在制造业迈向智能化的今天，AI 不再是概念，而是企业核心竞争力的重要组成部分。

我们近期陪伴一家拥有五十余年历史的化妆品包装制造企业，完成了从AI 全面调研 → 标杆落地 → AI CoE 体系化导入 → 人员AI 能力沉淀的全过程实践。这一转型路径，正是我们 AI CoE 方法论的典型落地案例。

第一阶段：战略认知启动（2024）

企业的转型起点，并不是技术，而是认知。

2024年，我们受邀为企业高层进行AI战略专题培训，围绕以下核心问题展开：

· AI 对传统制造业意味着什么？

· 哪些场景值得优先布局？

· 如何避免“试点一堆，落地很少”？

· 企业是否应该建立AI 组织能力？

通过系统性战略梳理，企业形成了三个共识：

1. AI 必须与业务场景深度结合

2. 不能只做技术试验，而要形成长期能力

3. 需要建立企业内部的AI 中枢能力（AI CoE）

这一步，完成的是方向校准。

第二阶段：标杆项目落地（2025）

在完成AI 战略认知升级之后，企业内部逐渐意识到：

真正制约效率与品质稳定性的，并不是产能，而是复杂决策环节对“经验”的高度依赖。

2025 年，企业围绕一个长期存在却难以突破的核心难题，主动与我们展开深度合作。

这个痛点非常具体——复杂配色配方的精准决策能力。

 

我们通过以下路径构建解决方案：

· 梳理多年历史调色数据

· 结合实时生产参数

· 建立决策类AI 模型

· 构建人机协同决策机制

搭建全新AI 配色系统：

· 自动推荐优色粉配比

· 动态优化配方结构

· 辅助工程师进行精准决策

· 降低对老员工经验的高度依赖

通过AI 辅助人工决策，提高配色精准决策能力。

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项目成果

在项目实施后，企业获得了显著改善：

✅ 产品颜色稳定性显著提升，批次色差大幅降低

✅ 配方设计周期明显缩短

✅ 试错次数减少，原料浪费下降

✅ 新产品开发节奏加快

更重要的是，企业第一次真正建立起：用数据驱动复杂决策的能力。

这一步，是从“AI 项目”走向“AI 能力”的关键跃迁。

第三阶段：从项目到体系 —— AI CoE 构建

一个标杆项目并不等于转型成功。

我们始终强调：

真正的转型，不是做几个AI 项目，而是建立企业自己的AI 中枢能力。

基于首个项目的成功经验，我们协助企业：

· 建立AI 选题评估机制

· 制定场景筛选优先级模型

· 梳理数据资产体系

· 构建内部AI 项目推进流程

· 培养内部AI 骨干团队

逐步形成企业的 AI CoE（Center of Excellence）雏形。

为什么AI CoE路径有效？

很多企业导入AI 失败，不是因为技术问题，而是因为：

· 没有战略共识

· 没有组织结构

· 没有培训体系

· 没有项目分级机制

· 没有持续迭代机制

AI CoE 路径的核心在于：
            ✔ 高层战略共识建立
            ✔ 选择高价值标杆项目
            ✔ 打造可复制方法框架
            ✔ 沉淀内部AI组织能力
            ✔ 持续迭代升级

它解决的是“能力建设问题”，而不是单一项目问题。

结语

在这个案例中，我们看到的不仅是调色精度的提升，更是一家传统制造企业完成认知跃迁与能力进化的过程。

AI转型的本质，从来不是技术本身，而是组织是否具备持续吸收与应用智能技术的能力。

而AI CoE，正是企业走向长期智能化的关键支点。

科理AI CoE 系统化导入，帮助企业从0到1，从1到N，真正建立属于自己的AI 能力。