宁波华翔集团化MES选型：3个月上线两家工厂，每周再推两个车间

一家老牌汽车Tier1早就装上了数字化系统，为何还要另起炉灶，建一套新一代制造运营平台？

MES即制造执行系统，面向车间执行层，负责组织、记录和追踪生产执行过程，让进度、质量与物料流向都有据可查。业务越铺越开、工厂越建越多，这套扎在生产一线的系统就得撑起更复杂的集团化运营。

2025年，宁波华翔启动集团化MES选型，最终选中的是2020年成立的创业公司知微行易。这家创企只用了3个月，就交付华翔首批两个工厂的MES系统；此前同类交付要花5-6个月，这次提效3倍以上。

目前三家试点工厂的系统均已上线，统一的制造运营底座已经搭起来。透过这次合作，可以看到“AI+制造”往产业深处走的一条路径：制造企业多年攒下的数字化家底，怎么变成能跨工厂、跨业态反复使用的智能化能力？

多业态背后的

集团化诉求

宁波华翔创立于1988年，是汽车Tier1里的老牌集团，主营汽车内外饰件、车身金属件及汽车电子等产品。2010年，华翔就上了国际头部ERP系统，此后十多年一直在数字化建设上持续投入。新能源相关业务铺开后，不同工艺、不同生产组织方式并存，系统能不能适配，要求比过去高得多。

这个项目的起点，就是让现有数字化能力更好地接住业务变化。

问题是，每多一种业态就建一套MES、再养一套MES，运维、人员技能培养和后续升级的费用会一层层叠加。业态越多，这种投入方式越难持续。华翔想建的是统一的集团化管理平台，把总体拥有成本（TCO）压下来，同时缩短新业务上线和流程调整的时间。

另外，从数字化迈向智能化，数据和业务语言也得先统一。

华翔看重知微行易的地方有三点：架构能灵活适配不同业务单元，具备云边端协同的集团化管控能力，还有以白盒化业务语言描述并生成系统的AI Native（智能原生）特性。生产规则能说清楚，业务变化就有可调整的基础，AI也才有机会读懂数据背后的制造逻辑。

围绕这些诉求，知微行易以自研“笃行”平台和笃行 Agentic MES，在饰条劳伦斯宁波工厂、诗兰姆宁波工厂、华翔内饰天津工厂做试点改造，覆盖生产计划与执行、质量追溯、设备工装模具管理及物流协同，并与既有ERP、仓储和设备系统对接。

难的地方在于，各厂工艺不一样，用的却是同一套集团化底座。

双方因此选了云边端架构：云端统一基础数据、业务标准与集团分析口径，汇总多工厂的计划和运营信息；工厂边端管实时生产执行与设备对接，按业务需要适配现场流程，断网也能维持本地生产，连上之后再同步数据；设备与工位终端负责数据采集、扫码报工和作业指导，把管理要求落到具体工序上。

知微行易云边端架构图

总部要的统一标准管住了，各工厂必要的业务差异也留了下来。

从车间落地

到集团协同

对华翔而言，这套统一平台先得扛住不同工艺的考验。

注塑车间的追溯，难点不只是给成品贴个条码。集中供料模式下，原料从配料箱进注塑机，再加工成成品，中间哪一环没关联上，后面的质量排查就可能断线。

针对这个场景，知微行易在华翔试点项目里用条码把物料批次、配料箱与注塑机绑在一起，建立起原料到成品的批次对应关系。质量出异常时，顺着生产链条就能查到相关原料批次和加工机台，判断问题来源、划定排查范围都有了依据。

这样一条追溯链，要把现场工艺经验变成系统里的业务规则。规则在一个车间验证过，就能当作后续实施的基础，别的车间梳理流程、对接数据的重复活也就少了。

知微行易的灵活适配能力，正体现在这里。

笃行Agentic Mes依托的“笃行”平台采用业务与技术分离的开发模式：通用技术能力由平台承接，懂制造业的顾问专心设计业务流程与规则。诗兰姆IT负责人表示，注塑行业的MES需求约六成可以标准化，另外四成需要结合工厂实际调整。成熟模块直接复用，差异化需求靠配置和开发接住，不同车间在共同底座上各自保留工艺特点。

这也是知微行易在交付后半程越做越快的关键。

2026年2月底，知微行易团队进场调研，5月9日完成首批车间上线，前后不到3个月。首批车间把数据对接、接口标准和流程逻辑跑通之后，后续推广速度到了每周上线两个车间。

各车间的生产、质量和设备信息按统一口径归集起来后，集团既能横向比较工厂之间的运营表现，也能顺着数据查到具体生产环节。原先只在单个车间验证过的管理方法，开始变成集团共用的能力。

管理能力最先落到生产一线。数字孪生视图从集团往下铺到工厂、车间，再细到工作站，集团层面的运营指标因此能对应到具体工单、机台和工位记录。进度出现异常，管理者可以顺着往下查设备状态和现场处置过程；点检、质检、异常处理也有了统一的管理依据。业务数据和财务数据随之关联起来，项目盈亏能实时算清，报表效率提升一倍，OEE提升2%。

客户那一侧也被接了进来。数字孪生呈现的工厂运行状态，与客户订单、供货要求挂上钩。排序生产时，客户的排序要求贯穿工单生成、生产报工和装车发货，信息再回传仓储系统。集团于是能把生产进度放进订单履约里看，判断各工厂的运行情况撑不撑得住客户交付。

笃行Agentic Mes运营管理界面

统一平台的好处，不只在刚上线时少做重复工作，后续运行中的信息共享与协同管理同样受益。

为了让这套能力在集团内部继续铺开，知微行易还向华翔交付了完整源代码与技术文档，并为客户培训开发、运维人员及关键用户，支持华翔组建自己的推广维护团队。

眼下，双方已搭起Agentic MES架构，统一制造运营底座落了地，制造继续往智能化走，底座已经夯实。

AI+制造

下一个角逐场

如今，工业软件面对的要求，因“AI+制造”而变得更高。

2026年1月，工业和信息化部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，把大模型在制造核心环节的应用、生产经营全流程的智能化升级列为重点。这意味着工业软件不能只做生产的记录和组织，还得为更复杂的分析、判断和协同提供支撑。

下一步，华翔想借AI把生产数据的流转链路做得更直观，让集团管控从管理上的“看清生产”走向决策上的“快速响应”。可从数据集中到智能决策，中间还有一道门槛：AI不光要读懂数字，还要理解数字背后的业务。

知微行易产品的价值，正在于把制造知识和系统建设的投入延续到后续AI应用里。笃行 Agentic Mes把生产、质量、设备等信息放进统一的业务关系，“笃行”平台再以可查看、可调整的规则承载工艺知识。以后引入AI，企业有机会沿用已经打通的数据和流程，少做反复对齐业务含义、重新开发接口的活；成熟应用也能依托集团化架构推到更多工厂。

在此基础上，双方有意向继续探索智能预警、SOP文档解读、订单助手及辅助方案分析等应用，让智能体在业务判断与执行中逐步承担更多。

知微行易企业级Agent产品矩阵

对华翔这样的多业态集团来说，智能化升级的下一个挑战在于：单个工厂见效还不够，系统和应用得适应不同工厂的业务差异，在集团内推广复用。

德勤《AI in Manufacturing 2026》显示，84%的受访制造企业已从AI中获得可衡量的运营价值，但仅约两成应用案例实现了跨基地或企业级规模化推广。眼下，多数制造企业还停在单个项目见效，或是降本增效刚见起色。工艺经验与人才能力能不能规模化复制到更多工厂，正成为智能制造竞争的下一道分水岭。

制造业正处在架构调整的黄金窗口。这不是一次短期信息化项目，而是运营逻辑的系统性重构。企业得提前布局，因为当下每一次架构选择，都在拉开企业间的竞争差距。

从华翔的选择能看出，老牌制造企业做智能化升级，不必另起炉灶，关键是找到能承接复杂业务、又能持续演进的合作伙伴。一次MES换型，连着眼前的效率，也影响未来升级的起点。

知微行易产品的价值，正在于为这种延续创造条件——底层架构支持不同工厂共享数据与业务标准，白盒化的业务规则为AI理解制造现场打下基础。

过去，制造业的经验写在旧的工艺手册上，藏在交接班时的叮嘱中……如今，“AI+制造”打开了一种新的可能：让这些经验走出产线、走出工厂，成为系统能够理解、更多业务可以调用的知识。

华翔和知微行易走到一起，背后是长年积累的制造底子碰上了AI这轮技术变化。往远看，这件事的分量在于：技术一路往前，制造业的那些经验也能跟上步子，一起走向未来。