迎来历史性发展机遇。某国内领先的半导体设备制造商，凭借在高端专业设备领域的深厚积累，已在多地设立服务中心，业务发展迅猛。然而，高速成长的背后，也暴露出传统管理模式的瓶颈……挑战当“高精尖”遇上“管理黑箱”作为服务于全球顶尖晶圆厂的设备供应商，该企业对服务过程的可追溯性和合规性有着极高要求。每一台设备的变更、每一个备件的更换，都必须全程留痕；每一次现场服务的人力与物料投入，都要能精准归集到具体机台。但现实却是：💢安装调试进度靠Excel维护，信息滞后、易被篡改；💢工程师工时手工填报，管理层无法实时掌握人力投入；💢关键部件使用寿命缺乏数据追踪；💢项目管理、ERP、PLM等多个系统独立运行，数据不通，服务域员工疲于切换；“我们不是不想管好，而是现有的工具跟不上业务的发展。”一位售后负责人坦言。破局构建统一的售后服务管理（FSM）面对这一系列挑战，该企业选择携手汉得团队，启动售后服务管理系统的全面升级。目标明确：打造一个覆盖设备全生命周期、打通研产供销服链条的售后服务数字化管理平台。新系统并非另起炉灶，而是在充分对接现有系统（如ERP、项目管理系统）的基础上，通过深度集成实现能力跃迁。系统不仅是“售后工具”，未来更是支撑企业从“成本中心”向“利润中心”转型的战略级基础设施。亮点核心能力重塑服务竞争力✅ 设备全生命周期“一张图”管理过去，查询一台设备的历史需翻阅多个文档、跨系统检索。现在，输入唯一机台号，即可调取从RFQ报价、配置确认、发货安装、T0-T3调试、验收交付，到后期设备升级变更、维修记录的完整时间轴档案。真正实现“一机一档、全程可视”。该视图不仅涵盖关键节点状态，还支持临时机号向正式机号的绑定转换，确保从售前到售后的数据连续性，为内部管控提供坚实支撑。✅ 工单+工时一体化闭环管理人员可在工作台一键派发工单；工程师通过网页端记录服务过程、上传照片、填报工时；系统自动关联人工、备件、差旅成本，生成服务费用报表，满足审计要求。✅ 关键部件“寿命追踪”机制针对超高价值的核心部件，系统记录每次上机、下机、清洗、维修的全过程，结合RF时数与清洗次数，智能预警剩余寿命，杜绝超限使用风险。✅ 备件领料退料全流程管控支持配件领用、退库、清洗判定、再入库的闭环管理，工程师在系统中发起领料/退料申请，数据直通ERP，避免双系统重复操作。价值：为从”成本中心“走向“利润中心”奠定重要基础通过本次系统建设，该企业不仅解决了眼前的管理痛点，更为未来发展奠定坚实基础：✅ 实现服务过程标准化、透明化，提升客户满意度；✅ 精细化核算每台设备的服务成本，支撑配件销售与增值服务定价；✅ 满足对内部控制、数据真实性与流程合规性的严苛要求；✅ 推动售后服务由“被动响应”向“主动预防”转型，逐步转化为新的利润增长点。每一次技术突破的背后，都是管理体系的同步进化。在企业通往卓越的路上，汉得将继续以专业的数字化产品与服务、丰富的落地实践经验，做企业数字化转型中坚实的基石，助力企业数字化的蓬勃发展。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-12

汉得 x 金田新材｜以场景驱动 AI 落地，共启新材料制造数智化新程！

近日，金田新材与汉得大客户数字化平台事业部群共同推进的 AI 赋能项目启动会正式召开。此次合作启程是汉得践行“深耕头部客户、聚焦行业痛点、输出定制化数智方案”战略的重要实践，标志着在 AI 应用落地领域的探索迈入关键阶段。

06-12

汉得 x 金田新材｜以场景驱动 AI 落地，共启新材料制造数智化新程！

近日，金田新材与汉得大客户数字化平台事业部群共同推进的 AI 赋能项目启动会正式召开。此次合作启程是汉得践行“深耕头部客户、聚焦行业痛点、输出定制化数智方案”战略的重要实践，标志着在 AI 应用落地领域的探索迈入关键阶段。双方将围绕经营管理、生产运营、质量改善、协同办公等关键业务环节，探索企业级 AI 能力在塑料薄膜制造行业的落地路径，推动 AI 从技术应用走向业务价值创造。汉得 x 金田新材业务与技术共创数智未来金田新材总裁助理李转，全球营销本部副总经理杨晓红，财务中心部长宴转运，行政中心部长郑思思等营销、财务、行政、信息技术等部门关键人员，汉得大客户数字化平台事业部群总经理何楠、销售部总经理黄志强等双方核心团队齐聚一堂。会上，双方围绕项目目标、实施路径与价值愿景进行深入交流并达成高度共识，标志着金田新材 AI 赋能项目正式迈入实质性推进阶段。金田新材高层AI 赋能是公司高质量发展的必选项，是企业数智化转型的关键战略工程。项目将坚持统一思想、明确责任、协同推进、严守合规、聚焦实效的原则，各部门全面协同、深度参与，主动拥抱变革，打通业务与技术壁垒，确保项目按节点高质量交付，真正实现 AI 赋能营销、采购、生产、仓储、行政、运营等核心业务场景，为企业智能制造升级注入强劲动能。汉得事业部总经理何楠汉得将充分发挥企业级 AI 服务能力与行业实践经验，组建业务 + 数据 + AI 专项团队，以专业技术、优质交付助力金田新材打造稳定、轻量化、易用性强的 AI 智能助手平台。项目也将贯穿持续培训、知识转移与能力共建，助力金田新材打造懂业务、懂 AI 的内生数智团队；同时依托产品持续迭代与全周期运营保障，确保 AI 能力用得好、见实效、可扩展，助力企业构建长期数智竞争力。从规模增长到精细运营金田新材加速AI能力布局金田新材是一家从事 BOPP、BOPET 多功能薄膜和高分子材料研发、销售的国家高新技术制造企业。拥有多种功能性薄膜产品，产品广泛应用于食品、日化、工业、消费品和医药等领域，是世界 BOPP 薄膜行业知名企业。迄今为止，金田新材已在浙、苏、皖、辽、渝、黔六省建成九大生产基地，配备了17条德国、法国进口的 BOPP 生产线，2条 BOPET 生产线，3条 CPP 生产线，产品销量遍及全国并销往亚非及欧美50多个国家和地区。随着企业生产规模持续扩容、多基地业务协同不断深化，经营管理、生产管控、质量复盘、跨部门协同等场景对企业数字化与智能化能力提出了更高要求。如何进一步打通分散数据、沉淀业务经验、提升分析效率、支撑管理决策，成为金田新材迈向高质量发展的重要课题。本次 AI 赋能项目，正是金田新材面向下一阶段发展主动布局的重要举措。项目将以企业级 AI 能力建设为牵引，结合金田新材真实业务场景，推动 AI 更深入地融入企业经营管理与业务流程之中。战略领航自上而下构建企业级AI赋能体系当前，企业数字化转型正在从传统的“数据记录”阶段，逐步迈向“智能分析”与“决策赋能”的新阶段。AI 不再只是单点工具，而正在成为企业提升运营效率、沉淀组织知识、优化业务协同的重要能力底座。作为新材料制造领域数字化转型的积极探索者，金田新材始终坚持以技术创新驱动高质量发展。本次 AI 赋能项目，将以自上而下的整体规划为引领，以统一标准、分步落地为原则，构建面向核心业务场景的 AI 数字人赋能体系。项目将优先聚焦经营管理、生产运营、质量改善、协同办公等关键环节，打造一批可落地、可复用、可推广的标杆场景，为后续 AI 能力的全域扩展奠定基础，让数智能力成为企业规模化、国际化发展的重要支撑。场景深耕以高价值场景推动试点先行围绕金田新材核心业务需求，双方将坚持价值导向、场景优先、试点先行的实施路径，聚焦数据分析、知识问答、文档智能、协同提效等高价值领域，打造贴合企业实际流程的 AI 应用场景。经营管理场景AI 将辅助业务人员更高效地获取数据、理解业务变化、形成分析判断，提升管理决策效率。生产运营和质量改善场景AI 将帮助企业更好地沉淀过程经验、复盘质量问题、支撑持续改善。协同办公场景AI 将围绕知识查询、文档处理、信息归纳等高频工作，降低重复性劳动，提升组织协同效率。通过精准识别业务痛点、提炼核心需求、分步落地验证，项目将推动 AI 能力从试点应用走向持续运营。这样的“以点带面、由浅入深”实施方式，既能快速验证 AI 应用价值，也能沉淀可复制的实践经验，为后续 AI 能力扩展奠定基础。从场景落地到标杆共建共筑薄膜制造数智新优势此次 AI 赋能项目启动，不仅是汉得与金田新材合作的新起点，也是双方探索塑料薄膜制造行业 AI 转型路径的重要里程碑。接下来，汉得将以企业级 AI 中台为技术底座，深度贴合金田新材的行业特性与业务需求，稳步推进核心场景落地与迭代优化，确保每一个场景都能用得好、见实效、可复用。未来，汉得也将持续发挥 AI 技术与行业服务优势，携手更多具有前瞻视野的企业，共同探索“技术赋能业务”的更多可能，为塑料薄膜制造行业的数智化高质量发展书写新篇章。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-04

汉得客户说｜产供销协同，高效敏捷交付！

从MES制造执行到APS高级排程，从WMS智能仓储到SRM供应商协同，汉得供应交付产品线覆盖生产交付全链路，在每个细分场景下为企业提升全面敏捷度。

06-04

汉得客户说｜产供销协同，高效敏捷交付！

从#MES制造执行到 #APS高级排程，从#WMS智能仓储到 #SRM供应商协同，汉得供应交付产品线覆盖生产交付全链路，在每个细分场景下为企业提升全面敏捷度。🧊汉得为全球出口冰箱龙头企业，构建产销全链路数字化协同体系，实现全链路信息透明和全面计划在线，让产销协同时效提升15%。🔋汉得助力国有动力电池企业，7个月内完成10余套系统上线，一年实现量产即达产，2年内跻身行业前10成为工信部认证的卓越智能工厂。🚗汉得产业链整体协同控制方案，帮助众多车企建成供应链控制塔，实现全局掌控，确保敏捷交付，质量实时预警和风险提前感知。🚀汉得让企业产品开发周期大幅缩短，实现质量、交付规模、成本的动态最优平衡，让多项目兼品类协作效率提升50%，产品开发过程TQC综合交付达成率提升10%。⚡汉得光伏行业敏捷供应链数字化解决方案，打通全流程信息流，让订单响应速度提升20%，交付效率提升50%，全面支持全球布局。🔬汉得半导体行业成本精细化管理方案，贯穿从研发设计制造到销售服务全价值链，整体成本核算准确率提升至99.3%。📦汉得运用深度算法打造智能化物流调度和智能装载，为跨境家具企业实现多式联运、装箱、线路规划、拣货优化方案，大幅降低物流成本。🌍为中国企业解决全球化过程中跨文化融合难题，汉得为其构建智能生产体系，使全球标准始终如一，工序产出效率提升40%，工序流转效率提升30%，大幅提升海外并购工厂运营效率。汉得 x 久立特材“我们持续合作实现采供销协同、订单全流程可视化管理，形成从制定目标到现场执行的闭环管理。”汉得 x 奥马冰箱“奥马携手汉得完成以产销协同为核心的主干业务流程的数字化建设，产销协同得到明显提升。”汉得 x 理想汽车“我们选择汉得作为核心实施伙伴，共同将60余家核心供应商，接入统一平台，构建起敏捷透明的智慧理念体系。”汉得 x 协鑫集成“我们与汉得合作打造数字大脑，实现年化降本万元，决策效率提升40%，为精细化管理提供有力支撑。”汉得 x 协鑫集团“汉得帮助我们优化业务流程和构架、数据治理和智能场景的落地，把运营改善和决策提速需求，真真正正落到实处。”汉得 x 禾迈股份“关联交易管理系统与WMS系统的落地，带来切实效率提升，仓库作业效率提升26%，订单处理效率提升30%，订单交付履约系统，后续预计能够提升30%整体履约交付效率。”数字化，放心交给我！

05-13

标杆企业实战印证，携手汉得全域AI赋能！

近期，凭借深厚企业级AI转型实战积累与成熟AI产品系列，汉得入选《IDC Market Glance: 中国AI Agent市场概览，1Q26》，跻身「企业级智能体」「智能体开发平台」核心榜单，在智能运营、软件开发、数据分析、供应链多领域获高度认可，成为备受市场信赖的企业级AI智能化应用综合服务商。

05-13

标杆企业实战印证，携手汉得全域AI赋能！

近期，凭借深厚企业级AI转型实战积累与成熟AI产品系列，汉得入选《IDC Market Glance: 中国AI Agent市场概览，1Q26》，跻身「企业级智能体」「智能体开发平台」核心榜单，在智能运营、软件开发、数据分析、供应链多领域获高度认可，成为备受市场信赖的企业级AI智能化应用综合服务商。🚀为助力企业低门槛高效率拥抱AI，将智能体融入业务全流程，汉得AI产品系列【得・灵】，既可搭建灵活可扩展的企业AI应用底座，更提供开箱即用的多场景AI应用，陪伴企业轻松实现业务+AI深度融合。✨扎根产业一线多年，汉得坚持以客户业务为核心，携手领先企业与生态伙伴深度共创，AI落地实践已覆盖制造、营销、财务、供应链等多场景应用，并沉淀成熟落地方法论，具备全方位陪伴企业走好AI转型之路的硬核实力。🔍点击下方链接，了解众多标杆企业携手汉得，以AI赋能业务的全场景高实效真实蜕变：AI＋H-ZERO 专题依托AI＋H-ZERO，双环传动、阳光纸业、松下集团携手汉得赋能多业务场景，实现效率提升、成本优化，展现出汉得懂业务、更懂企业AI落地需求的实战能力DATA x AI 专题汉得“三阶三支柱”数智使能方法论与DataClaw数据智能体，盘活企业数据资产释放价值，助力多氟多、山东临工突破业务瓶颈、重构增长曲线智能制造专题汉得敏捷制造体系及高效落地的制造Agent，陪伴东风设备等制造企业，从局部数字化稳步迈向全流程体系化的智能升级智慧营销专题汉得全链路AI营销解决方案，深度赋能雅迪、贝泰妮营销等标杆企业，通过AI有效降低营销运营成本，实现投放效率与转化价值双提升智享财务专题海亮集团、金风科技、君乐宝带来真实的财务+AI落地经验，依托汉得企业级AI原生财务系统，助力企业流程提效、风控升级、管理增值智协供应链专题汉得集成供应链产品以AI穿透产业链全环节，从源头实现精益管控。汇川技术、开物信息等客户伙伴，共同见证AI为供应链数智化注入全新动能全球服务专题汉得发布《跨国企业中国业务数字化进化白皮书2026》，携手阿里云、 Oracle等生态伙伴，共探全球化与本土化AI发展战略，助力企业合规经营高效增长，稳健布局全球市场🌊AI 浪潮之下，企业竞争核心从要不要拥抱 AI，变为怎样拥有一套可落地、可进化、可持续创造价值的企业级AI体系。💪汉得始终以客户为中心，以成熟产品、实战经验、专业服务助力企业在AI时代夯实根基、敏捷成长，行稳致远。数字化，放心交给我！

04-13

专题峰会｜智造向新：AI激活制造新引擎，数智重塑产业新格局！

在2026汉得用户大会智能制造专题现场，来自汉得及产业一线的7位嘉宾，围绕智能制造前沿趋势与落地实践，聚焦敏捷制造、制造Agent、新一代MES、汽车装备智能体、订单全链路、结构化工艺、eVTOL数字化质量体系等关键议题展开深度分享。

04-13

专题峰会｜智造向新：AI激活制造新引擎，数智重塑产业新格局！

在2026汉得用户大会智能制造专题现场，来自汉得及产业一线的7位嘉宾，围绕智能制造前沿趋势与落地实践，聚焦敏捷制造、制造Agent、新一代MES、汽车装备智能体、订单全链路、结构化工艺、eVTOL数字化质量体系等关键议题展开深度分享。整场专题释放出一个清晰信号：制造业的竞争，正在从局部数字化迈向体系智能化，从系统建设迈向能力重构。峰会现场，汉得智能制造事业部总经理牟旷凝先生围绕“中国制造的转型升级”展开分享，从产业发展历程切入，深刻剖析制造业面临的现实挑战与未来方向。他指出，过去中国制造依赖“规模+成本”的优势，在全球竞争中快速崛起，但随着市场环境变化与技术升级，这一路径正逐渐失效。企业必须回归制造本质——以产品力与用户体验为核心，通过精细化与高质量能力构建竞争壁垒。在此背景下，“敏捷制造”成为关键方向，其核心在于：通过数字化技术，全面提升企业对市场变化的响应能力。他进一步提出，敏捷制造的实现依赖于一整套完整体系，包括：制造运营系统（MES/APS/WMS等）数据治理与实时数据能力低代码与平台化能力AI与智能体（Agent）应用供应链与业务系统的全面协同同时他强调，真正的转型并非宏大叙事，而是落在“每一件小事”的持续优化中——从生产细节到业务流程，通过数据与AI不断迭代，逐步构建企业的敏捷能力。他特别提到：AI适应人的速度，将远快于人适应AI。因此，企业更需要主动拥抱变化，以“小步快跑”的方式推进智能化升级。台启飞先生把讨论从“为什么要变”推进到“如何落地”。他的核心观点很直接：制造AI要成立，前提不是概念先进，而是场景明确、收益明确、闭环明确。整场分享围绕制造Agent展开，展示AI如何进入安全监管、SOP执行、视觉检测、尺寸测量、工艺审核、知识问答和ChatBI智能问数等一线业务场景。在具体案例中，视觉检测可对开裂、色差、磕碰、划痕等瑕疵进行高精度识别，安全监管可对违规作业进行自动识别与预警，SOP执行判定则能够通过动作轨迹与标准流程比对，对现场操作合规性进行持续监管。制造Agent不再只是“看得见”，而是在现场真正“能发现、能判断、能干预”。更进一步，制造智能体开始从感知层走向预测层。通过多变量过程控制、老师傅经验沉淀与深度学习模型结合，系统能够对异常状态进行持续监测和提前预警，推动制造现场从人工巡检、被动响应，转向数据驱动、主动预测。台启飞先生强调，制造AI的真正价值，不是替代人，而是把经验、工艺知识和多源数据沉淀为可复制、可持续优化的工业智能能力。韩小川先生的分享切中了很多制造企业对MES长期“有系统、没价值感”的真实困惑：模块越来越多、系统越来越全、数据越来越多，但管理层和一线依然觉得“不对劲”。问题不在于有没有MES，而在于传统MES更多停留在执行层，尚未真正承担起业务协同中枢与决策中枢的角色。因此，他提出的新一代MES，不止于“执行”，更应成为以岗位工作台为载体、以数据JIT为驱动的智能体。所谓数据JIT，核心不是让数据更多，而是让数据在正确的时间、以正确的方式推送给正确的人，帮助业务一次做对，把“人找数据”转变为“数据找人”。在钢铁行业实践中，这一理念被具体化为炼轧协同工作台、合同工作台、计划工作台、轧钢工作台、精整管理工作台、仓库管理工作台等多个场景应用。通过让业务节点真正拉通，让数据与流程同步流动，新一代MES正在从“记录系统”进化为“业务中枢”，支撑企业从样板间式数字化走向智慧工厂式智能化。袁三红先生从产业技术路线高度，对汽车数智化装备的发展趋势进行系统阐述。他指出，汽车制造正在经历从流水线生产、精益生产到智能生产的深刻演进，整车制造工艺正由串行向模块化、极简化、并行化转变，制造体系也正由数字化逐步走向网络化、智能化乃至自进化。在他看来，未来汽车智能制造的新范式可以概括为五个关键词：工艺可解耦、产线可重构、产能自适应、系统可进化、数据可增值。这意味着未来竞争不只是设备能力的竞争，更是制造系统是否具备柔性、协同、自学习与持续重构能力的竞争。围绕这一趋势，袁三红先生重点提出“装备智能体”的概念。他认为，未来装备将从传统设备进化为具备自主感知、自主学习、自主决策、自主执行和自进化能力的智能体，并通过多模态感知、数字孪生、工业机理与AI建模，以及多智能体协同，推动汽车制造从单点自动化走向群体智能协作。何霆先生的分享针对的是制造企业极易误判的一类问题：很多企业以为“订单可视”就等于“订单可控”，但事实恰好相反。如果系统只是把订单节点、进度和异常显示出来，却不能主动预警、自动分析、推动协同，那么所谓透明化，本质上仍然只是“看得见却管不住”的数字幻觉。因此，这场分享真正要解决的，不是订单看板，而是订单全链路治理。核心思路是基于企业架构治理方法，先通过“六步构建法”把节点、规则、责任和周期标准化，再通过AI订单巡检助手，把静态链路变成动态中枢，让系统能够主动巡检、异常定位、根因分析、责任推送和闭环跟踪。更进一步，订单全链路平台还能够对任意节点调整进行推演，自动输出交期模拟、资源冲突和影响范围，实现what-if分析与决策前置。订单管理的逻辑，正在从“出了问题再找人”，转向“系统主动找人”；从被动响应，转向主动预测；从可视化，走向可控化。霍雄卫先生这场分享非常扎实，他直指很多企业数字化推进失败的真正底层原因：系统看不懂工艺文件。大量企业工艺信息仍停留在Word、PDF等非结构化文档中，虽然便于人工阅读，却无法被MES、质量系统和电子记录系统直接识别、调用和验证，成为数字化项目长期推进受阻的根本原因之一。他明确指出，工艺结构化并不是简单做一次数据整理，而是人可读与机可理解之间的知识编码问题。非结构化内容占比高、工程师表达习惯不一、后续迭代更新难以保持统一，这些问题相互叠加，使得传统“事后翻译”的路线成本极高、效果极差，甚至通用AI大模型也难以直接解决。霍雄卫先生给出的解法，不是继续在后端“翻译文档”，而是把结构化动作前置到工艺编制源头：先建立企业级工艺要素标准库，再重构工艺文件编制平台，让工艺人员以模板化、搭积木的方式完成工艺编制，并在输出图文作业指导书的同时，同步生成可被系统直接调用的结构化基础数据。没有结构化工艺，很多企业谈AI，本质上都是在空中盖楼。徐朝阳先生聚焦eVTOL这一低空经济核心赛道，分享数字化质量保障体系如何支撑eVTOL敏捷制造。他指出，eVTOL兼具航空级安全要求、新能源特性和智能化特征，决定了“质量”不是加分项，而是生存底线；“敏捷”不是锦上添花，而是量产发展的必要条件。围绕适航认证、技术迭代、生产追溯、检测效率与供应链协同等挑战，他提出传统质量管控方式已难以适配eVTOL产业快速发展的要求，必须构建“全流程、可追溯、自适应、强协同”的质量管控新模式。这套体系并不是把传统质量管理简单数字化，而是通过动态质量标准管理、供应链质量协同、全流程数字化管控和全生命周期追溯，真正实现“敏捷生产不松质量，质量管控不拖效率”。在新兴高端制造领域，质量体系本身正在成为核心生产力的一部分。智能制造从“局部优化”走向“体系进化”纵观整场智能制造专题，7位嘉宾的分享虽然聚焦不同场景，但都共同勾勒出制造业升级的一条清晰主线：未来制造业的竞争，不再只是系统建设速度的竞争，也不只是单点AI能力的竞争，而是体系协同能力、数据驱动能力、知识沉淀能力和持续进化能力的竞争。从敏捷制造到底层体系重构，从制造Agent到工业现场落地，从新一代MES到数据JIT，从订单全链路主动可控到结构化工艺源头治理，再到汽车装备智能体与eVTOL数字化质量保障体系，汉得与产业伙伴正在以更贴近业务、更扎根现场、更面向未来的方式，推动智能制造从概念走向实战，从工具走向能力，从建设走向跃迁。面对从“制造”到“智造”的伟大跨越，汉得愿携手所有制造企业，以务实为笔，以创新为墨，共同书写中国制造高质量发展的新篇章。携手汉得，共铸硬核竞争力！