一家早已拥有数字化系统的老牌汽车Tier1，为什么还要建设新一代制造运营平台？
MES（制造执行系统），是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，负责组织、记录和追踪生产执行过程，让生产的进度、质量与物料流向有据可查。当业务不断拓展、工厂数量增加，这套深入生产一线的系统，也需要支撑更复杂的集团化运营。
2025年，宁波华翔启动集团化MES选型，选择了知微行易——一家成立于2020年的创业公司。这家创企仅用3个月就交付了华翔首批两个工厂的MES系统，相比之前交付周期缩短了5-6个月，提效3倍以上。
如今，双方已完成三家试点工厂的系统上线，搭建起统一的制造运营底座。这次合作，提供了一个观察“AI+制造”走向产业纵深的窗口：制造企业如何将多年积累的数字化基础，转化为能够跨工厂、跨业态持续复用的智能化能力？
多业态背后的
集团化诉求
创立于1988年的宁波华翔，是一家汽车Tier1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。早在2010年，华翔就已实施国际头部ERP系统，并在之后十多年持续布局数字化建设。随着新能源相关业务拓展，不同工艺、不同生产组织方式并存，对系统的适配能力提出了更高要求。
此次项目的出发点，是让已有的数字化能力更好地支撑业务变化。
但要是每增加一种业态，就建设和维护一套MES，系统运维、人员技能培养和后续升级的成本也会随之叠加。业态越多，这种投入方式越难持续。华翔希望建立统一的集团化管理平台，降低总体拥有成本（TCO），并缩短新业务上线和流程调整的时间。
与此同时，从数字化向智能化跃迁，还需要统一的数据和业务语言。
华翔看中的，是知微行易能够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。生产规则可以被清楚地表达，业务变化便有了可调整的基础，AI也有机会理解数据背后的制造逻辑。
围绕这些诉求，知微行易基于自研“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、华翔内饰天津工厂开展试点改造，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。
难点就在于，各个工厂的工艺各有差异，但却共用同一套集团化底座。
因此，双方选择了云边端架构：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；工厂边端负责实时生产执行与设备对接，按业务需要适配现场流程，断网时仍可维持本地生产，恢复连接后同步数据；设备与工位终端则承接数据采集、扫码报工和作业指导，把管理要求落实到具体工序。
知微行易云边端架构图
这样既兼顾总部统一标准管理，也兼顾了各工厂保留必要的业务差异。
从车间落地
到集团协同
对于华翔来说，这套统一平台首先要经得起不同工艺的检验。
在注塑车间，追溯的难点不只是给成品贴上条码。集中供料模式下，原料从配料箱进入注塑机，再加工为成品，任何一个环节缺少关联，都可能让后续质量排查中断。
针对这一场景，知微行易在华翔试点项目中，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。出现质量异常时，排查就能沿着生产链条追查相关原料批次及加工机台，为判断问题来源、界定排查范围提供依据。
这样的追溯链条，需要把现场的工艺经验转化为系统里的业务规则。规则在一个车间得到验证后，便可以成为后续实施的基础，帮助其他车间减少重复梳理流程、对接数据的工作。
知微行易的灵活适配能力，由此体现。
因为笃行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，熟悉制造业的顾问专注于业务流程与规则设计。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。成熟模块可以直接复用，差异化需求则通过配置和开发承接，让不同车间在共同底座上保留各自的工艺特点。
这是知微行易在交付后半程越做越快的核心原因。
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，用时不到3个月。在首批车间跑通数据对接、接口标准和流程逻辑后，后续推广速度达到每周上线两个车间。
随着各车间的生产、质量和设备信息按统一口径归集，集团既能比较工厂之间的运营表现，也能沿着数据追查具体的生产环节。原本在单个车间验证的管理方法，开始成为集团可以共同使用的能力。
这种管理能力首先向生产现场下沉。工厂数字孪生视图沿着集团、工厂、车间延伸到工作站层级，让集团层面的运营指标能够对应到具体工单、机台和工位记录。管理者看到进度异常后，可以继续追查相关设备状态和现场处置过程，工厂的点检、质检与异常处理也有了统一的管理依据。这也让业务与财务数据关联，项目盈亏实时可算，报表效率直接提升一倍，OEE提升2%。
与此同时，这项管理能力还向客户侧延伸。数字孪生呈现的工厂运营状态，与客户订单及供货要求关联起来。在排序生产中，客户的排序要求贯穿工单生成、生产报工和装车发货，相关信息再回传仓储系统。集团由此能够把生产进度放到订单履约中观察，判断各工厂的运行情况能否支撑客户交付。
笃行Agentic Mes运营管理界面
统一平台带来的收益，由此从上线时少做重复工作，延续到了后续运行中的信息共享与协同管理。
为了让这套能力能够在集团内部继续推广，知微行易还向华翔交付了完整源代码与技术文档，为客户培训开发、运维人员及关键用户，支持华翔搭建自己的推广维护团队。
目前，双方已经搭建了Agentic MES架构，实现了统一制造运营底座的落地，为制造进一步迈向智能化夯实了底座。
AI+制造
下一个角逐场
如今，“AI+制造”对工业软件提出了更高要求。
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》，将大模型在制造核心环节的应用，以及生产经营全流程的智能化升级列为重点。这意味着，工业软件既要记录和组织生产，还要为更复杂的分析、判断和协同提供支持。
下一步，华翔希望借助AI让生产数据流转链路更直观，让集团管控从管理上的“看清生产”进一步走向决策上的“快速响应”。但从数据集中到智能决策，中间还有一道门槛：AI不仅要读懂数字，还要理解数字背后的业务。
知微行易的产品价值，正在于把制造知识和系统建设的投入延续到后续AI应用中。笃行 Agentic Mes将生产、质量、设备等信息放在统一的业务关系中，“笃行”平台再以可查看、可调整的规则承载工艺知识。后续引入AI时，企业便有机会沿用已经打通的数据和流程，减少反复对齐业务含义、重新开发接口的工作；成熟应用也能依托集团化架构向更多工厂推广。
在这一基础上，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，逐步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
对华翔这样的多业态集团而言，智能化升级的下一个挑战是：不仅要在单个工厂见效，更要适应不同工厂的业务差异，让系统和应用在集团内推广复用。
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。当前，大多制造企业停留在单个项目见效，或是降本增效初见成效。因此，能否将工艺经验与人才能力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。
目前，制造业正处在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。企业必须提前布局，因为当下的每一次架构选择，都在拉开企业间的竞争差距。
从华翔的选择可以看到，老牌制造企业的智能化升级，并非要另起炉灶，而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，连接着眼前的效率，也影响着未来升级的起点。
知微行易的产品价值，正在于为这种延续创造条件——让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理解制造现场提供基础。
曾经，制造业的经验，是写在旧的工艺手册上，是藏在交接班时的叮嘱中……而如今，“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。
华翔与知微行易的合作，正是多年制造积淀与AI技术变革的一次交汇。其长远意义，就在于让技术向前走时，制造业的经验能齐头并进，迈向未来
