宝马中国多智能体平台落地，AI推动采购与供应链升级
4月7日，宝马集团宣布，面向中国采购业务打造的AIconic中国多智能体系统已正式投入使用。这意味着宝马在华采购及供应链数字化升级进入新阶段，也表明AI技术已从研发、生产、营销进一步深入到采购与供应商管理等核心环节，推动“宝马360°全链AI战略”实现关键跨越，开启AI智能体赋能业务的新篇章。*画面由AI辅助生成顾羽棠宝马集团亚洲区采购与供应商网络高级副总裁“人工智能并非可有可无的辅助工具，而是推动组织变革的重要引擎。我们正在把AI能力全面嵌入采购与供应商网络，促使决策模式向数据驱动和前瞻预判升级。这不仅
AI质检革新，破解合成革行业难题
走进位于塘汇街道的禾欣可乐丽超纤皮（嘉兴）有限公司的生产车间，合成革基布在传送带上匀速前行，一旁的智能监测设备中，高速摄像机正以毫秒级的速度实时扫描、捕捉布面上的每一处瑕疵。整个生产过程，都在AI系统的精准“凝视”下高效运转。这套智能系统是行业内首个实现大规模量产应用的AI质检系统不仅入选了2025年嘉兴市人工智能应用场景标杆项目名单更解决了困扰合成革行业几十年的“人工检验”难题在过去，合成革的表观质量检验几乎全凭老师傅的经验。检验结果容易受人员状态、环境光线等因素影响，不仅效率低，还经常出现判定不一致的
AI革新质量控制案例解析
挑战：知名日化企业瓶身检测长期依赖人工目视。问题众多：厂房气味刺鼻导致员工不愿停留；缺陷判断主观，标准不一；产线速度过快，人眼跟不上，漏检品持续流入市场。AI方案：部署AI视觉检测设备。该“全天候值守”设备能识别肉眼难以察觉的微小瑕疵。成效：产品合格率突破99%，人工成本降低25%。员工抱怨“眼睛跟不上”的难题，被AI高效化解。挑战：传统工厂中，人、机、料、法、环各环节信息孤立，效率低下。排产凭经验，质检靠人工，异常处理依赖电话。AI方案：美的建立行业首个“智能体工厂”。14个智能体覆盖38个核心场景，由
制造业智能质检：从人工到AI的全面升级
在制造业中，质量控制始终是生产过程中最重要却也最棘手的环节。传统的质检方式面临三大难题：1. 人力成本持续高企一条标准生产线通常需要安排10至15名质检人员，并实行三班倒工作制。以珠三角区域为例，每位质检员的月均支出（含工资、社保及管理费用）约为8000到10000元。仅一年时间，单条生产线的质检人力成本就超过百万元。2. 检测遗漏难以杜绝人工检测容易受到状态、经验以及注意力波动的影响。统计表明，熟练工连续作业两小时后，漏检率会从最初的1%攀升至3%-5%。尤其对于一些微小缺陷（如0.1毫米的划痕），人眼