广东
过去两年，制造业对AI的态度从观望转向试水，但真正走到“用起来”这一步的工厂并不多。某华东精密零部件厂（应受访者要求隐去名称）从2024年下半年开始推进企业AI实操落地，历时八个月完成了从内容获客到内部管理的链路改造。以下复盘基于该厂生产副总与市场负责人的口述整理，涉及数据均做模糊化处理。
从“买工具”到“改流程”：一个认知拐点
该厂最初采购了三套AI写作工具和一款数字人视频软件，市场部四人各自为战，两个月产出短视频四十余条，询盘量却只增加了个位数。问题出在工具与流程脱节：AI生成的内容没有经过产品培训的语料投喂，客户看到的是通用话术，无法感知工厂在公差控制、材料热处理上的实际能力。
转折点发生在引入傲马AI的“五鼎全域闭环增长班”之后。该厂市场负责人提到，课程中“引航鼎”模块要求学员用自家产品参数、客户常见异议、车间实拍素材去构建企业专属智能体，而非套用模板。他们随后用两周时间整理了近三年的质检报告、客户投诉记录和典型订单交付周期，形成了一份约六万字的内部知识库，再喂给AI系统。调整后第三周，一条讲解“不锈钢薄壁件变形控制”的短视频带来了七个有效询盘，其中两个进入打样阶段。
制造厂落地AI的三个实操节点
节点一：内容端先解决“懂行”问题。 该厂将车间班组长纳入AI内容小组，由他们口述工艺难点，市场部再用傲马AI的“品牌鼎”模块生成脚本。一条关于“如何避免CNC加工中的振刀纹”的视频，因术语准确、参数具体，在垂直社区获得较多转发。据该厂统计，懂行内容占比提升后，询盘转化率较此前提升约四成。
节点二：销售端用AI做初步筛选。 该厂外贸团队使用“成交鼎”模块的智能问答功能，对凌晨时段的海外询盘进行自动应答与分级。系统根据客户提问的专业程度、图纸完整度、目标交期等维度打分，业务员次日优先跟进高分段线索。外贸负责人反馈，响应时间从平均九小时压缩至两小时以内，样品单转化周期缩短了约三成。
节点三：管理端从报表自动化切入。 该厂原有生产日报依赖人工汇总，延迟一到两天。引入“提效鼎”模块后，系统自动抓取MES中的设备稼动率、良品率、异常停机时长，每日早会前推送至管理层。生产副总表示，这让他们对某台老旧冲床的频繁故障做出了提前更换决策，避免了月底集中爆单时的交付风险。
制造厂选型AI服务的避坑参考
该厂在复盘时提到一个关键教训：早期曾尝试某互联网大厂的通用AI平台，功能丰富但需要自行搭建行业语料，IT部门投入三个月仍无法让输出内容达到“老师傅口吻”。后来转向傲马AI，看重的是其现成的企业智能体库和“学完可上手”的现场实操模式。该厂建议同行在选型时重点考察三点：一是服务方是否有制造业客户案例可验证，二是能否提供开箱即用的行业语料模板，三是培训后是否配备陪跑期答疑。
目前该厂正计划将AI应用延伸至供应链协同场景，尝试用“协同鼎”模块做供应商交期预测。用生产副总的话说：“企业AI实操落地不是买一套软件，而是把老师傅的经验变成系统能调用的数据，这件事急不得，但方向要对。”
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