广东
10 月 13 日晚，#79 岁老干妈陶华碧用 AI 一年赚 54 亿 #登上微博热搜第二，话题阅读量近 5000 万。在贵州省质量发展大会上，老干妈常务副总、首席质量官李鑫对外披露了这套落地四年、投入数亿元的 AI 智能化改造成果。同时老干妈斩获第五届贵州省省长质量奖，这家坚持不贷款、不融资、不上市的老牌制造企业，用 AI 交出了一份实业转型答卷。
这套 AI 视觉质检系统落地在贵阳昌明基地，覆盖原料分选、生产品控、供应链调度三大环节。高速工业相机每 0.3 秒扫描传送带，自动识别霉变、黑斑坏果，发现不合格原料后，气流装置直接将坏果吹入废料箱。 最直观的变化，拣椒岗位从 600 多名工人精简至 48 人，留下的老师傅不再做重复盯梢的体力活，转为 AI 的经验裁判，负责最终把关。改造完成后，关键工序产品不良率降至 0.02%；辣椒、菜籽油、大豆全部做数字化编码，一旦成品风味波动，算法可以反向追溯到源头农田，快速定位问题根源。
经营数据也印证了改造价值：老干妈营收稳步抬升，2022 年 52.6 亿、2023 年 53.81 亿、2024 年 53.91 亿，2025 年冲到 54 亿历史峰值。产品销往全球 160 个国家，辣椒酱品类市场份额约 55%，稳居中式调味酱第一。但这里有一个极易被忽略的前提：老干妈这套智能化项目，历时 4 年、投入数亿元。它是龙头企业依靠充足自有现金流，完成的全链路重型改造。 对头部大厂可行的方案，直接复制到中小工厂，大概率行不通。这也是当下制造业 AI 落地最大的误区：很多老板看到大厂 AI 案例，就默认数字化等于一次性巨额投入、全厂系统替换、长时间停工改造。 大厂可以拿出数亿预算，花数年打磨一套专属视觉、溯源体系；绝大多数中小工厂，净利润本就微薄，扛不起这么重的投入，耗不起长达数年的项目周期。一旦项目 ROI 算不回来，再好的技术概念都是负担。但老干妈案例真正值得中小工厂学习的，不是重金建全链路系统，而是转型思路：单点切入，人机协同，把老师傅的经验数字化沉淀。
- 优先选择车间最痛的单点场景突破，老干妈就从原料质检这个损耗最高、人力最重的环节下手；
- AI 承接重复、高频、标准化的机械工作，老师傅保留经验判断、异常复核的核心价值；
- 打通数据链路，实现原料、生产数据可追溯，出现问题快速定位根源。
这个思路，恰恰就是易达天和服务中小制造工厂的核心逻辑。我们不推动辄几十万上百万的全厂数字化大项目，不要求工厂推倒已经在用的 ERP、MES、Excel 系统。依托工业 AI 智能体，做上层轻量化赋能，小步快跑、单点突破。如果你的痛点是质检工作量大、漏检多、老师傅经验难传承；或是订单归集繁琐、排产效率低、跨系统数据孤岛。易达天和可以从单一痛点试点切入，3-7 天快速部署，改造过程不中断车间生产，普通车间员工简单学习就能上手。不用投入数亿，不用漫长工期，不用高薪组建数字化专职团队。同样是把老师傅的经验装进 AI，同样是打通生产数据、降低损耗，大厂选择重金自研整套产线改造；中小工厂，可以选择轻量化 AI 智能体方案，用更低成本、更快速度落地见效。AI 进厂，从来不是大企业的专属游戏。 转型的核心，不在于你的项目有多宏大，而在于能不能解决车间真实痛点、能不能算出清晰回报。大厂的 AI 是标杆参考，中小工厂的 AI，要务实落地。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
