美的通過AI變革運營體系，以形成對上下游產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)加持，其高效靈活的柔性布局，有效降低了整個供應(yīng)鏈的成本，也促使美的的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有良性表現(xiàn)。

文 | 王雅迪

ID | BMR2004

作為家電行業(yè)的鏈主，美的通過十余年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，已經(jīng)從傳統(tǒng)的家電制造企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)楦采w五大業(yè)務(wù)板塊的全球化科技集團。

根據(jù)3月28日晚最新發(fā)布的財報數(shù)據(jù)顯示，2024年全年，美的營業(yè)收入4091億元，同比增長9.5%，凈利潤385億元，同比增長14.3%。其中，為產(chǎn)業(yè)鏈賦能的商業(yè)及工業(yè)解決方案業(yè)務(wù)(B端業(yè)務(wù))收入達到1045億元，首次突破千億元，同比增長6.87%。2025年，美的秉持“以簡化促增長，以自我顛覆直面挑戰(zhàn)”的經(jīng)營理念，堅持海外OBM(自有品牌)優(yōu)先、深化DTC(直達消費者)模式以及推動To B業(yè)務(wù)發(fā)展轉(zhuǎn)型。

美的旗下云服務(wù)商“美云智數(shù)”是其實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要載體，為鏈條企業(yè)提供工業(yè)軟件及數(shù)字化咨詢服務(wù)。近日，美云智數(shù)副總裁魏曉剛接受《商學院》雜志訪談時強調(diào)，美的每年在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上投入二三十億元。為了助力“數(shù)字美的2025”戰(zhàn)略實施，美的推行全員數(shù)字化與智能化“雙化”人才培養(yǎng)及認證，對AI的投入和定位重視度提升至與數(shù)字化同等水平。通過AI變革運營體系，以形成對上下游產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)加持，用AI反向驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

01

產(chǎn)業(yè)鏈前移策略賦能供應(yīng)商

數(shù)字化對于美的運營至關(guān)重要，集團內(nèi)有超過5000名專業(yè)人員致力于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

供應(yīng)鏈方面，美的每年從超過5000家供應(yīng)商處采購上千億元的原材料和零部件，并向數(shù)萬家中小型零售商和其他客戶銷售超過200個品類的產(chǎn)品，美的不僅需要實現(xiàn)自我的數(shù)字化升級，還需要利用數(shù)字化技術(shù)幫助供應(yīng)商提高生產(chǎn)效率并降低庫存。

美云智數(shù)數(shù)字供應(yīng)鏈副總經(jīng)理楊哲向《商學院》雜志表示，供應(yīng)商數(shù)字化和智能化升級的難點主要體現(xiàn)在兩方面，一是由于每家供應(yīng)商體量不一樣，企業(yè)缺少數(shù)字化人才，尤其是能夠清晰規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才；二是對于數(shù)字化項目的投入和產(chǎn)出，供應(yīng)商有時會有遲疑，美云智數(shù)希望深入到家電產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商的經(jīng)營過程中，為他們提供軟件服務(wù)。

美的在產(chǎn)業(yè)鏈升級的過程中，把資產(chǎn)周轉(zhuǎn)效率作為核心考量指標。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的1.0階段，于2015年啟動了以客戶為導(dǎo)向的產(chǎn)銷模式，即“T+3”模式。該模式下，把產(chǎn)品從下單到交付分為4個階段，即下單、備料、生產(chǎn)和發(fā)運，每個階段都需要一定的周期，每個周期3天。

楊哲指出，整個過程以用戶為中心，優(yōu)化自身接單、備料、生產(chǎn)、發(fā)貨的價值鏈，使整體效能迅速聯(lián)動起來。例如，通過APS(智能排產(chǎn)系統(tǒng))智能計劃運營，可以將市場側(cè)的需求精準傳遞到生產(chǎn)、物流、采購等環(huán)節(jié)。尤其是供應(yīng)商能夠接收到美的GSC平臺(全球供應(yīng)商云平臺)傳遞的物料需求計劃，以此作為備貨依據(jù)，通過GSC系統(tǒng)傳遞的采購訂單來安排半成品的生產(chǎn)節(jié)奏。同時也可以通過平臺傳遞的送貨通知，進行在線送貨預(yù)約，準時送達到智能工廠。

值得一提的是，一旦市場端的計劃發(fā)生變化，GSC系統(tǒng)會及時傳遞變化信息，以減少上游渠道的庫存呆滯。針對不可抗力引起的呆滯，美的會從研發(fā)生產(chǎn)、商務(wù)政策等各個環(huán)節(jié)采取消化措施。整個過程真正把效率經(jīng)營的理念擴大到產(chǎn)業(yè)鏈的合作伙伴中，是一種產(chǎn)業(yè)鏈前移的策略體現(xiàn)。通過精準的需求預(yù)測和訂單驅(qū)動，美的能夠?qū)崿F(xiàn)零庫存或者低庫存運營，降低庫存積壓和資金占用的風險。

此前，由于信息傳導(dǎo)渠道不暢，市場信息很容易誤導(dǎo)工廠的生產(chǎn)，造成產(chǎn)品過量或緊缺，給家電供應(yīng)鏈的庫存管理帶來挑戰(zhàn)。美的通過柔性供應(yīng)鏈的布局，實現(xiàn)了難以復(fù)制的運營效率優(yōu)勢，多項效率指標均呈現(xiàn)逐年提升的趨勢。例如，國內(nèi)市場從下單到交付的平均周期由2021年的21天減少至2023年的12.5天，2024年周期國內(nèi)目標是7天，顯著低于行業(yè)平均水平。

楊哲介紹，構(gòu)建一個高效靈活的柔性供應(yīng)鏈系統(tǒng)，具體包含七個舉措：高度集約化和信息化的供應(yīng)鏈運行體系，這是大前提；研發(fā)側(cè)通過模塊化、標準化的設(shè)計降低供應(yīng)鏈的復(fù)雜度；建設(shè)柔性生產(chǎn)線，實現(xiàn)多品種小批量的生產(chǎn)模式，滿足個性化定制需求；供應(yīng)鏈協(xié)同側(cè)，通過信息和管理的協(xié)同，與供應(yīng)商以及物流伙伴實現(xiàn)共同提效；資源分配上，對庫存進行上述的前移管控策略，按需生產(chǎn)；智能物流和配送環(huán)節(jié)，利用AI算法規(guī)劃最優(yōu)的配送線路，提高物流運行效率；最后是客戶共創(chuàng)，通過線上AI平臺和線下渠道與其互動，使其實時參與到生產(chǎn)和供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的需求定制中。

高效靈活的柔性布局，有效降低了整個供應(yīng)鏈的成本，也促使美的的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)效率有良性表現(xiàn)。2024年美的依舊保持健康的現(xiàn)金流水平，經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額為605億元，同比增長4.2%。

美的方面表示，“自我顛覆就是要跳出既有優(yōu)勢，擺脫歷史負擔和路徑依賴，要敢于打破結(jié)構(gòu)，破壞體制，減少結(jié)構(gòu)性和體制性成本。”

02

工業(yè)模型和智能體加速業(yè)務(wù)閉環(huán)

美的很早就開始了對大模型的研究。

2023年下半年，美的開始開發(fā)自己的大模型。2024年成立集團AIGC戰(zhàn)略小組全面擁抱AIGC,升級工作模式、業(yè)務(wù)模式和商業(yè)模式。“美的經(jīng)驗”還對外形成“燈塔效應(yīng)”。同年11月，美云智數(shù)對外發(fā)布美擎AIGC解決方案，賦能智能制造高效協(xié)同。

伴隨著AIGC技術(shù)不斷深度融合業(yè)務(wù)，2025年美云智數(shù)打造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺——美擎集成平臺iPaaS成功接入DeepSeek大模型，與現(xiàn)有美擎大模型形成協(xié)同生態(tài)，為企業(yè)提供智能高效且性價比高的數(shù)智化產(chǎn)品和方案。同時，美的內(nèi)部也已經(jīng)完成了DeepSeek-R1的本地部署，接入AI算法平臺、AIGC門戶等多個智能應(yīng)用。

接入DeepSeek，以及Kimi、通義千問及通義萬象等AI連接器，能夠為企業(yè)提供更強的數(shù)據(jù)集成與應(yīng)用集成能力。例如，基于AI自動生成集成流場景，美擎iPaaS平臺利用DeepSeek模型，實現(xiàn)更加智能的集成流生成、腳本生成、智能排錯、流程故障分析等應(yīng)用，通過接入DeepSeek連接器及模型能力，企業(yè)可以在多種場景中實現(xiàn)智能化應(yīng)用。

魏曉剛指出，AIGC的應(yīng)用最終還是要為企業(yè)經(jīng)營創(chuàng)造價值，搭建個性化和專家級的知識庫，實現(xiàn)自身垂直/專用大模型部署，研、產(chǎn)、供、銷、服等各個環(huán)節(jié)要有獨立的知識體系和業(yè)務(wù)流程，因此，要在大模型基礎(chǔ)上構(gòu)建自己的垂域模型，再拓展到各個具體場景的專用模型，形成模型的三層遞進關(guān)系。真正應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)降本增效需要有垂域模型和專業(yè)模型的訓(xùn)練。

在他看來，將來可能以三個月或半年為一個節(jié)點，很快會出現(xiàn)垂類智能體。這種專有智能體可以整合業(yè)務(wù)場景、業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)知識與企業(yè)產(chǎn)品，將形成一個閉環(huán)，為企業(yè)創(chuàng)造全新的業(yè)務(wù)模式。

據(jù)悉，美的正推進大模型和智能體技術(shù)的探索與應(yīng)用，建立基于自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的家居領(lǐng)域語言大模型“美言”，為各類智能產(chǎn)品賦能。這一技術(shù)已應(yīng)用于語音空調(diào)、雙洗站、掃地機、烤箱等產(chǎn)品，并首次將智能體能力應(yīng)用于家居場景生成，實現(xiàn)了快速響應(yīng)和可控生成的效果。更重要的是，這種智能化升級還穿透產(chǎn)業(yè)鏈，延伸到更多供應(yīng)商場景。

魏曉剛表示，從鏈主向供應(yīng)商延伸的場景最典型的是計劃與下游的互動，很多供應(yīng)商需要向計劃員詢問業(yè)務(wù)需求的具體細節(jié)。目前，基于采購環(huán)節(jié)的“計劃”這一場景便形成了智能體。所有供應(yīng)商可以與智能體互動，進行訂單查詢、計劃了解、共享庫存等環(huán)節(jié)，減少了很多供應(yīng)商集中找一個人去咨詢的場景，無論是庫存還是物流計劃，都可以與美的實時對齊。

特別是在質(zhì)檢AI方面，在經(jīng)歷了“人工質(zhì)檢員一傳統(tǒng)AI檢測一智能體”的三個代際變化后，美的已形成了自身的獨特優(yōu)勢。

楊哲介紹，首先，相比于傳統(tǒng)基于規(guī)則的AI技術(shù)，智能體運算能力和反應(yīng)效率更高；其次，現(xiàn)有大模型有非常好的人機協(xié)作能力，此前更多是把AI的質(zhì)檢標準存儲后，通過高速攝像機對各種檢測面進行采集，之后對比圖像檢測參數(shù)，整個過程比較機械化，如今可以更好地理解AI的技術(shù)標準，并形成專家級別的預(yù)測能力，對數(shù)據(jù)進行分析檢測；此外，當前大模型經(jīng)過幾代改良，對于整個服務(wù)器資源的調(diào)用會明顯優(yōu)于早期對于AI設(shè)備的依賴，且智能體封裝更專業(yè)，可以形成縱深領(lǐng)域的知識壁壘。

目前，在產(chǎn)業(yè)賦能方面，美擎工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已累計接入超過400萬臺工業(yè)設(shè)備，提供超過1200個工業(yè)APP和5000多個工業(yè)模型，累計服務(wù)各類企業(yè)超過60萬家。

值得一提的是，智能體的研發(fā)不僅需要生產(chǎn)線上的實戰(zhàn)信息，還需要AI算法專家以及模型專家的參與，因此，美的邀請了行業(yè)的高階算法團隊一起進行共創(chuàng)。目前，美的內(nèi)部已發(fā)布大約5000多個工業(yè)智能體，整個研發(fā)過程就是廣泛共創(chuàng)的過程。

03

全球化的一致性和敏捷性

目前美的在全球擁有超過400家子公司、38個研發(fā)中心和44個主要制造基地，員工超過19萬人，業(yè)務(wù)遍及200多個國家和地區(qū)。在海外設(shè)有22個研發(fā)中心和23個主要制造基地，遍布十多個國家。

美的主要通過“2+4+N”全球化研發(fā)網(wǎng)絡(luò)建立全球研發(fā)規(guī)模優(yōu)勢，國內(nèi)以順德總部全球創(chuàng)新中心和上海全球創(chuàng)新園區(qū)為核心，海外以美國、德國、日本和意大利研發(fā)中心為主，同時基于成本加激勵模式(CPI模式)推進海外研發(fā)中心的本地化用戶研究、產(chǎn)品支持和技術(shù)創(chuàng)新，發(fā)揮區(qū)位技術(shù)優(yōu)勢，整合全球研發(fā)資源。

在全球化的管控策略上，楊哲給出兩個關(guān)鍵詞，即“一致性”和“敏捷性”。

“一致性”主要是追求體系和數(shù)字化的一致，例如在國內(nèi)各個領(lǐng)域的IT系統(tǒng)已成為企業(yè)出海的“最強外掛”。在海外工廠落地的過程中，IT系統(tǒng)已經(jīng)對相關(guān)信息進行同步。由于海外工廠的運營以及供應(yīng)鏈周邊配套的成熟度與國內(nèi)存在區(qū)別，因此美的對平臺進行了優(yōu)化調(diào)整，比如小語種場景的簡化和改造。通過這些方式，美的快速滿足了全球化運營的需求，將國內(nèi)的管理體系與國外共享。

“敏捷性”主要是指因地制宜發(fā)展美的的供應(yīng)鏈能力。中國工業(yè)的零部件門類齊全，在國內(nèi)具有很大的成本優(yōu)勢，因此，通過KD散件的方式把國內(nèi)具有成本優(yōu)勢的零部件，率先走出海外。

與此同時，美的在集團層面有統(tǒng)一的供應(yīng)鏈運營中心，在各大區(qū)域還搭建了國家級的區(qū)域供應(yīng)鏈協(xié)同組織，以減少對國內(nèi)生產(chǎn)的依賴。例如，2023年美的完成覆蓋中東和歐盟的區(qū)域倉上線；2024年完成泰國制造基地區(qū)域倉建設(shè)并于年內(nèi)正式啟用。基于此，美的2024年市場端備件供應(yīng)的時效同比提升20%。

楊哲透露，海外23個主要制造基地周邊都搭建了共享的戰(zhàn)略備貨倉，大約有20多個，通過這種較為分散的區(qū)域管理方式能有效應(yīng)對地緣政治的風險，比如可以避免芯片法案的限制而導(dǎo)致供應(yīng)鏈中斷。

為了應(yīng)對復(fù)雜的國際環(huán)境，保持海外供應(yīng)鏈的韌性，美的主要通過四個策略來對關(guān)鍵物料進行動態(tài)調(diào)整。

第一是地區(qū)的風險評估機制，定期對全球各地的地緣政治風險、貿(mào)易政策變化、自然災(zāi)害等進行風險評估，并劃分風險等級，針對不同等級設(shè)立不同的庫存策略；第二是庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)的調(diào)整，高風險地區(qū)的安全庫存可能會從120天調(diào)到150天以上，以此確保生產(chǎn)和交付的連續(xù)性，低風險區(qū)域的庫存天數(shù)可能會降到90天以內(nèi)，以減少庫存成本；第三是針對芯片、稀土等關(guān)鍵物料會優(yōu)先在戰(zhàn)略備貨倉中進行儲備，并且與供應(yīng)商簽訂長期協(xié)議來確保供應(yīng)的穩(wěn)定，同時結(jié)合市場預(yù)測和生產(chǎn)計劃動態(tài)調(diào)整備貨量；第四是通過數(shù)字化供應(yīng)鏈系統(tǒng)實時監(jiān)控全球的原材料供應(yīng)情況，一旦某個地區(qū)發(fā)生風險，風險大模型AI系統(tǒng)會自動觸發(fā)預(yù)警，并且啟動目標備貨倉的調(diào)配機制。

據(jù)悉，美的運用AIGC能力賦能數(shù)字化企劃，研發(fā)了To C/To B業(yè)務(wù)AI企劃助手，通過對海外住宅空間的研究分析，提升產(chǎn)品創(chuàng)新機會點挖掘效率、降低海外OBM產(chǎn)品企劃成本。同時，發(fā)揮供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)優(yōu)勢，設(shè)立了跨境物料供應(yīng)智能控制塔，賦能跨境物料供應(yīng)計劃的“一盤棋”管理，并針對制造現(xiàn)場管理建設(shè)實時調(diào)度運營中心，實現(xiàn)風險實時預(yù)警和干預(yù)，提升工廠運營效率。

楊哲坦言，產(chǎn)業(yè)鏈出海會面臨數(shù)字化的人才難點，海外人才成本是國內(nèi)的三到四倍，尤其軟件類人才更為昂貴，因此海外的數(shù)字化能力基本依托國內(nèi)進行復(fù)制和推廣落地。但由于海外各個國家基礎(chǔ)設(shè)施搭建的水平不一，未必每個供應(yīng)商都可以在各個場景中形成協(xié)同，目前，部分海外國家的協(xié)同能力大致對標國內(nèi)十幾年前的情況。美的的目標是在未來一到兩年時間里，將“燈塔工廠”的能力更多復(fù)制到海外。

04

用智能化反向帶動數(shù)字化

截至2024年底，美的已擁有37家國家級綠色工廠、13家綠色供應(yīng)鏈工廠、9家5G工廠、3家卓越級智能工廠、3家零碳工廠以及6家世界級“燈塔工廠”，美的在全球制造行業(yè)展現(xiàn)出較強的智能制造能力和數(shù)字化水平。

魏曉剛認為，目前已經(jīng)進入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下半場，工業(yè)革命4.0帶來的“智能化”才剛剛在世界打響。此前沒有做好數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，從某種角度上，又重新回到統(tǒng)一的起跑線，可以借助AI提效實現(xiàn)彎道超車。接下來一定是智能化反向驅(qū)動數(shù)字化，為企業(yè)經(jīng)營賦能。

2022年，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型十年之際，美的便對外發(fā)布了“數(shù)字美的2025”戰(zhàn)略，并提出要達到相應(yīng)的目標，這離不開人才的支撐。于是，同年美的啟動了“全員數(shù)字化”的工作。這項工作的推進并不容易，AI為驅(qū)動數(shù)字化帶來了新突破口。

魏曉剛指出，美的總體員工人數(shù)超過19萬，僅從崗位來看，IT人員2000人左右，其余大部分為業(yè)務(wù)人員，需要讓這些業(yè)務(wù)人員，尤其是核心崗位人員學會用數(shù)據(jù)分析問題、解決問題。

魏曉剛進一步解釋說，員工對AI的接受程度遠遠大于數(shù)字化，特別是DeepSeek這類大模型，突破了技術(shù)臨界點和科技的使用門檻。從使用效果看，無論是智能助手還是數(shù)字人，在生產(chǎn)制造、質(zhì)檢、營銷服務(wù)等具體場景中能夠產(chǎn)生立竿見影的賦能效果，與業(yè)務(wù)快速結(jié)合。反觀數(shù)字化，門檻相對較高，如何用數(shù)據(jù)解決具體問題、通過數(shù)據(jù)持續(xù)運營，需要長時間學習，對工作的改善效果沒有那么快。如今AI重塑數(shù)據(jù)價值，提升與業(yè)務(wù)知識的數(shù)據(jù)融合度，可以通過AI降低一部分數(shù)據(jù)門檻，反向驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2024年初，美的曾定下一個目標：通過AIGC應(yīng)用降本2000萬元，并在4月份就實現(xiàn)了該目標。隨后，美的把降本目標調(diào)整到1億元，到12月實現(xiàn)降本超過1.6億元。目前，美的正在打造一個大型工廠智能體，并積極與相關(guān)科研機構(gòu)和企業(yè)合作，計劃用2—3年將這個智能體中臺體系化、機制化，成為工業(yè)制造行業(yè)級智能體中臺。

來源 | 2025年5月刊