海尔智家携手埃森哲，开创AI原生工厂新实践

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（来源：埃森哲中国）

生成式人工智能正在打开制造业变革的新空间。如何让AI深入生产经营核心，将技术潜力转化为实际运营价值，是制造企业共同关注的重要课题。

工厂既要保持规模效率，又要更快完成需求转化、资源协同与生产调整。如何将用户需求转化为可信的交付承诺，并让每笔订单从接单、生产到发运的进展清晰可见，成为敏捷制造需要回应的关键挑战。

面向这一发展方向，海尔智家正布局自感知、自决策、自进化的AI原生工厂，将研发、市场、采购、制造与物流连接起来，推动全流程多智能体协同调度。其规划覆盖设计与制造融合、订单与计划排产、物料精准配送、生产运营管理，以及制程管控、质量、EHS和厂内及成品物流等场景，致力于实现全要素透明、全价值链最优与持续进化，让工厂更敏捷地响应用户需求。

在这一布局中，工业知识数据中心与工厂生产本体构成重要支撑，通过知识图谱和规则策略，连接制造知识与工厂运行信息。在此基础上，海尔智家规划将AI能力融入产能分析、一体化与时序排程、物料拉动与齐套分析、执行监控、异常响应调度，并拓展至质量检验、标准管控、良品率分析及设备智能维保，推动各场景之间的信息共享与协同决策。

作为海尔智家AI原生工厂布局中的一项具体实践，海尔智家与埃森哲以生产运营管理为切入点，携手推进AI原生生产运营体系建设，以工单变革贯通需求、计划与执行，连接销售订单、生产订单、生产工单与发运单，推动从传统供应链与制造运营管理模式迈向AI原生供应链与制造，让敏捷制造成为ToC转型的重要支撑。

在2026年中国国际进口博览会期间，海尔智家与埃森哲举行项目阶段性成果交流仪式，分享AI原生工厂建设的阶段性进展，并交流下一阶段的合作重点。目前，项目已进入组织、流程与智能体协同的工厂运营实测阶段，通过真实生产场景检验新型运营管理模式的业务价值。

此次实践以自感知、自决策、自进化的AI原生工厂为方向，将组织职责、业务流程、管理运营与本体、智能体技术作为一个整体进行设计，让人的专业经验与AI能力相互结合，贯通经营目标、日常决策与现场行动。这一运营模式覆盖三个层级：

在战略层，以生产运营目标牵引资源配置与持续改善，支持管理者综合评估不同投入方案对履约、响应、人员配置效率和在制品水平的影响，让资源投入更有依据；

在运营层，以履约承诺为牵引，统筹需求、物料与产能等生产要素，推动跨部门面对同一事件形成一致决策，并通过履约承诺、时序计划与执行监控三个日常运营闭环，将计划与现场变化及时衔接；

在执行层，明确各岗位的信息感知与任务执行责任，让生产状态及时、准确地进入决策过程，让执行偏差与异常及时反馈，支撑从感知、分析、决策到执行的全闭环。

支撑这一模式的，是生产运营本体、数字孪生与智能体的协同。本体通过知识图谱连接订单、资源、工艺与执行状态，支持从订单到发运的跨域协同；业务专家将运营知识提炼为清晰、可追溯的决策规则，为智能体提供业务判断依据。业务专家对规则与决策合理性负责，AI算法工程师保障模型性能与技术有效性，图谱工程师与业务专家共同维护本体的关系和业务含义，执行岗位则持续提供贴近现场真实状态的及时、准确数据。

决策方式由“瀑布式”转向“集约式”，是此次变革的核心。过去，各部门分别分析、逐层确认，遇到变化往往需要重新协调；新的模式由智能体集中分析决策，各部门围绕同一生产运营数字孪生提供信息、落实行动，减少重复分析与确认等待，并让决策依据和调整原因可追溯。经评估，决策周期可由天级缩短至小时级，决策流程大幅削减，相关预期将在运营实测中进一步验证。

这一变革着力释放决策、资源与组织三方面的潜力：减少信息核对、重复测算和跨部门等待，更快形成可执行方案；统筹物料、人员、设备、模具及工序安排，减少等待和积压，提升整体交付能力；让专业人员聚焦关键判断与持续改善，将有效经验沉淀为可复用的组织知识。进入工厂运营实测阶段后，这些预期价值将通过真实订单、资源约束与现场变化逐步检验，并用于持续完善业务规则、岗位分工与智能体能力。

埃森哲供应链与工程事业部总裁余鸿彪表示：“AI原生转型，不是简单增加AI应用，而是以AI重新思考业务如何运营。海尔以前瞻性的视野与坚定的变革决心，推动AI从单点应用走向运营核心，并进一步重塑人与智能体、组织与流程的协同方式。这不仅是运营效率的提升，更是在探索AI时代新的制造运营模式。”

埃森哲供应链与工程事业部董事总经理张思民表示：“本次合作能顺利进入车间实测，离不开海尔高层对变革的坚定决心和支持，以及双方团队在方案设计中对AI原生原则的共同坚持。此次实践不仅关注技术应用，更着重推动组织、流程与人机协作方式的协同变革，这是企业能否真正迈向AI原生变革旅程的决定性因素。放眼全球制造行业，海尔的AI原生战略是非常领先的。”

（海尔智家与埃森哲在进博会现场交流项目阶段性进展）

海尔智家与埃森哲将持续深化合作，在实际运营中验证价值、完善机制，推动全链路可视、跨部门协同与敏捷响应，为AI原生工厂的发展积累可复制的实践经验。

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