“沉浸式感受鼎捷AI如何與智能制造結合，真正落進企業生產。

5月27日，上海初夏，鼎捷數智2026第五屆數智未來峰會標桿工廠參訪活動如火如荼舉行。來自全國各地的企業伙伴、媒體朋友走進聯合軸承，沉浸式感受鼎捷為工廠賦能數智化轉型的真實場景。

記者觀察到，在這里，AI不再是概念，而是嵌入產線、驅動決策、提升效率的實際生產力。

中國制造業正在邁入智能協同新階段

作為上海電氣旗下國家級專精特新“小巨人”與“科改示范企業”，上海聯合滾動軸承有限公司（以下簡稱上海聯合軸承）深耕軌道交通軸承領域，擁有180余項專利。

成績背后是聯合軸承以及中國制造業近年來運行方式的持續升級。早期的中國制造企業運行等多依賴老師傅經驗與現場管理，屬于“經驗驅動”階段。

鼎捷數智行業咨詢專家高路在現場分享了制造業數字化智能化的發展歷程。隨著ERP、流程制度與標準化體系的大規模建設，企業逐步進入“流程驅動”階段，實現了組織能力的規模化復制。

在數字化與智能制造階段，ERP、MES、PLM、WMS、IoT及自動化產線等系統廣泛應用，企業進一步進入“數據驅動”階段，開始具備數據在線、設備聯網、業務實時化的能力。

但新問題也隨之浮現，如系統越建越多，企業整體協同效率卻未同步提升。傳統數字化解決的是局部效率問題，而企業真正的運行是跨部門、跨系統、跨角色的協同問題。

高路表示，AI時代最大的變化不只是機器人或大模型本身，而是企業第一次開始具備“感知-思考-協同-執行”的一體化運行能力。企業運行方式，正從“流程串聯”，走向“智能協同”，從“人調度系統”走向“系統調度能力”。

在此背景下，鼎捷數智發布鼎捷雅典娜“企業智能運行空間（EIOSpace）”，旨在讓企業具備一體化智能運行能力，實現從“系統+人工協調”向“數據+智能協同”的轉變。

聯合軸承×鼎捷：18年共筑高端裝備工廠的智能協同樣本

現場接受采訪的上海聯合軸承副總經理鄭磊表示，上海聯合軸承與鼎捷的合作已走過18年。從2008年的ERP進銷存起步，到如今嘉定新基地建成AI賦能的智能工廠，這段歷程清晰呈現了中國高端制造數智化轉型的典型路徑和實踐經驗。

記者將這些做法總結為5條路徑：

路徑1：階段性演進，從信息化到自適應智造

鄭磊將雙方的合作劃分為：2008至2022年為淺度信息化階段，應用ERP進銷存與工單工藝模塊；新工廠規劃建設后進入深度合作期，鼎捷提供技術指導，企業提出現場實際需求，雙方共同制定藍圖，核心追求可落地、有效益的應用。

聯合軸承其發展路徑遵循信息化（ERP、PLM）、智能物流與智能車間（AIoT）、智能化3步走流程，從經營管理層延伸至生產控制層、設備控制層，打通IT與OT數據，遵循“點線面”逐步擴展模式。

路徑2：AI賦能，三大痛點與三大成效

鄭磊介紹，聚焦高端制造數據孤島、運維被動、庫存難管等三大痛點，上海聯合軸承在新基地布局了MES、WMS、物聯網及數字孿生等全棧系統，圍繞控本、綠色、增效3大目標推進。

基于鼎捷MES一體機+物聯網平臺，聯合軸承建成全數據閉環的自適應智能工廠。數字孿生大屏實時管控生產、能耗等維度，車間AGV與機器人自適應調節節奏。AI算法實現設備異常提前12-24小時預判，并智能精算海外備件庫存。

項目成效顯著，效率提升20%、交付周期縮短超30%，打造了可復制的高端裝備智造標桿。

路徑3：AI落地的關鍵數據治理先行

面對“AI算力無法保證百分百正確，容錯機制如何設計”的挑戰，鄭磊的回應直指核心：AI落地的關鍵是前置數據治理的有效性，數據異常會導致AI結果錯誤。

當前項目第一階段重點即為數據治理，完成數據打通與有效性驗證后，再推進智能體應用，采用小步慢走、逐步落地策略。

工業產品容錯率低，前期采用“小步慢走”模式，通過數據驗證與實驗逐步落地。

目前聯合軸承與鼎捷的智能化建設已實現點到線打通，多智能體按專家、分身、指揮官分級賦權，避免超級權限風險。

路徑4：多智能體的安全架構

接受記者采訪的鼎捷數智董事長特助張俊杰認為，多智能體的特點是：理解意圖、目標導向、自主運行，如果讓智能體更好的完成任務，需通過分類機制保障安全執行，鼎捷把智能體分為分身智能體、專家智能體、指揮官智能體，分級賦予權限，有明確分工，協同運行。空間層面采用3D交互模式，規范人、智能體、智能裝備的交互權限與規則。

鄭磊舉例說，機臺參數調試實行權限分級，操作人員、工藝人員、技術人員權限不同；智能體同樣實行權責分類，驅動對應工序設備，保障生產安全。

路徑5：未來人管理AI生產力

記者觀察到，聯合軸承的實踐證明，AI應用企業生產流程沒有重大改動，但管理方式正在優化。智能化主要改變經營管理模式，企業需同時管理員工與智能體，讓智能體承擔繁瑣工作，釋放人力聚焦質量與效率控制。

鄭磊認為通過自動化剔除無附加值環節，聚焦產品質量與效率控制，減輕員工勞動強度，優化人力配置。智能體可替代生產調度崗位，實現工序協同、物料轉移、齊套率管理，人員可轉崗至高價值崗位。

從“人操作系統”到“人管理AI生產力”，聯合軸承的18年實踐，為傳統制造業的智能化轉型提供了可復制的標桿樣本。

三大場景落地

AI正重構企業運行方式

高路在工廠探訪現場結合鼎捷AI在工廠落地的3大應用場景，展現了AI時代企業運行方式正在發生深層變革。

場景一：聯合軸承從“被動維修”到“主動感知”

正如上面所言，聯合軸承通過AI算法實現設備異常提前12至24小時預判，并智能精算海外備件庫存。

高路指出，這背后不僅是設備聯網與數據采集能力的提升，更意味著企業開始具備“主動感知”能力；而海外備件的智能精算與協同采購，則體現了跨業務、跨系統、跨組織的動態協同能力正在形成。

場景二：浙江某外貿企業數字分身接單跟單

面對“多品種、小批量”的快節奏外貿模式，傳統銷售錄單、跟單大量依賴人工，效率與協同壓力大。

高路介紹，浙江某外貿企業構建了“接單助手”與“跟單助手”數字分身體系：接單助手自動識別多渠道需求，完成產品匹配、系統錄單與交期評估。

跟單助手持續跟蹤生產、庫存與物流進度，實現訂單全過程協同。系統走向后臺化，前端通過AI智能交互完成業務協同，顯著降低了員工的系統學習成本。

場景三：上海某制造企業AI智能排程

傳統排程高度依賴計劃員經驗，企業則可以通過梳理歷史數據與動態業務規則，構建起專屬排程模型。由“數字專家”沉淀排程邏輯，“數字分身”負責執行監控與異常處理，實現對插單、缺料、設備故障等復雜場景的動態響應。

為此，上海某制造企業排程從“人工經驗驅動”轉向“數智驅動”，企業只需設定庫存最優、換線成本最低、交付優先等目標，多智能體即可協同完成動態推演與資源調度。

未來企業競爭的核心是

整體智能協同能力

高路明確指出，未來企業競爭的核心將不再只是規模、成本與流程效率，而是企業整體的智能協同能力。真正領先的企業，不一定是系統建設最多的企業，而是最先完成“組織智能化”升級的企業。

這一判斷正在聯合軸承的實踐中得到驗證。AI算法實現設備異常提前12至24小時預判，海外備件智能精算與協同采購，跨業務、跨系統、跨組織的動態協同能力正在形成。企業生產流程未做重大改動，但管理方式已在優化——智能體替代生產調度崗位，實現工序協同與物料齊套管理，人員轉崗至高價值工作。數字化員工承擔繁瑣任務，釋放人力聚焦質量與效率控制。

面對當前普遍的AI焦慮，鼎捷數智執行副總裁潘泰龢在峰會現場接受媒體采訪時，給出了轉型4大關鍵：摒棄工具視角，建立人機協同工作模式；夯實數據資產，完成跨系統數據治理；重構組織與文化，打破部門數據壁壘；注入行業知識，將專家經驗與工藝知識植入AI，形成企業大腦。

記者發現，支撐這一切的是鼎捷數智44年深耕制造業構筑的“不可壓縮的時間壁壘”。服務超5萬家企業客戶，半導體領域全球頭部廠商合作占比約30%，汽車零部件A股上市公司客戶占比近20%，裝備制造百強客戶占比達20%。這些行業Know-How的積累，不是通用大模型能替代的，也不是后來者能速成的。

從聯合軸承的車間到外貿企業的數字員工，從AI智能排程到多智能體協同，一個趨勢已經清晰：企業運行方式正從“流程串聯”走向“智能協同”，從“人調度系統”走向“系統調度能力”。

看完標桿，接下來的實干才是硬道理，為何不加入呢？