前几天看到一张图，把中小工厂在工业AI生态里的位置分成了三层。

从旁观者到使用者到共创者，每一层都有明确的路径和门槛。

我看完想了一个问题：润富德在哪一层？

大多数中小工厂，还在旁观

继续用手工排产、纸质记录、Excel管理。

同行能力升级的时候，被迫降价抢单。大客户要求供应商API对接，这边连数据都还散在各处。

不是不想动，是不知道从哪开始。AI这个词听了两年了，但厂里最实际的还是“今天这批货能不能按时发”。

往上走一层，成为使用者

开始采购智能化设备——AI质检、智能排产。开始用AI服务，按年订阅SaaS工具。

门槛不低——需要基础数据管理能力，至少Excel用得利索。还需要接入生态平台API，能对接客户的数据需求。

这一层的人已经在动了。他们不追概念，只看效果。AI质检能省几个人？智能排产能降多少库存？账能算清楚，就上。

再往上，成为共创者

和工业巨头联合研发AI方案，参与产品测试，贡献行业know-how。

门槛更高——需要数字化基础，更需要行业专长。回报也大——优先获取新方案和客户资源。

这一层的人不是“用AI”，是“参与AI怎么被造出来”。

润富德在哪一层？

不在旁观者那一层，我们已经在跑了。

也不完全在使用者那一层——我们不是“买AI工具来用”，是“把AI工具造出来给别人用”。

我们更接近共创者——但不是跟工业巨头联合研发，是跟轮胎行业的一线主管、采购、维修、老师傅一起，把他们的经验变成可调用的数据资产。

润富德的产品逻辑很简单：

上游是轮胎厂、设备厂家、老师傅——他们有样本、有铭牌、有经验、有叫法。

润富德在中间——把这些东西结构化，做成小卡片、故障库、供应商名录、决策助手。

下游是一线主管、采购、维修、销售——他们@一下智能体，2秒出结果。

我们不生产备件，不生产设备，也不生产AI模型。

我们只做一件事：把上游的知识，转成下游@一下就能拿到的答案。

你处在哪一层？

如果你还在旁观，可以试着先选一个最痛的点动手——采购确认型号太慢，就从物料编码查询开始。设备故障等老师傅太久，就从故障库开始。

如果你已经是使用者，可以考虑往共创者走一步——把你行业里的经验贡献出来，变成可复用的数据资产。

这条路已经有人走通了。

师傅出国了，新手在车间，@智能体2秒出确认卡，采购拿着确认卡当天开标。

这就是润富德正在做的事。

润富德 · 数商

张怡 | 18915205577 | 公众号/视频号：润富德经验资产化

帮一线主管把经验变成可登记、可复用、可变现的数据资产