如何通过数字化手段打通前后端，提升销售效率及客户满意度?

AI如何助力装备制造企业提升业务效率?

装备制造企业如何做好数据管理，赋能AI应用?

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2025年10月16日，驻马店中集华骏车辆有限公司CIO杨超峰、销售易解决方案专家许炳卿、亚马逊云科技解决方案专家徐莎莎，齐聚由ENI经济和信息化网、销售易、亚马逊云科技联合主办的CIO直播间，围绕装备制造行业研产供销服等数字化转型的痛点、AI在装备制造业中的应用等主题进行了深入的探讨。

作为一家领先的装备制造企业，驻马店中集华骏车辆有限公司CIO杨超峰表示，驻马店中集华骏的数字化转型经历了三个关键阶段：从初期的“地摊化生产”到规模化、工业化、正规化的第一次升级，解决了行业散乱差的问题;随后通过“跨洋经营，当地制造”的第二次创业，在海外建立组装基地，实现了全球化布局;目前正进行的第三次创业，则是以新质生产力为战略方向，通过“星链计划”整合中集车辆旗下 18 家半挂车生产企业，重新规划设计生产，统一销售体系，关闭部分小厂或转为组装基地，实现从生产环节向全价值链延伸，涵盖设计、集采、生产、流通、营销等环节。

从工具者到业务赋能者，数字化打通业务全流程管理

在谈到数字化工具对业务增长的支撑作用时，杨超峰详细介绍了驻马店中集华骏的数字化管理系统。他表示，公司通过搭建销售系统、技术管理系统、生产管理系统、供应链管理系统以及核算系统，实现了从销售端到售后服务的全价值链数字化管理。“我们最早根据产品情况搭建了销售系统，后来又与销售易合作进行了系统升级。”杨超峰说，“同时，我们还建立了技术环节的管理系统、生产管理系统以及整个供应链的SSCM系统，实现了采购、仓储、物流等环节的全流程跟踪和管理。”

基于中集车辆半挂车业务集团面临多家工厂系统分散、车型不统一、跨部门协作复杂等问题，销售易结合中集车辆半挂车业务集团“星链”管理模式，即通过“三好发展”模式打造新质营销力，通过“三好发展”模式打造新质营销力，为中集车辆半挂车业务集团提供了一站式服务与综合性解决方案的营销模式，历时近8个月完成系统重构。一方面统了一车型与业务架构，将东莞装车、扬州通华、中集车辆半挂车业务集团三家核心工厂车型统一命名，整合销售团队为两大业务集团并按区域划分“大营”，实现销售组织虚拟化管理;另一方面优化订单流程与配置管理，在销售易系统中实现订单价格审批、互斥关系校验、快速核价功能，将订单分为绿单、红单、蓝单，绿单占比已达60%以上，推动今年上半年销售收入与产量同比增长40%;此外还打通前后端数据链路，通过接口将销售易系统与集团统一PLM系统、ERP系统联动，实现订单全流程数据流转，解决定制化订单设计漏项、生产返工等问题，实现了系统整合与效率提升。

鉴于基于中集车辆半挂车业务集团客户众多、层级复杂的特点。销售易许炳卿介绍道，CRM系统能够有效整合客户数据，提供360度的客户视图，整合全生命周期的数据，为业务决策提供有力支持。

装备制造业AI应用及数据治理

在AI技术的应用方面，杨超峰分享了中集华骏的探索和实践。他介绍说，公司首先在设备维修领域引入了AI技术，通过收集设备参数和故障数据，结合维修工程师的经验，建立了故障预测和维修指导系统。

“现在，当设备出现故障时，系统可以自动提示故障原因和维修方法，大大提高了维修效率。”杨超峰说，“此外，我们还尝试将AI技术应用于质检环节，虽然目前还面临一些挑战，但我们相信随着技术的不断进步，AI在质检领域的应用前景广阔。”此外，驻马店中集华骏还计划在订单处理环节引入AI，自动校验订单互斥关系、辅助核价，减轻后端评审压力;在设计环节结合 AI 与 CAD 软件，推动参数化设计，减少设计失误，提升定制化订单设计效率。

许炳卿进一步介绍道，AI技术在装备制造行业的应用不仅限于生产环节，还可以通过智能分析和预测帮助企业优化供应链管理。例如，通过分析客户反馈数据，企业可以提前预测市场需求，调整生产计划，从而降低库存成本并提高市场响应速度。

亚马逊云科技的徐莎莎也分享了亚马逊云科技在AI领域的探索。此外，还介绍了海尔通过AI 缩短工业设计周期 30%，联想利用大模型优化供应链决策，西门子借助 RAG 架构与向量数据库实现智能客服响应等案例。她介绍了亚马逊云科技提供包括多模态大模型(Bedrock 服务)、AI 开发工具链(SageMaker)、智能体框架(Agent Builder)等技术支撑，助力企业实现从 “对话式 AI” 到 “执行式 AI” 的升级。

装备制造企业如何做好数据管理，赋能AI应用?驻马店中集华骏选择了从数据打通与标准化入手，建立标准 API 接口，实现各系统数据互通，形成 “小中台” 架构，支持数据查询与日志追溯，为 AI 应用提供 “从脏数据到可用数据” 的处理基础。同时，推进集团级数据整合，面对中集车辆集团整合半挂车、罐式车、自卸车全品类统一接单的需求，探索跨工厂、跨品类数据标准化，为后续全价值链数据治理积累经验。

亚马逊云科技徐莎莎则从技术层面介绍了数据治理解决方案，即以S3 对象存储为底座构建智能湖仓，通过 Zero-ETL 架构实现高效数据处理，支持多模态大模型与企业自有模型开发，提供智能体动态规划、工具调用、记忆持久化能力;同时通过加密、权限管控等保障数据安全合规，满足制造业出海需求。

装备制造业数字化工具选型应核心是围绕企业业务

在直播活动的最后，三位嘉宾分享了装备制造企业数字化工具的选型建议。杨超峰介绍道，在选型数字化工具时，首先要确保工具能够高度匹配企业的实际业务需求，解决具体的业务痛点，这是选型的核心指标。同时，系统的落地性也至关重要，包括实施团队对业务的理解、系统界面的友好性以及工作流程的顺畅性。此外，工具需要具备良好的开放度和集成能力，以便与企业现有的其他系统无缝对接，并考虑性价比以及供应商的整体实力和长期合作能力。

销售易许炳卿建议应围绕企业的核心业务目标进行，确保技术发展与业务需求紧密结合，并匹配企业的中长期战略目标。强调要深耕需求场景，聚焦高价值场景，解决核心痛点，并推动价值链的协同。此外，他还提到工具需要具备智能体转化能力，将大模型转化为可执行复杂任务的自主智能体，并具备工具调用和记忆持久化功能，以提升工作效率。

亚马逊云科技徐莎莎则建议应关注工具的技术与架构融合及可扩展性，特别是云原生和AI原生能力的支持。强调工具需要建立在统一、标准的数据基础上，确保数据的准确性和一致性，并符合全球范围内的安全合规要求。此外，她还提到数字化工具不仅要赋能员工，提升工作效率，还需要能够激活组织，推动管理机制和组织文化的升级，形成跃迁式进化。