仅用一年覆盖50城上万企业！红壹科技如何让制造业AI转型成本直降80%？

最近留意到红壹科技以及阿里云百炼平台的合作，发觉工业AI领域确实在加快落地进程。身为始终关注技术实际运用的观察者，我十分期望目睹这种把大模型能力直接对接至具体工业场景的举措，毕竟企业最渴求的是能够迅速投入使用的工具，而非处于概念阶段的技术。

算法深化

由红壹科技跟阿里云百炼平台共同联合开发的专用于工业垂直场景中的 AI Agent，现今已经在好多家制造企业那儿完成了部署。这个平台是借助模块化设计构成的，这就让那些原本需要花费数周时间才能完成的工业智能应用部署时间，被大幅度压缩到数小时以内了。在浙江有一家零部件制造企业，于 9 月初开始使用这个平台，仅仅凭借 3 个小时就高质量完成了质量检测系统的定制。

该平台给出可视化配置界面，企业业务人员不用编写代码就能完成AI工具定制。有一家在上海的电子设备制造商运用该平台，于8月下旬自行搭建了产线异常预警系统。依据实测数据表明，该系统把人工巡检频次从每日6次降低到1次，异常识别准确率达到97%。

算力适配

采用“云边协同”架构的阿里云AI基础设施，在确保数据处理具备实时性的情形下，显著地降低了算力支出，此架构把核心计算任务布置于云端，边缘设备承担数据采集以及轻量处理工作，江苏某家纺织企业在9月份接入这个方案后，月度算力成本相较于传统模式降低了43%。

此方案对按需调用算力资源予以支持，企业能够按照业务波动状况灵活地实现配置调整。深圳有一家精密仪器制造厂商，在8月处于生产旺季阶段，凭借动态扩容机制用以应对数据峰值，在算力成本仅仅增加15%的情形下，处理能力实现了提升2倍。当前该模式已经为超过200家工业客户提供了服务。

人才布局

红壹科技于近期，从华为、阿里、金蝶等类型企业，引进了52名工业数字化领域专家，以此组建“大模型技术 + 工业知识”的复合型团队。这个团队在9月中旬的时候完成组建，团队内部成员平均呢，具备8年朝上的工业场景实战经验，着重强化AI技术在产线方面的落地能力。

旨在面向特定工业场景的领域模型，正由新团队开展开发工作，预计11月时会完成首批5个专业模块，这些模块涵盖设备维护、工艺优化等典型需求，已经在山东某装备制造企业展开实测，该企业所反馈的情况表明，新模型针对故障预警的准确率相较于通用模型提升了31% 。

AI智能体工厂

9月20日，红壹科技正式发布了“AI智能体工厂”，它能向销售、采购等7大核心部门提供专属AI助手，此平台运用统一架构，可保证各业务系统数据互通，广东有一家电企业已部署好了全套系统，达成了跨部门数据协同。

有这样一个系统，它具备支持迅速定制这一特性，各个企业能够依据自身所拥有的流程去对AI助手的功能作出调整。在北京，存在一家专门供应汽车零部件的商家，在进行8月测试的那段时期里，仅仅花费了两天的时间，便达成了采购助手的个性化配置这件事情。当这个助手得以上线之后，它把供应商评估所需要的时间，从最伊始之时的3个工作日，缩短到了现今的4小时 。

销售与采购优化

12项关键指标，诸如业绩、毛利等，AI销售助手能够实时解析，进而自动生成销售策略建议。浙江存在某建材企业使用了这个助手，在9月份识别出3个高潜力区域市场，进而当月销售额环比增长了18%。该助手还具备动态调整销售目标的能力，以此确保资源投向最优渠道。

借助对历史数据做分析，AI采购助手实现优化库存策略，以降低资金占用。江苏地方一处化工之企业在对此助手予以部署过后，库存周转率得以往上升幅达25%，缺货率更是向下降低至0.3%。而且此助手具备自动评估供应商绩效的能力，可让采购团队从麻烦繁琐的数据整理操作里解脱出来 。

生产与财务升级

从监控到优化的全流程管理，由AI生产助手来实现，这使得车间运行效率得到显著提升。深圳有一家电子厂，在8月进行了部署，之后设备利用率提高了22%，产品不良率降低到了0.05%。该助手能够通过实时分析生产数据，进而自动推送优化建议 。

那整合多源财务数据的AI财务助手，它能提供动态业务洞察。有一家位于上海叫做某机械制造商的企业，使用了这个助手之后，月度结账时间从原本的5天，大幅缩短到了8小时。而这个系统呢，它具备自动识别异常收支的功能，在9月份的时候，成功帮助企业管理层及时规避了2笔存在风险的交易 。

身处不同企业的各位读者，所在的企业有没有开始试着运用类似的工业AI应用呢？在实际将其实行落地的进程当中，你们碰到的最突出障碍，是技术适配方面的问题，还是团队接受度方面的问题呢？欢迎在评论区域一同分享你们的实践经历，要是觉得这篇文章具备一定帮助作用，请给予点赞支持之外，还把它分享给更多有需求的同行 。