文丨胡镤心
一家年营收30亿的厨电企业，销售部和生产部每个月都要吵一次。销售怪生产交不出货，生产怪销售预测不准。预测准确率长期卡在65%，旺季爆款缺货，淡季库存积压。
这不是个例。产销协同这件事，制造业做了几十年，Excel、开会、老师傅经验，能用的都用了，效果始终有限。近两年，AI被当成破题的新指望，但真正去试才发现，通用大模型对制造的认知还比较浅，定制项目投入大、周期长，数据打不通、系统接不上，折腾一圈又回到老路。中国制造业企业正卡在同一个路口。
这个问题，兮易研究了二十一年。
二十一年里，兮易把制造业各岗位的业务逻辑、决策规则和老师傅的经验，一点点拆解、结构化，做成了一套能落地的数字员工体系。但要让这套体系在更多企业里快速部署、安全运行，还需要算力与平台的支撑。
2026年9月18日，上海世博展览中心。华为全球HIC万人行业大会现场，作为华为云首批AI生态合作伙伴，青岛兮易信息技术有限公司与华为云正式签署框架合作协议。
这场合作里，华为云提供算力与平台底座，兮易提供工业知识与岗位理解。双方要解决的不是AI能不能进制造业，而是AI进去之后，能不能真正接住岗位上的活，对经营结果负责。
01
不敢转，也转不好：制造业的AI两难
数字化这件事，制造业做了很多年，但结果并没有那么理想。
工业数字化转型研究院2026年初发布的一项调研显示，中国中小企业数字化转型整体失败率高达72%，制造业以74.2%居首。超过60%的项目上线半年内陷入停滞，外购标准化系统弃用率41.6%，38%的项目直接搁置，系统沦为摆设，企业退回Excel手工模式。
失败的原因并不难找。调研显示68%的制造业失败案例源于技术崇拜，忽视业务适配性。
AI的情况也没好到哪里去。从2019到2024年，全球制造业在AI上投入了约1270亿美元，但项目成功率不升反降，从17%跌到13%。
钱花了不少，真正跑起来的却越来越少。这就形成一个尴尬的局面：企业知道AI是方向，却看不清从哪下手。买通用大模型，不懂业务；做定制开发，太贵太慢；自己搭团队，招不到人。
这就是腰部制造企业面对AI时的真实处境。
02
二十一年磨一剑：从咨询报告到数字员工
这些困境，兮易并不陌生。
兮易成立于2013年，从管理咨询起步，走过SaaS、工业互联网，再到今天的制造业经营管理决策Agent，几乎踩准了制造业数字化的每一波浪潮。核心业务演变背后有一条清晰的行业发展逻辑：从“给人做咨询报告”到“给机器建知识体系”，再到“让AI辅助人做决策”；从教会员工如何管理，到部署24小时在线的数字助理。
这条路径的底层支撑，是兮易21年沉淀、总计481.5万字的制造企业经营研究知识库。这不是爬来的数据，而是一个行业一个行业、一家企业一家企业做出来的结构化沉淀。通用版知识体系包含11维框架、16个业务域、45000多个基础节点；在此基础上，兮易进一步开发出146个行业/场景版本，覆盖原材料、零部件、装备整机、流程消费品、电子信息、产业链服务、军工等制造业8大分组。每个行业版本包含数十万个知识节点，将通用框架适配为行业专属知识。
同时，兮易将这套知识体系融入大模型，训练出真正“懂制造”的行业大模型。知识体系提供结构化的业务框架，大模型提供理解和推理能力，两者结合，才让数字员工在岗位上做出专业判断。而客户自定义知识的开放扩展能力，则让数字员工不仅“懂行业”，还“懂你的企业”。
这套“懂制造”的知识体系和行业大模型，构成了兮易数字员工的能力底座。
而要让这套能力真正走进工厂、快速部署、安全可控，还需要强大的算力底座与平台支撑。这正是华为云与兮易信息走到一起的原因。
基于多轮高层磋商与业务研讨，双方针对制造业转型痛点深度对齐，联合打造五层技术能力体系。
基础设施层依托华为云算力，提供容器化平台与智能运维保障；平台数据层统一管理业务、测评、人才、主题分析多类数据库；核心AI智能层融合大小模型，搭载RAG检索、知识库与提示词工程；兮易Core数据处理中枢打通数据烟囱，实现数据与能力全局复用；核心业务应用层覆盖数字员工行动中心、任务管理、智能报告、沙盘推演等业务场景。
同时，平台构建“专库、行库、数库、提库”四库联动知识体系，搭配智能体与模型库，构建属于企业自身的硅基大脑。整套系统坚持以经营绩效改善为导向，形成“问题分析、痛点诊断、靶向改善”完整思维链。
对企业使用者而言，不用钻研复杂的大模型、知识图谱技术，只需要厘清三件事：我要解决什么经营问题、调用哪一位数字员工、期待拿到什么业务结果。
华为山东总经理程鹏表示：“工业数字化的落地，离不开懂行业、懂企业痛点的服务商伙伴。兮易信息在工业企业能力测评、数字化诊断咨询、智能化落地领域拥有深厚沉淀。华为云将开放云、AI等技术能力，与兮易信息深度共创，把技术能力转化为面向制造企业的可落地服务，共同探索山东制造业数智化转型新路径。”
03
数字员工上岗：不是陪聊，是干活
区别于侧重文档处理、会议协同的通用办公Agent，兮易的制造型企业经营管理决策Agent拥有感知、理解、推演、决策、行动、闭环复盘的完整自主工作链路，可以对接企业多源业务数据，读懂制造业业务规则，独立完成经营分析、问题诊断、方案推演、任务下发、进度跟踪全流程工作。
现阶段，兮易和华为云优先推出三款核心岗位数字员工产品：
数字CEO——全局战略经营数字人，打通战略、业务、财务、组织、风险、市场全链路数据，具备痛点靶向诊断、能力DNA研判、改善行动、闭环监控能力，借助全景驾驶舱、决策沙盘推演，为企业高层提供前瞻性、可落地的决策支撑。
数字CFO——24小时在线经营分析管理数字人，打通业财链路，自动输出经营分析报告，深挖指标异常背后的业务动因，开展经营场景模拟预判趋势，推动企业从经验决策转向数据驱动的AI赋能决策。
S&OP数字人——产销协同数字人，串联需求、生产、库存、物流全链条，完成计划缺口AI归因，输出多套产销模拟方案，自动拆解分派任务，破解需求预测不准、供需失衡、计划落地难的行业痛点。
在实际落地中，这些数字员工的效果已经得到验证。
在华南地区某厨电制造企业，年营收约30亿元，SKU 300余个，线上线下两个渠道的需求差异大，需求预测准确率长期徘徊在65%左右。旺季备货不足导致爆款缺货，淡季库存积压占用大量资金；产销协同靠每月一次线下会议，销售部和生产部信息不对称，互相指责。
部署S&OP数字人后，数字人接入ERP、CRM、电商平台后台、WMS系统，注入各品类渠道销售规则、促销日历与历史促销影响系数、产线产能约束与换线时间、经销商分级管理规则。两个月完成首个场景上线。
需求预测准确率从65%提升至82%，电商渠道预测提升尤为明显；库存周转天数从45天降至32天，滞销SKU库存占比从18%降至9%；缺货率从15%降至6%；产销协同会议从每月一次、每次4小时缩短为每周一次、每次1.5小时，讨论从互相指责变为围绕数字员工的方案做决策。
从数据来看，数字员工带来的不是概念上的智能化，而是实打实的经营改善：预测准了，库存降了，缺货少了，连每月一次的扯皮会都变成了围绕方案的决策会。
未来，兮易和华为云将建立常态化协同机制，持续推进项目共创、场景验证与市场推广，以制造型企业经营管理决策Agent加岗位型数字员工为抓手，共同开拓制造型企业数智化发展全新格局，助力更多制造企业在存量时代向内挖掘经营价值，实现高质量数智化升级。
从工具助手到价值创造者，制造型企业经营管理决策Agent正在重新定义制造业AI落地的新范式。而兮易与华为云的这次携手，或许正是这一范式转换的关键注脚。
