一家早已拥有数字化系统的老牌汽车Tier1，为何还要建设新一代制造运营平台？
MES（制造执行系统）作为车间执行层的核心，负责组织、记录和追踪生产全过程。随着业务拓展与工厂数量增加，传统MES难以支撑复杂的集团化运营。
2025年，宁波华翔启动集团化MES选型，最终选择创业公司知微行易。后者仅用3个月即完成首批两个工厂的交付，效率提升3倍以上。目前，双方已完成三家试点工厂上线，搭建起统一的制造运营底座。这一案例为观察“AI+制造”如何从单点应用走向产业纵深提供了重要窗口。
多业态背后的集团化诉求
创立于1988年的宁波华翔，主营汽车内外饰件、车身金属件及电子等产品。早在2010年，华翔便实施了国际头部ERP系统，并持续布局数字化。然而，随着新能源业务拓展，不同工艺与生产组织方式并存，对系统适配能力提出了更高要求。
若每增加一种业态就单独建设一套MES，运维、培训及升级成本将呈叠加效应，难以持续。华翔亟需建立统一的集团化管理平台，以降低总体拥有成本（TCO），缩短新业务上线周期。
此外，从数字化向智能化跃迁需要统一的数据和业务语言。华翔看重知微行易灵活适配不同业务单元的架构、云边端协同的集团化管控能力，以及其AI Native（智能原生）特性。通过白盒化业务语言描述并生成系统，使生产规则清晰可表达，为AI理解制造逻辑奠定基础。
基于自研“笃行”平台和笃行Agentic MES，双方在饰条劳伦斯宁波工厂、诗兰姆宁波工厂、华翔内饰天津工厂开展试点，覆盖生产计划执行、质量追溯、设备工装管理及物流协同，并与既有ERP、仓储和设备系统打通。
为解决各工厂工艺差异与统一底座的矛盾，双方采用云边端架构：
- 云端：统一基础数据、业务标准与集团分析口径，汇总多工厂计划和运营信息；
- 边端：负责实时生产执行与设备对接，适配现场流程，支持断网本地运行及恢复后数据同步；
- 终端：承接数据采集、扫码报工和作业指导，落实具体工序管理要求。
知微行易云边端架构图
该架构既兼顾总部统一管理标准，又保留了各工厂必要的业务灵活性。
从车间落地到集团协同
统一平台首先需经受不同工艺的检验。以注塑车间为例，集中供料模式下，原料从配料箱进入注塑机再加工为成品，任何环节关联缺失都会导致质量追溯中断。
对此，知微行易将物料批次、配料箱与注塑机通过条码绑定，建立原料到成品的批次对应关系。一旦出现质量异常，可沿生产链条精准追查原料批次及加工机台，快速界定排查范围。
这种追溯链条将现场工艺经验转化为系统业务规则。规则经验证后可复用于其他车间，减少重复梳理流程的工作量。依托“笃行”平台业务与技术分离的开发模式，通用技术由平台承载，顾问专注业务流程设计。据诗兰姆IT负责人介绍，注塑行业约六成需求可标准化，四成需个性化调整。成熟模块直接复用，差异化需求通过配置解决，使不同车间在共同底座上保留工艺特点。
这也是交付效率显著提升的核心原因：2026年2月底进场调研，5月9日完成首批车间上线，用时不到3个月。随后推广速度达到每周上线两个车间。
随着数据按统一口径归集，集团不仅能横向比较工厂运营表现，还能纵向追查具体生产环节。数字孪生视图延伸至工作站层级，使集团运营指标对应到具体工单、机台和工位。管理者发现进度异常后，可深入追查设备状态及处置过程，实现点检、质检与异常处理的统一管理。此举不仅让业务与财务数据关联，实现项目盈亏实时核算，更使报表效率提升一倍，OEE提升2%。
同时，管理能力向客户侧延伸。数字孪生呈现的工厂状态与客户订单及供货要求关联。在排序生产中，客户要求贯穿工单生成、报工及发货全过程，相关信息回传仓储系统，使集团能基于订单履约视角监控各工厂运行情况。
笃行Agentic Mes运营管理界面
为促进能力在集团内推广，知微行易交付了完整源代码与技术文档，并培训开发、运维人员及关键用户，助力华翔搭建自主推广维护团队。目前，双方已落地Agentic MES架构，为制造智能化夯实了底座。
AI+制造：下一个角逐场
2026年1月，工信部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，强调大模型在制造核心环节的应用及全流程智能化升级。这意味着工业软件需从单纯记录组织生产，转向支持复杂分析、判断与协同。
华翔希望借助AI实现从“看清生产”到“快速响应”决策的跨越。然而，AI不仅要读懂数字，更要理解数字背后的业务逻辑。知微行易的价值在于将制造知识延续至AI应用：笃行Agentic MES将生产、质量、设备信息置于统一业务关系中，平台以可查看、可调整的规则承载工艺知识。这使得后续引入AI时，企业可沿用已打通的数据流程，减少对齐业务含义和重新开发接口的工作。
在此基础上，双方拟探索智能预警、SOP文档解读、订单助手及辅助方案分析等应用，拓展智能体在业务判断与执行中的作用。
知微行易企业级Agent产品矩阵
对于多业态集团，智能化升级的挑战在于适应不同工厂的业务差异，实现规模化复制。德勤《AI in Manufacturing 2026》显示，虽84%的制造企业已从AI中获益，但仅约两成实现了跨基地规模化推广。能否将工艺经验与人才能力规模化复制，正成为智能制造竞争的分水岭。
当前制造业正处于架构调整的黄金窗口。这不仅是短期信息化项目，更是运营逻辑的系统性重构。华翔的选择表明，老牌企业的智能化升级并非另起炉灶，而是寻找能承接复杂业务且可持续演进的合作伙伴。一次MES换型，既连接眼前效率，也决定未来升级起点。
知微行易通过底层架构支持数据与业务标准共享，利用白盒化业务规则为AI理解制造现场提供基础，让曾经藏在工艺手册和口头叮嘱中的经验，转化为系统可理解、可调用的知识。华翔与知微行易的合作，正是多年制造积淀与AI技术变革的交汇，其长远意义在于让技术与制造业经验齐头并进，共同迈向未来。
