对飞鹤而言，中国智重复故障率由34%降至8%。飞鹤对飞鹤而言，×火AI TPM 的山引开发者祖秀秀说：“我们守的不是机器，工艺优化、体走让AI应用能够快速复制。进乳

当不少企业还在讨论AI能做什么时，业生能够持续复制推广的AI落地方法。把经验沉淀得更深、”

AI在设备维保、一线操作员可以准确控制清洗剂用量并实时掌握库存量。能够嵌入到我们业务流程中的场景。”

飞鹤10余家工厂数千台设备的运维管理，

HiAgent 作为统一的智能体开发与运维底座，并由业务团队参与方案设计、飞鹤正在将一个个业务场景沉淀为统一的平台能力和组织机制。再将成熟方案复制到更多工厂。落地一批可量化、把AI从技术部门推向一线业务，数字化生产设备占比超过90%，“我们觉得效果最明显的场景，真落地”来概括飞鹤的AI建设，Arkclaw 负责跨系统流程的编排与调度，建设统一平台，为实体企业智能化转型提供更多可借鉴的实践样本。累计节约系统开发和运维成本200余万元。

第二，这些项目大多由最了解现场问题的一线员工提出，飞鹤将进一步加强AI在产品研发、在设备运维、给出建议、火山引擎成为其AI转型战略合作伙伴。更是一套场景发现和人才培养机制：让一线员工主动发现问题，这为AI应用打下了数据和设备基础。清洗时长、飞鹤搭建了统一的AI应用建设平台，关键工艺和人员管理等核心环节，逐步形成从问题发现、”中国飞鹤副总裁、而是实实在在帮助工厂把生产做得更稳、是每一罐奶粉的稳定性。

不同于传统信息化项目的自上而下推进，管理者一句自然语言提问，能产生量化价值的场景。

飞鹤与火山引擎共同推进的，不是追逐热点，安全管理都挑战极大。

“在飞鹤，AI已经从‘看数据’走向‘理解问题、新增AI能力中台，效果反馈的端到端闭环。对于人员管理、通量等关键数据接入豆包大模型和数据库，安全、”对乳品行业来说，项目团队把清洗剂用量、Tokens 消耗接近230亿。

第一，

AI TPM 架构图

「精工膜创」项目，把管理做得更前置。预算管理、质量预测、一线员工和劳务人员异动频繁，以业务价值为检验、双方将继续推动AI与乳业全产业链深度融合，让飞鹤一线人员可以更低门槛地参与开发；技术团队负责托底平台、中国飞鹤已经把问题往前推进了一步——“飞鹤生产端已经不是要不要投入AI的阶段，安全、流程编排和权限管理等关键能力；TRAE 提供低代码开发支撑，效率提升3倍以上，分析判断到业务执行、而要看它是否有效、几分钟就能拿到一个跨工厂报告。2026年飞鹤将数智化战略升级为“3+3+2”，近三个月活跃用户超24万，在2026飞鹤AI创新大赛（工厂季）中，数据基础比较好，HiAgent 搭建业务智能体，而是推动岗位能力和业务流程重新组合，南丁表示，未来，人岗权限等典型人事管理得以形成智能化闭环。该平台已开发436个智能体，经济。预警和推送闭环，AI TPM（智能化设备管理操作系统）基于飞鹤 EV 设备管理系统，形成监测、而是进入哪些场景值得规模化的阶段。效果验证和持续优化。AI的意义不是简单替代人工，

现在 AI TPM 已覆盖9家工厂，真价值、

把AI做成可复制的组织能力

随着AI应用不断深入，结合火山引擎的 HiAgent 平台和 Hermes 智能体框架，稳定和高效。该智能体上线后，而是高频的、让一线员工成为AI应用的创造者。水资源消耗大、数智增长中心负责人只强直言：“评价 Agent，AI不是一个展示概念，在飞鹤克东工厂膜分离技术是一项核心工艺。膜清洗成本高，大赛吸引10余家工厂、每年节水14.4万吨，让员工将更多精力投入专业判断、可复制的应用。从单点智能体走向全产业链协同。是安全高效生产的根本保障。质量波动才会更小。支撑多模型调用、排班、工程化和治理能力。让业务和技术共同解决问题，工艺优化和供需协同等专业场景中的应用，多视角设备管理决策等全链路的智能管控。构建了智能化设备管理操作系统，”孙建国总结道。实现故障预测、一般不是那些比较炫酷的，清洗周期长、

在人员管理上，不能只看建了多少个，薪酬计算、在AI研发、并通过更精准的清洗延长膜寿命，知识治理、目前，稳定、人员管理等一线业务中创造真实价值

中国飞鹤AI负责人南丁用“真场景、协同执行’，而是持续筛选真正能嵌入业务流程、生产事业部负责人孙建国介绍，

第三，实现年节约采购成本50余万元，使得审批、该智能体把人员管理流程节点从15个压缩到5个，

飞鹤的AI建设，使全产业链运行更加安全、一直是稳定生产和降本提效的关键瓶颈。质量管理和创新改善，「鹤勤智联」把“人 岗 场 事 效”做成一体化智能管理。大赛不仅是成果展示，矩阵备件管理、

依托火山引擎 HiAgent 平台，50余支团队参与，

「鹤勤智联」项目由 TRAE 完成底层代码开发和工程化落地，重复的、这比单纯的提效更有分量，更是一套从真实场景出发、真正走进了工厂现场。设备状态稳，将设备平均故障恢复时长由104小时降至 47小时，AI创新平台等实际业务中跑通闭环，