中国飞鹤×火山引擎：436个智能体走进乳业生产一线
AI TPM 架构图
「精工膜创」项目，×火为实体企业智能化转型提供更多可借鉴的山引实践样本。将设备平均故障恢复时长由104小时降至 47小时，体走”
AI在设备维保、进乳未来，业生2026年飞鹤将数智化战略升级为“3+3+2”，真正走进了工厂现场。分析判断到业务执行、在飞鹤克东工厂膜分离技术是一项核心工艺。安全、累计节约系统开发和运维成本200余万元。而是持续筛选真正能嵌入业务流程、重复故障率由34%降至8%。结合火山引擎的 HiAgent 平台和 Hermes 智能体框架，质量预测、
第三，预警和推送闭环，数智增长中心负责人只强直言：“评价 Agent，AI的意义不是简单替代人工，不只是若干智能体项目，一线员工和劳务人员异动频繁，经济。服务千余名技术工程师，”中国飞鹤副总裁、
不同于传统信息化项目的自上而下推进，质量管理和创新改善，在AI研发、最终12个项目进入决赛。“我们觉得效果最明显的场景，AI已经从‘看数据’走向‘理解问题、给出建议、工艺优化、新增AI能力中台，大赛不仅是成果展示，通量等关键数据接入豆包大模型和数据库，效果反馈的端到端闭环。让业务和技术共同解决问题，AI不是一个展示概念，一直是稳定生产和降本提效的关键瓶颈。
对飞鹤而言，水资源消耗大、
第一，对飞鹤而言，50余支团队参与，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，
把AI做成可复制的组织能力
随着AI应用不断深入，一般不是那些比较炫酷的，并由业务团队参与方案设计、火山引擎成为其AI转型战略合作伙伴。在2026飞鹤AI创新大赛（工厂季）中，该平台已开发436个智能体，近三个月活跃用户超24万，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、
现在 AI TPM 已覆盖9家工厂，重复的、是每一罐奶粉的稳定性。关键工艺和人员管理等核心环节，协同执行’，数据基础比较好，AI TPM（智能化设备管理操作系统）基于飞鹤 EV 设备管理系统，更是一套从真实场景出发、而要看它是否有效、构建了智能化设备管理操作系统，能产生量化价值的场景。能够持续复制推广的AI落地方法。质量波动才会更小。人岗权限等典型人事管理得以形成智能化闭环。多视角设备管理决策等全链路的智能管控。薪酬计算、每年节水14.4万吨，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，南丁表示，
HiAgent 作为统一的智能体开发与运维底座，
「鹤勤智联」项目由 TRAE 完成底层代码开发和工程化落地，Arkclaw 负责跨系统流程的编排与调度，双方将继续推动AI与乳业全产业链深度融合，「鹤勤智联」把“人 岗 场 事 效”做成一体化智能管理。占用设备有效生产时间等，预算管理、不能只看建了多少个，工程化和治理能力。稳定和高效。数字化生产设备占比超过90%，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。这比单纯的提效更有分量，安全、
在人员管理上，效果验证和持续优化。飞鹤搭建了统一的AI应用建设平台，实现年节约采购成本50余万元，实现故障预测、把管理做得更前置。而是进入哪些场景值得规模化的阶段。飞鹤拥有10余家现代化智能工厂，
飞鹤与火山引擎共同推进的，并通过更精准的清洗延长膜寿命，不是追逐热点，这些项目大多由最了解现场问题的一线员工提出，从单点智能体走向全产业链协同。安全管理都挑战极大。
飞鹤将进一步加强AI在产品研发、推动智能体与业务系统深度连接，生产事业部负责人孙建国介绍，矩阵备件管理、而是推动岗位能力和业务流程重新组合，一线操作员可以准确控制清洗剂用量并实时掌握库存量。大赛吸引10余家工厂、HiAgent 搭建业务智能体，AI创新平台等实际业务中跑通闭环，对于人员管理、落地一批可量化、几分钟就能拿到一个跨工厂报告。流程编排和权限管理等关键能力；TRAE 提供低代码开发支撑，”飞鹤10余家工厂数千台设备的运维管理，
飞鹤的AI建设，AI TPM 的开发者祖秀秀说：“我们守的不是机器，把AI从技术部门推向一线业务，目前，让员工将更多精力投入专业判断、排班、可复制的应用。中国飞鹤助理副总裁、使得审批、项目团队把清洗剂用量、
当不少企业还在讨论AI能做什么时，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、该智能体上线后，设备状态稳，工艺优化和供需协同等专业场景中的应用，”对乳品行业来说，这为AI应用打下了数据和设备基础。支撑多模型调用、膜清洗成本高，
“在飞鹤，让AI应用能够快速复制。
第二，Tokens 消耗接近230亿。可控、把经验沉淀得更深、清洗周期长、效率提升3倍以上，
依托火山引擎 HiAgent 平台，而是高频的、电导率、在设备运维、是安全高效生产的根本保障。真落地”来概括飞鹤的AI建设，逐步形成从问题发现、形成监测、使全产业链运行更加安全、知识治理、管理者一句自然语言提问，清洗时长、再将成熟方案复制到更多工厂。
