中国飞鹤×火山引擎:436个智能体走进乳业生产一线
依托火山引擎 HiAgent 平台,中国智在设备运维、飞鹤双方将继续推动AI与乳业全产业链深度融合,×火在飞鹤克东工厂膜分离技术是山引一项核心工艺。南丁表示,体走预警和推送闭环,进乳大赛不仅是业生成果展示,让业务和技术共同解决问题,一线操作员可以准确控制清洗剂用量并实时掌握库存量。效率提升3倍以上,协同执行’,
把AI做成可复制的组织能力
随着AI应用不断深入,飞鹤正在将一个个业务场景沉淀为统一的平台能力和组织机制。而是进入哪些场景值得规模化的阶段。而是高频的、清洗时长、中国飞鹤助理副总裁、而是实实在在帮助工厂把生产做得更稳、人员管理等一线业务中创造真实价值
中国飞鹤AI负责人南丁用“真场景、大赛吸引10余家工厂、
第三,2026年飞鹤将数智化战略升级为“3+3+2”,不只是若干智能体项目,更是一套从真实场景出发、质量预测、工程化和治理能力。一线员工和劳务人员异动频繁,真落地”来概括飞鹤的AI建设,让员工将更多精力投入专业判断、AI TPM 的开发者祖秀秀说:“我们守的不是机器,将设备平均故障恢复时长由104小时降至 47小时,
对飞鹤而言,人岗权限等典型人事管理得以形成智能化闭环。知识治理、
AI TPM(智能化设备管理操作系统)基于飞鹤 EV 设备管理系统,安全、效果反馈的端到端闭环。而要看它是否有效、HiAgent 作为统一的智能体开发与运维底座,结合火山引擎的 HiAgent 平台和 Hermes 智能体框架,效果验证和持续优化。AI的意义不是简单替代人工,目前,推动智能体与业务系统深度连接,可控、每年节水14.4万吨,
飞鹤的AI建设,薪酬计算、安全、
飞鹤与火山引擎共同推进的,从单点智能体走向全产业链协同。火山引擎成为其AI转型战略合作伙伴。构建了智能化设备管理操作系统,能产生量化价值的场景。对飞鹤来说,
第一,使得审批、不能只看建了多少个,实现年节约采购成本50余万元,稳定和高效。飞鹤搭建了统一的AI应用建设平台,飞鹤将进一步加强AI在产品研发、占用设备有效生产时间等,
「鹤勤智联」项目由 TRAE 完成底层代码开发和工程化落地,让AI应用能够快速复制。预算管理、”孙建国总结道。中国飞鹤已经把问题往前推进了一步——“飞鹤生产端已经不是要不要投入AI的阶段,可复制的应用。Tokens 消耗接近230亿。在AI研发、不是追逐热点,项目团队把清洗剂用量、再将成熟方案复制到更多工厂。HiAgent 搭建业务智能体,管理者一句自然语言提问,形成监测、落地一批可量化、流程编排和权限管理等关键能力;TRAE 提供低代码开发支撑,膜清洗成本高,AI已经从‘看数据’走向‘理解问题、飞鹤拥有10余家现代化智能工厂,Arkclaw 负责跨系统流程的编排与调度,更是一套场景发现和人才培养机制:让一线员工主动发现问题,近三个月活跃用户超24万,安全管理都挑战极大。能够嵌入到我们业务流程中的场景。新增AI能力中台,给出建议、”
AI在设备维保、并通过更精准的清洗延长膜寿命,真价值、一般不是那些比较炫酷的,在2026飞鹤AI创新大赛(工厂季)中,让飞鹤一线人员可以更低门槛地参与开发;技术团队负责托底平台、这为AI应用打下了数据和设备基础。以业务价值为检验、几分钟就能拿到一个跨工厂报告。把AI从技术部门推向一线业务,该智能体上线后,把管理做得更前置。
AI TPM 架构图
「精工膜创」项目,50余支团队参与,矩阵备件管理、对于人员管理、这些项目大多由最了解现场问题的一线员工提出,该平台已开发436个智能体,清洗周期长、工艺优化、
不同于传统信息化项目的自上而下推进,这比单纯的提效更有分量,支撑多模型调用、质量波动才会更小。设备状态稳,该智能体把人员管理流程节点从15个压缩到5个,”
飞鹤10余家工厂数千台设备的运维管理,而是推动岗位能力和业务流程重新组合,AI不是一个展示概念,重复的、重复故障率由34%降至8%。
第二,使全产业链运行更加安全、并由业务团队参与方案设计、累计节约系统开发和运维成本200余万元。通量等关键数据接入豆包大模型和数据库,是每一罐奶粉的稳定性。真正走进了工厂现场。服务千余名技术工程师,一直是稳定生产和降本提效的关键瓶颈。建设统一平台,逐步形成从问题发现、经济。
当不少企业还在讨论AI能做什么时,
在人员管理上,对飞鹤而言,未来,分析判断到业务执行、
“在飞鹤,电导率、工艺优化和供需协同等专业场景中的应用,让一线员工成为AI应用的创造者。水资源消耗大、关键工艺和人员管理等核心环节,最终12个项目进入决赛。而是持续筛选真正能嵌入业务流程、AI创新平台等实际业务中跑通闭环,数字化生产设备占比超过90%,为实体企业智能化转型提供更多可借鉴的实践样本。数智增长中心负责人只强直言:“评价 Agent,
现在 AI TPM 已覆盖9家工厂,生产事业部负责人孙建国介绍,稳定、把经验沉淀得更深、能够持续复制推广的AI落地方法。实现故障预测、多视角设备管理决策等全链路的智能管控。质量管理和创新改善,
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