随着人工智能技术在制造企业管理领域的深度融合，传统企业信息化模式正迎来根本性重构。柴油机作为汽车产业核心配套部件，其制造企业的信息化建设是汽车产业智能制造转型升级的重要组成部分。当前，包括柴油机在内的传统制造企业，其信息化建设仍沿用以代码开发为主的传统架构搭建逻辑，普遍存在建设效率失衡与数据治理短板困境。据统计，企业管理类程序中超 90% 的标准化数据库操作可由人工智能（AI）技术替代，但信息化系统功能的复杂化加剧基层操作人员与管理层之间的新型信息孤岛；同时，管理人员受系统操作壁垒限制，陷入电子表格依赖的管理陷阱，无法通过信息化系统实时获取柴油机及汽车配套生产制造、供应链协同等核心数据，导致企业经营决策滞后或数据失真。此外，柴油机制造行业具有生产工序复杂、核心部件单耗管控严格、集团化多基地生产、供应链协同标准严苛等特性，现有通用型企业信息化模式难以适配行业专属需求。

针对上述问题，本文采用案例研究法，以自主编程开发阿米巴系统的AI迭代过程为研究对象，通过融合企业资源计划（ERP）功能、柴油机及汽车配套领域生产经营、供应商协同等多维度应用场景，结合柴油机及汽车配套经营数据与管理经验，研究AI赋能背景下柴油机及汽车配套企业信息化建设典型案例；结合柴油机制造企业特性，剖析 AI驱动企业信息化建设的核心变革趋势与实践路径，并构建适配行业特性的信息化管理模式，以期为柴油机及汽车配套制造企业的AI信息化转型提供理论与实践参考。

1 AI环境下柴油机企业信息化的核心变革趋势

1. 1 自然语言破解新信息孤岛

传统柴油机制造企业信息系统普遍采用“菜单点击+参数配置”交互模式，导致一线生产操作人员与管理层间形成新型信息壁垒。一线操作人员可熟练运用 ERP 系统，完成生产数据录入与查询，管理人员却因使用壁垒影响，需通过基层汇报或对导出数据进行二次处理，方可获得如刀具单耗、配套产能等核心数据，进而引发决策滞后、信息失真等问题。

此外，信息化建设起步较早的大型柴油机企业，其早期系统以业务操作为核心，人机交互体验欠佳，在“系统等同于业务操作”的固化思维下，仅一线人员熟悉系统操作，逐渐形成基层操作人员与管理层之间的信息孤岛。新兴企业管理系统采用商业智能（BI）架构搭建信息化系统，更易于管理人员理解与运用相关数据，然而传统制造企业受系统架构庞杂、历史相关因素限制等束缚，即便意识到问题也难以实施优化改造。

AI 自然语言处理交付技术为上述问题的解决带来转机。管理人员无须掌握复杂的系统操作技术，便可直接通过自然语言提交柴油机生产管理需求，系统借助AI自然语言模块完成解析与识别后，联动内嵌行业私有知识的知识库开展语义匹配与检索，完成处理后向用户反馈目标结果，并跳转至对应功能页面提供操作指导，从而实现管理决策端与一线生产数据的实时对接，彻底打破系统操作壁垒。与此同时，交互过程中的用户意图、操作路径与反馈结果将实时回传至系统，形成闭环迭代并持续优化系统性能。自然语言处理交互系统具体结构如图 1 所示。

图 1 自然语言处理交互系统结构

1. 2 AI+知识库实现深度智能分析

传统人工报表解读长期面临两大核心瓶颈：一是解读者专业能力差异直接影响结论准确性；二是人为主观判断偏差易导致分析结果失真，无法满足柴油机企业精细化成本管控的发展要求。本文依托面向柴油机企业构建的专属AI知识库（产品核心数据），通过算法对生产经营数据开展深度分析，可为产品研发优化、质量管控、运维决策等业务环节提供智能化支撑，进而显著提升报表解读的客观性与精准度。

以柴油机制造企业生产单元刀具单耗成本分析为例，AI 技术可完成多维度结构化数据分析：

① 通过年度、月度历史数据对比，结合刀具单耗、产品产出量等关键指标动态监控成本效率，以识别成本波动特征，验证成本管控成效；② 从成本优化、生产计划排期等维度提出优化建议，依托行业知识库构建跨模块可视化分析模型，指导生产异常溯源排查与运营管理升级，推动成本分析模式从单点报表分析向全业务链路管控分析转型。

这一分析过程表明，根据柴油机行业专属知识库，AI 技术打破单一页面信息局限，形成系统性分析能力，主动引导跨模块深度管理决策，初步形成适配本行业生产运营场景的超级 AI管理应用模式。

1. 3 管理思想应用化落地

传统信息化模式下，柴油机制造企业的定制化管理功能需依赖专业技术人员定制开发，普遍存在开发周期长、建设成本高、管理理念传递失真等问题，适配柴油机生产、库存管理等业务流程设计易因落地实施障碍被搁置的情形。依托柴油机企业数据库与行业知识库，AI技术可直接识别管理人员自然语言描述，快速生成为可运行的管理应用系统。

以柴油机企业营销板块供销库存管理应用开发为例，系统以管理人员自然语言需求为输入，AI模块通过联动企业数据库构建的知识库，完成需求解析、知识调用、数据表构建、界面架构设计、功能代码生成等全流程工作，仅需少量技术人员即可完成调试发布，可精准适配柴油机零配件型号多、库存管理定制化的行业特性。该模式实现从管理理念到系统功能的直接转化链路，既能固化行业优秀管理思想、形成企业人员流动下的知识留存，也可让管理理念具象化、可验证，助力打造规范务实的企业运营管理体系，如图 2所示。

图 2 AI 辅助开发管理应用结构

1. 4 穿透跨系统的AI管控

柴油机制造企业普遍具有生产基地多、跨系统数据分散、供应链协同体系复杂等特性，导致集团总部无法全面掌控子公司生产经营的底层逻辑与管理现状，全域数据挖掘与信息研判存在显著壁垒。AI 技术凭借跨系统数据穿透能力，集成物料信息、产品物料清单（BOM）、生产工艺、刀具单耗等核心数据的柴油机企业专属数据库，对多子公司、多业务模块的全生命周期生产经营数据进行综合分析，有效打破传统管理模式下的信息壁垒。为验证AI技术在柴油机集团复杂管理场景中的适配性，本研究基于AI跨系统多维度综合分析的应用场景，开展两类应用模式分析。

场景一为无人值守的定时批量解读模式。该模式工作原理是以多页面访问地址集合作为数据源输入，AI模块结合公有智库与柴油机企业自有知识库，对分散多页面（报表）进行无人值守批量解读，系统自动生成分析报告并沉淀至自有知识库，最终输出综合分析结果，助力集团实现穿透式数据管控与生产经营洞察，如图 3 所示。

图 3 无人值守定时批量解读模式

场景二为人工辅助的交互式分析模式。该模式工作原理是通过浏览器脚本、书签扩展等采集多系统业务数据作为输入，经AI模块 1 对公有智库完成初步解析与价值识别，经由具备行业专业经验的管理人员校验后沉淀至自有知识库；再由AI模块 2对公有智库与自有知识库合并分析，输出综合分析结果，实现人机协同的柴油机生产经营深度数据洞察，如图4所示。

图 4 人工辅助交互式分析模式

实践验证，AI 赋能可实现柴油机企业跨系统多页面（报表）的穿透式研读。将该技术应用于集团总部对各子公司管理层创建的生产管理系统及底层业务数据的分析工作中，既能通过关键绩效指标（KPI）监测目标管理、剖析达成路径落地过程管控，又能归纳各单位的管理模式与经营思路，实现理念层面的高效管理。该技术可推动集团管控体系实现革命性跨越，让管理范畴从目标管理、过程管理进一步延伸至下属单位的管理方法与经营思想层面，最终形成完整的全链条管控战略闭环。

2 AI环境下柴油机企业信息化建设的实践路径

2. 1 数据库主权

在AI赋能的柴油机企业信息化体系中，数据库是智能应用的核心基石，企业对数据主权掌控的能力直接决定AI应用能否适配行业专属需求。如柴油机企业未能掌握完整数据库主权，在与第三方合作部署 ERP 和客户关系管理（CRM）等项目时，数据库访问及开放权限通常由外部服务商主导，这一现状将导致AI应用无法对接生产核心数据，难以满足行业个性化需求。因此，柴油机企业数据库承载核心经营管理逻辑，是搭建AI私有知识库与沉淀行业独特思维方式的核心源泉。

柴油机企业数据库主权要求将生产相关数据结构、数据表业务含义等信息完整交付，并编制可被AI识别与调用的数据库说明书，以为AI应用提供底层数据支撑。

2. 2 私有知识系统化沉淀

柴油机企业AI应用的核心竞争力源于适配行业的专属私有知识体系。该体系由业务数据、管理逻辑与战略洞察三部分构成，并依托数据库技术实现结构化沉淀。

私有知识系统化沉淀是保障AI应用精准性的核心。基于行业私有知识，AI 自然语言处理交互模块可精准识别柴油机缸体单耗、连杆生产批次等专业术语与业务语境，规避通用模型语义偏差。同时，依托管理理念梳理—应用开发—数据验证—优化迭代全流程闭环可将隐性管理理念转化为可落地的显性系统应用，以持续丰富私有知识体系，最终构成 AI应用差异化的核心支撑。

2. 3 超级AI经理

本研究发现，AI 在柴油机企业管理中已逐步形成超级AI经理的应用雏形，其核心是依托行业数据库与私有知识库，集成自然语言处理交互、生产数据智能分析、管理应用快速开发、跨系统穿透式管控等多项能力的 AI管理载体。

由于现阶段难以精准界定超级AI经理的最终形态，柴油机企业管理人员应采取与AI协同发展的策略：① 持续关注AI技术在制造行业的发展趋势，结合行业生产特点探索应用场景；② 理性看待AI 技术，不排斥、不盲从，重点发挥人类在战略判断、创新决策中的核心作用，进而实现人机优势互补；③ 立足生产实践，及时将行业知识与管理经验归集并沉淀至知识库；④ 将AI系统视为特殊人才管理，搭建适配柴油机行业的超级AI经理工作环境，以实现大模型本地化部署、人机协同交互、系统开发全流程智能化交互。

3 AI环境下柴油机企业信息化管理模式

3. 1 模式构建逻辑

基于上述实践及理论背景，本文提出“诚实的员工-聪明的经理-智慧的领导”3 层级管理模式。该模式以数据真实性作为底层支撑，以AI赋能、管理理念应用转化为核心实施路径，以战略协同与思想引领为终极价值导向，构建起一套AI赋能、具备持续迭代成长性，贯穿基层业务执行至集团战略决策全链路的闭环管理体系，如图5所示。

图 5 三层级管理模式

3. 2 各层级的功能定位与实践验证

（1）基层业务层：本层级以“诚实的员工”为核心定位，依托 ERP、CRM 等业务系统，全面、客观记录柴油机企业各类业务活动，形成行业信息管理体系的底层数据源。本层级核心目标是保障数据的真实性、完整性与时效性，为上层智能应用提供可靠的数据支撑。

（2）子公司经营层：本层级以“聪明的经理”为核心定位，依托AI技术赋能柴油机企业管理，通过自然语言处理交互调用行业私有知识库，快速生成贴合柴油机生产经营需求的管理应用模块，推动管理理念落地实施，同时培养具备AI应用能力的中基层管理人员，完成行业管理经验与知识资产的积累沉淀。

（3）集团决策层：本层级以“智慧的领导”为核心定位，利用AI跨系统穿透能力与数据分析能力，整合分析各子公司管理应用成果及底层业务数据，为集团决策层提供多维度可视化分析报告，支撑战略评估与快速决策，推动集团管理模式从目标管理、过程管理向理念引导管理转型，确保集团战略落地适配行业发展。

本架构具备良好的可扩展性，可规避AI技术快速迭代给柴油机企业带来的系统滞后风险。基层业务系统保持稳定运行，并持续输出柴油机生产经营数据流；中层智能系统应用可随技术升级实现效率提升，适配行业业务迭代需求；上层决策系统支撑能力随知识库完善与AI技术迭代持续增强，进而实现柴油机企业AI管理体系的动态优化与可持续发展。

4 结语

数据库主权与自然语言处理交互是柴油机企业 AI信息化系统迭代演进的两大基础条件，前者保障 AI应用与行业生产业务适配，后者可打破系统操作壁垒，二者协同运作可实现信息化体系效能最大化，从而为相关理论框架提供实践支撑，弥补传统信息化研究“重技术功能、轻人机协同”的短板。

柴油机行业私有知识沉淀是AI应用差异化与准确性的核心支撑，为AI应用提供专属支撑以贴合行业特性，其搭建的知识库系统深化“企业知识资产化”理论应用，明确行业“私有知识—自然语言处理交互—AI应用”的转化路径。

依托“所思即所得”的管理理念，适配行业的“超级AI经理”，本文重构柴油机企业信息化开发与协同运作模式，进而实现人机互补，提升管理创新成果的落地率，降低中小制造企业信息化建设门槛与实施成本，为搭建人与AI协同的智力管理体系提供理论与实践支撑。

“诚实的员工-聪明的经理-智慧的领导”3 层级管理模式适配柴油机企业特性，可实现全链路 AI赋能，进而推动集团管理水平完成三阶跃升，进一步拓展相关理论深度。该模式融合“自然语言处理交互+跨系统AI穿透”方案，可有效解决大型企业数据处理与跨系统数据分析难题，为行业集团化智能管理提供全新应用范式。

下一步研究的重点：① 强化数据库主权管控。引入外部 ERP 等系统时，应在合同中明确数据库部署于企业自有服务器或受控云平台，以掌握数据管控权限，规避第三方服务商对核心数据资产的垄断；建立机器可读型数据库知识文档，为AI提供直接学习与应用支撑。② 推动行业私有知识体系系统性沉淀，构建以“业务数据-管理逻辑-战略洞察”为核心的三位一体私有知识体系，通过标准化管理规范，定期将行业经营数据、管理经验及战略复盘成果进行加工处理，并转化为AI可学习的结构化数据与知识资源，进而提升AI应用的精准度与洞察力。③ 鼓励管理人员主导AI应用开发，依托行业云平台搭建低门槛AI辅助开发环境，培训并鼓励业务管理人员以自然语言处理方式，将管理理念转化为轻量化业务应用，从而营造“人人参与信息化、人人驱动AI化”的行业创新氛围，助力柴油机行业实现信息化转型。

原文刊载于《汽车与新动力》2026年8月 作者：韦干 梁靖谐 谢德文 吴宛珊 姜峰