一套模具管理系统，定制开发要花几十万元，如今员工借助AI工具，自己就能动手搭建；采购不锈钢，不用再天天盯着价格变化，AI会主动送来采购建议。在杭州，杯壶制造企业哈尔斯正尝试让AI参与生产经营中的成本管理。目前，企业员工已自主开发336个AI小应用，从钢材采购到模具研发，开始用AI精打细算。

对于制造企业来说，利润往往是一分一分省出来的。

哈尔斯是中国杯壶行业首家上市公司，产品销往全球80多个国家和地区。随着生产规模扩大，如何管好原材料采购、减少生产环节的重复投入，成为企业控制成本的重要课题。

以模具为例，一套保温杯模具动辄十几万元，由几十甚至上百个零配件组成。有些零件可以重复使用，有些则需要重新制作。过去，哪些能复用、哪些需要新做，很大程度上依赖老师傅的经验。

哈尔斯曾考虑引入专门的模具管理系统，但定制开发费用需要几十万元，真正能用上的功能可能只有两三成，后续还要支付维护费用。

有没有更省钱的办法？

哈尔斯首席信息官林仁干介绍，企业组织老师傅、研发、采购和IT人员组成小组，一起梳理模具研发和生产中的业务规则，再利用AI工具WorkBuddy搭建了一套管理小系统。

其中一个关键步骤，就是把老师傅脑子里的经验变成系统能够理解的规则。团队通过讨论和反复追问，将过去没有写进操作手册的经验整理出来，再用自然语言向AI描述需求。

如今，新订单进入后，系统就能根据已有数据，辅助判断哪些零件库存里有、哪些可以重复利用、哪些需要重新制作，以及相应的生产成本。

据林仁干介绍，这套系统的积分和Token费用估算约两三千元。虽然这一数字不包含全部人员投入和维护成本，不能与传统定制系统的总费用直接比较，但企业不再需要为每个具体需求单独开发一套大型软件，业务发生变化时，也可以及时调整系统。

除了模具管理，AI还开始帮企业盯起了钢材价格。

304、316不锈钢是保温杯的重要原材料，价格会随着市场行情波动。买早了，容易占用库存资金；买晚了，可能碰上价格上涨；买少了，还可能影响生产进度。

过去，采购负责人需要反复查看钢材行情、汇率、库存和订单，再凭经验判断采购时机。

现在，这部分工作有了AI帮忙。

据介绍，采购负责人利用AI助理“大圆”，前后花了约一个小时，就搭建了一套采购辅助工具。通过自然语言告诉AI需要关注的数据和判断规则，系统便能定时跟踪钢材期货、现货价格及美元指数，并结合企业内部库存和订单情况，生成采购建议。

“以前是人找数据，现在是数据催人。”林仁干这样形容工作方式的变化。

当然，AI只是提供建议，最终买不买、买多少，仍由采购负责人决定。

据介绍，这套工具运行两三个月后，已在采购管理方面取得降本成效。不过，具体节省金额和降本比例尚未披露。

从模具管理到钢材采购，两个看似不同的场景，背后其实是同一种思路：不必一开始就投入大量资金开发复杂系统，而是先找到实际业务中的小问题，再借助AI工具解决。

如今，这样的尝试已经延伸到哈尔斯更多业务部门。据介绍，企业业务人员已自主开发336个AI小应用，覆盖研发、生产、采购、销售和服务等环节。

与过去主要依赖IT部门开发软件不同，一些熟悉业务的一线员工，现在也能通过自然语言描述需求，参与搭建适合自己工作的工具。

这一变化也与浙江制造业数字化转型的方向相呼应。今年8月，浙江省经信厅印发《浙江省人工智能赋能制造业数字化转型实施方案（2026—2030年）》，提出围绕“研产供销服”推动AI应用，引导企业按需引入轻量级AI工具，培育“小快轻准”AI产品。

“从痛点切入，从小场景开始，先不要追求大而全。”林仁干说。

对于制造企业来说，AI不一定非要用在复杂的生产设备上。一次更合理的钢材采购、一个可以重复利用的模具零件，都可能成为降低成本的突破口。