食品行業的老板們，睡覺都在琢磨AI怎么用

“AI 能為企業做什么？我們該怎么用AI ？”這是今年以來，食品飲料行業負責數字化轉型的高管們，被boss問到最多的問題。

表面看，食品行業離 AI 最遠。產業鏈從飼養、屠宰、加工到倉儲、運輸、零售，環節多、線下密度高、標準化程度低——每一步都極度依賴人、依賴經驗。但事實恰恰相反，食品行業反而是最早、也最迫切擁抱數字化和智能化的領域。

原因在于食品鏈條天然充滿隨機性。上游受天氣和行情影響巨大，下游需求波動快、區域口味差異明顯，產品保質期短，損耗高，單個環節的小變化都會放大成全鏈條的成本和效率問題。沒有數字化，很難追溯問題，也很難應對內卷化的市場。

數字化程度和食品企業利潤有正相關性。據《食品工業數字化轉型實施方案》顯示，2024年國內食品行業營收同比增長6.8%，其中數字化轉型企業的利潤率較傳統模式高出約3個百分點。

今年春節DeepSeek走紅后，生成式AI的推理與分析能力讓食品企業老板感到壓力陡增，許多人都沒怎么過好年，焦慮從公司一把手傳導到數字化團隊。有企業甚至不惜花重金買芯片、部署模型，希望搶在行業前列吃上 AI 的紅利，也因此走了不少彎路。

焦慮和慌亂一度成了常態。直到上半年，多家食品巨頭核心管理層和飛書業務團隊開始一場場高密度頭腦風暴。一把手工程、全員上飛書、核心系統遷移、知識問答、AI全流程運營、AI全檢、300萬行表格的自動化流程、多維表格的動態知識庫......飛書和食品公司共創了成百上千個具體場景。

飛書不僅把鏈條上最遠端的一線工人納入自動化流程，更是把許多以往“很難數字化”的部分，都激活了。

真正好用的AI工具，通常來自一線人員的反饋。許多接入飛書系統的食品公司數字化高管也感到驚訝，一場自上而下的一把手工程，最后涌現出了更多來自一線的創新。

01

如何用AI 養雞

“不用飛書，都養不好雞?！币晃伙曫B員半開玩笑的告訴高瞻，這是他最想聽到的話，說明花的錢沒有白費。

去年，高瞻作為雙匯集團數字化管理層，主導了飛書系統的搭建。雙匯集團在采購、財務、研發，以及生鮮品和肉制品等各個事業部內部搭建飛書系統后，今年以來，陸續開始把飛書系統推進到管理鏈條的最遠端，也是最復雜的一線工廠和藍領工人。

雙匯集團有兩大核心業務，肉制品加工業和屠宰業，往上游延伸就是養殖場。養殖場通常處于肉制品鏈條的最遠端，過去一直是數字化的“死角”。

影響養殖場的變量很多，溫度、濕度、飼料配比、雞苗成活率、疾病預警等等，任何一個變量波動，都可能造成死亡率上升，生長周期延遲、產蛋量減少。

以往，飼養員進入雞場，要肉眼觀察溫度、光照、通風是否充足，還要檢查雞仔的糞便確定健康狀況，觀察死亡數量是否有異常。然后再填寫紙質材料，從工廠發到總部不僅要經過層層環節，流程慢不說，還容易出錯。

現在每位飼養員配備一個硬件設備PAD，專門用來安裝飛書，每天拍照上傳巡查照片。接入飛書的多維表格，幾十秒自動生成巡檢結果，有數據異常的話，還能立即收到飛書的通知。飼養員現在每天只需盯報表看，就能及時了解雞場動態。

生產效率大大提升。對于管理層，生產部長通過飛書多維表格，每天都能在飛書儀表板上，清晰看到實時的養殖進度、生產數據，當天下午就可形成經營預測，優化工廠產能布局。

圖/雙匯生產一線數據儀表盤

雙匯全國共有75個工廠，包括農場，每家工廠都存在大量線下流程、紙面記錄與人力巡檢——這些過去難以標準化的場景，正成為今年以來飛書與雙匯共同攻克的一個個 “AI 項目”。

雙匯的肉制品終端銷售屬于分銷體系，全國分布大概150 萬家網點，管理難度長期居高不下。過去，每天要派上萬名巡店拍照，檢查新品是否上架，堆頭陳列是否規范，產品促銷有沒有按照雙匯的要求。這樣下來，每月會產生300萬張巡店照片，根本沒辦法全部檢查，即便抽檢也非常耗時耗力。

引入超級節點的AI 和飛書后，這一流程發生了根本改變。流程全部交給AI接管，背后所有的網點上飛書，同時接入與銷售系統、云商系統聯動，可以實現堆頭自動預警、商品自動識別等，并實時推送給負責該門店的業務員。

“雙匯每年因此節約 50 人的全職人效，按人均收入 10 萬元計算，相當于每年節省 500 萬人力成本?！?高瞻說。

這改變了一個長期困擾大型分銷企業的問題：越靠近組織邊緣，管理成本越高。雙匯借助AI 能力，把每一家門店、每一次陳列、每一次銷售動作都拉近了，不僅被看見，還能自動分析。組織末端終于可以低成本、實時納入管理閉環。

類似的故事在食品產業鏈的其他巨頭有很多。同樣以農牧和食品產業為主的新希望集團，也用飛書多維表在產業鏈條的最遠端比如豬場，搭建巡檢系統。

200多家養豬場全部接入飛書多維表格后，點檢效率翻倍。原先發現問題匯總到解決的流程，需要兩周，現在直接縮短到一秒。飛書在復雜項目的管理上，打通了“最后一公里”，實現為食品企業提效。

02

打破傳統辦公的“三件套”

數字化只是開始，本質上，食品企業不只是用了一個新的提效工具，而希望能換一個組織操作系統。

“使用飛書半年，很明顯的感受到飛書從流程上改變了傳統的工作方式?！彼寄钍称沸畔⒒撠熑嗽呖f。今年 6 月才啟用飛書的思念食品，在2 周的時間完成核心系統 100%遷移，此后幾乎保持以周更迭的速度，接入飛書新的功能。

其中最典型的場景是，思念食品接入飛書的Meego系統，將新品研發的全生命周期管理起來。

以往，思念食品每一次新品立項，都需要跨過需求、配方、生產、質檢、市場等十幾個部門協同合作，由于節點多、責任散、推進全靠人盯人，一旦疏忽，經常出現“老板一問三不知”的局面。

思念食品有包餡（水餃）、米制品（湯圓類）、調理制品、電商產品等四大業務線，接入飛書的Meego系統后，一有新品立項，相應業務線的研發工程師、研發經理以及設備采購人員，就被自動拉進一個跨部門項目組。所有的參與者不再被動等待上一個流程的完成，而是可以同步開展自己的工作。

飛書今年9月上線知識問答，以及基于知識問答的底層能力 Aily平臺后，進一步提升了組織變革能力，將個人碎片化的知識淬煉成組織的能力，實現知識平權。

“每一個工程師都非常優秀，都有自己的絕招，讓他們把配方共享出來，形成公司的知識庫?！彼寄钍称返难邪l工程師袁高魁說，這樣在新品研發中，可以幫助研發工程師迅速生成相應的產品配方建議。

思念食品的新品研發過程中，不僅接入Meego工具，還打通 Aily平臺，后續還將新品試吃環節納入飛書的多維表格。多維表格可自動分析試吃人員的評價，反饋給相應的人員，整個新品研發流程實現閉環。相當于不再需要跨部門催問，每個人只需在飛書Aily上交流，就能自動獲得新品下一步是什么、上游完成到哪、風險是什么。

流程上的簡化，讓研發工程師減少了溝通上的繁瑣，可以將更多的時間投入到新品的研發中。高魁說，所有業務線都接入Meego工具，接下來是如何用好這些流程。

如果說思念食品還處于系統打通后的嘗鮮期，雙匯集團的高瞻已經從數據上感受到了組織流程的真正效果。

今年5月，雙匯集團也開始嘗試在飛書上自建AI 業務助手——“匯匯”，基于飛書的多項能力包括飛書知識問答底座Aily 平臺、多維表格、云文檔等多個工具，幫助一線業務員面對經銷商和客戶群體時，能夠快速解答各種問題。

“因為日常使用人數太多，雙匯不得不限制普通員工使用匯匯的次數，一天只能5次。如果不限制，就會爆掉。”高瞻解釋。

雙匯肉制品覆蓋數十個品類，有上千個單品，當市場環境驟變時，集團的產品賣點、政策、條碼、促銷活動又會更新，信息量非常大。這些信息分散在不同系統中，甚至掌握在總部個別同事手里，“一個信息問半天”幾乎成了行業常態。

圖/雙匯的匯匯助手后臺數據

“有了匯匯后，效果非常顯著，匯匯在解答業務員問題響應時間從10分鐘縮至20秒，回復準確度高達99.9%。 ”高瞻說。業務人員可以直接通過輸入產品名稱、代碼、條碼查詢完整信息，也可以語音、拍照的方式提問。而對業務人員最有用的，無疑是生成個性化營銷話術，以及在節假日生成專屬適配的推廣文案。

這其中最大的難點是搭建知識庫，如何讓業務人員把自己沉淀的經驗分享出來。為了讓匯匯的回答準確度更高，雙匯還把分享文檔知識納入了KPI考核，要求個別部門云文檔月環比提升5%。

在知識庫立項時，雙匯集團把各類圖片、視頻宣導等參差不齊的知識，上傳到多維表格進行自動分類。這也體現出飛書多維表格的高度適配能力，可以接入各種不同的場景，如新品試吃、店鋪巡檢、設備維修、生產進度等。

飛書的高度適配能力讓高瞻意識到，現代辦公已經突破了傳統的辦公三件套Excel、PPT、 word ，變成了云文檔、多維表格和AI。

在飛書的新辦公“三大件”的支持下，以往許多人與人交流的環節，變成行業里人與AI 專家的協同，不斷改變企業決策流程和思考方式。

03

一線員工變身“AI工程師”

一些有趣的事情也發生了。比如在實踐中，不少公司在遇到行業問題時，會萌生一種想法，要不用飛書試試。

新希望集團乳業生產線上一直有個頗為頭疼的問題，就是一線員工工資統計很復雜。

新希望乳業主要做低溫乳業，也就是大家日常喝的鮮奶。這個品類市場需求變化很快，導致單品很多，十幾條生產線上有一兩百個單品，單品都有各自的定價和毛利，關鍵是對一線工人的激勵也不同。

一線員工在生產鏈條上的具體任務，分為殺菌、配料、罐裝和包裝等，每個工段有效工時不一樣，再疊加臨時調崗、協助其他工段、額外勞動補貼等因素，工作量難以統計。

“班長或者組長，每天都要花三四個小時人工計算工資，這里面難免有人情關系的失真數據，組長再往上還要匯報復核。”新希望的乳業 CFO兼CIO褚雅楠說，集團相關財務人員也很難每個人都去復核。

一線工人工資計算不準確，從財務角度上相當于給企業的成本核算埋了一個“隱形炸彈”。一線績效算不準，產品毛利就不準，因此帶來經營分析的失真，經營分析失真，高層決策自然也會受到誤導。

今年年初，新希望位于杭州的子公司開始找第三方協助做系統開發工具，但動輒都要幾十萬、上百萬。昂貴的方案很快被集團否決。飛書早在兩年前就和新希望合作，集團有人提議，要不用飛書的多維表格試試。

經過一番研究后發現，這套“零成本工具”完全滿足需求。飛書的多維表格能夠覆蓋復雜工段的計薪邏輯，自動生成每天的生產與績效數據面板，大大提升效率，還徹底消除了人工口徑不一、關系人情干擾、績效無法追溯等問題。

“上線后，這家子公司的噸均工資從之前180、190元，環比下降到了160、170元，直接帶來成本下降?！瘪已砰f，這個不用花錢的意外所得，還獲得集團額外激勵，很快被推廣到集團其他體系。

飛書靈活好用的能力，不斷融入復雜業務場景，邊界不斷擴大。據了解，新希望集團使用飛書3年以來，已經拓展了576個場景。

和新希望相似，健力寶的飛書系統推進始于集團的一把手工程，但在真正落地過程中迸出許多意想不到的新發現，來自一線員工。

為了激發組織在AI 業務上創新，今年5月，健力寶在內部搞了一次“人人都是AI 工程師”的AI大賽。比賽前后花了37天的準備時間，5月13日比賽當天，35個戰隊決賽，最終決勝出10個戰隊展示自己的提效方案。最讓李鵬驚喜的是，最后的10強里超過1/3來自一線員工。

李鵬是健力寶首席信息官，也是這次大賽的最終敲定人。令他感到驚訝的一個案例，是來自一位日常連Excel都用不好的一線維修人員的提案。這個提案和上述的雙匯集團的“匯匯”助手相似，相當于借助飛書的多維表格以及知識庫，搭建了一個設備維修的知識問答。

圖/健力寶AI大賽銀獎項目：設備運維中樞

知識問答需要知識庫，但大部分工廠沒有采集數據。巧妙的是，該員工設計了一個故障工單，接入飛書的多維表格，自動觸發AI分析能力。表格里會在相應列表里基于填寫的內容智能化分析，同時將相應維修建議同步給維修人員，維修人員接單后，填寫維修過程和原因，會再次沉淀成公司的維修知識。

這不僅為維修人員提高效率和設備的使用壽命，還解決了數據采集問題。

類似的案例，在李鵬那里不勝枚舉。比如一線工人利用飛書搭建安全管理，讓工人拍照發現工廠安全隱患上傳到飛書多維表格，飛書自動識別圖片里的隱患，運用模型的推理能力，輸出具體隱患法規、條例及整改建議。

“健力寶全員日均使用飛書時長超3小時，工具好不好用，數據就是最有力的證言?！崩铢i表示。飛書不僅讓一線員工從“嘗鮮者”蛻變為“創新引擎”，更讓他們成為業務流程的深度參與者與場景變革的效率先鋒。

這種組織效能的質變，正是企業管理者夢寐以求的數字化成果。如今，食品行業的協同革命正成為一種趨勢，越來越多的企業加速以飛書為紐帶，打破數據壁壘，在瞬息萬變的市場中實現成本精控、效率躍升與利潤增長。

撰寫｜柳嘉

編輯｜八尺

「白鯨實驗室」原創文章

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