不靠内卷靠AI，扬帆电缆凭什么能守住利润？

“以前订单源源不断，但哪些单挣钱、哪些单亏钱，根本说不清楚。”

江西扬帆实业总裁助理王欢说的这句话，撕开了无数传统制造企业最深的伤疤。

时间来到2005年，通用汽车全球卖了917万辆车，是1978年以来最高销量；但同年财报却写着亏损86亿美元，创1992年以来记录。卖得越多，亏得越狠，每卖一辆在美国市场亏1077美元。

德鲁克早说过一句冷冰冰的话：“除非一个企业产生的利润大于其资本成本，否则这个企业是亏损经营的，是在摧毁价值。”

扬帆电缆今天遇到的就是这个问题。电线电缆行业毛利本来就薄，原材料铜价每天波动。报价慢了，订单被别人抢走；报价偏了，利润被悄悄吃掉。业务当天发生，盈利情况要等到月底结账才知道。这种巨大的“经营时间差”，是很多制造企业的通病。

那么，像扬帆这样的大量成长型制造企业该如何自救呢？

让业务发生，数据同步发生

在江西这片工业热土上，扬帆不是一家简单的工厂。2011年成立，业务覆盖20多个省市。在电线电缆行业里，规模可不算小。

然而，规模大了，管理就难了。产业链变长，产品变多，客户变多，管理半径也跟着扩大。规模小的时候靠经验、靠Excel、靠人盯人还能撑住。业务量上来以后，这套方式就越来越吃力。

王欢举了个例子：过去车间领料、出入库，白天先记手工账，晚上再补系统账，同一件事做两遍。还有计件工资，财务报表已经在催了，计件工资还没统计出来，等一个文员统计要花十多天。

如果说规模扩张带来的是内部管理压力，那么行业本身的特点，又给扬帆加上了另一层。

众所周知，电线电缆行业实在是太卷了。在降本增效成为常态的今天，谁能在有限的毛利空间里把成本算得更快、更精准，谁就多一分竞争的主动权。或许，这就是扬帆在2024年启动数智化升级的最直接原因。

当时，在选型之前，他们做过不少调研。王欢说，用友YonSuite给他们一个很深的感受是：“一个系统、一个平台，能把我们所有需求都搞定。”

这句话听起来朴素，但对成长型制造企业来说却很实在。他们要解决的不是单独一个财务问题、生产问题或供应链问题，而是怎么把分散的销售、采购、生产、仓储、成本和财务重新连成一条链。

于是，扬帆开始依托YonSuite搭建数智化底座。一期项目围绕多组织管理、销售采购闭环、MES车间执行、仓储条码、成本和财务核算展开，把从业务单据到车间执行再到经营分析的链路一点点打通。

变化很快就发生了。

比如，当天发生的出入库、领料可以直接在线完成；以前十多天才能统计出来的计件工资，现在每天都可以看到；成本核算也从十几天缩短到大约两天；经销商查询库存、回款、订单等信息也更及时。总体统计下来，整体工作效率提升至少30%。

但如果只把这些理解成提效，还是低估了这次变化。因为比这更重要的是，当业务一发生，数据也开始跟着变化。

以前，销售有销售的数据，生产有生产的数据，仓库有仓库的数据，财务最后再费力把这些数字拼到一起。现在，它们跑在同一个平台、同一套流程里。王欢说："打开一个系统，就能完成我所有的工作。"

对扬帆来说，这意味着第一次拥有了一本接近实时的经营账。

流程通了，利润能不能提前看见？

数据有了，一个更现实的问题就来了：能不能在结果真正形成之前，就发现问题，就能预测利润？2026年初，扬帆电缆启动二期数智化建设。

今年，管理层都很关注AI，但他们却没有急着讨论用什么大模型、做多少Agent，而是先让销售、生产、财务等部门把日常工作中真正棘手的问题梳理出来。最后发现，这些问题指向同一个核心——利润。

销售关心的是，客户询价来了，怎么报得快、报得准；生产关心的是，实际材料消耗与BOM定额之间为什么会存在差异，能否触发异常预警；财务关心的是，要做到真实成本与当初报价之间的差异复盘，给管理输出可落地的参考；而管理者真正想知道的是，这些问题在变成实际损失之前就被解决。

面对这些诉求，扬帆没有外挂一套独立AI系统，而是沿着已有的YonSuite业务链，把AI放进报价、生产成本和经营分析这些关键环节，形成事前报价、事中控制、事后分析的成本管理闭环。

当这一整套方案实施下来后，AI带来的改变，开始在真实业务现场一一显现。

从2分钟报价开始，AI出彩了

最先被AI改变的，就是报价环节。

电缆行业的报价并不简单。客户发来的可能是一张截图，也可能是一份表格，产品规格又很复杂。工作人员要识别型号、录入信息，根据BOM核算材料，再结合当天铜价、加工费和利润目标，形成最终报价。

过去，这个过程通常要两三个小时。一个字母、一个数字录错，都可能影响最终结果。现在，客户询价进来后，YonSuite的企业AI工作台——YonWork可自动识别客户、物料和规格信息，调用系统中已有的客户档案、物料数据、BOM、历史报价和企业报价策略，辅助完成成本测算和报价。同时，系统还加入了历史报价查重和毛利底线校验等机制。

最终，报价耗时从2小时缩短到2分钟以内，效率提升了60倍，还能预估出这个报价是有利润的。对扬帆股份这样的成长型企业来说，这意味着可以及时抓住一张订单，不再拱手让人。

而这个数字也让扬帆在用友2026全球商业创新大会主会场上备受关注。王文京董事长在现场专门提到：“扬帆的动态报价原来要几个小时，现在2分钟就能完成，这个价值很实在，提效也很显著”。

而当订单真正进入车间后，第二个被AI改变的环节就出现了——生产。

电线与电缆的BOM结构并不相同，倒冲核算逻辑也需要分开处理。过去，理论用量和实际领料一旦出现偏差，往往要等到后续再核对；现在，YonSuite可按BOM计算理论耗量，再与实际领料数据进行对比，由AI辅助识别差异和异常。

项目中就有一个很具体的例子。某类电缆理论耗铜1250公斤，实际领料1320公斤，相差70公斤，差异率5.6%，系统触发超阈值预警；另一类电线理论耗铜320公斤，实际领料335公斤，差异率4.7%，判定为正常范围。

更关键的是，这些差异不再只停留在生产现场，系统可自动生成差异单据，并进一步回写成本模块，用于后续的产品成本核算和BOM优化。这样一来，实际耗料有没有偏离标准、BOM是否需要调整、成本是否正在发生变化，都有机会更早被看见。

第三个重大的改变来自于管理者的经营分析。销量排行、回款进度、成本对比、库存呆滞、车间损耗等经营信息，现在可通过更智能的方式进行查询和分析。通过自然语言，AI可自动生成相应的数据和图表。项目数据显示，部分查询可以在5秒左右返回结果，整体分析效率提升10倍以上。

至此，扬帆电缆的AI应用形成了一条非常清晰的脉络——报价回答“这一单怎么接”，生产回答“这一单成本有没有跑偏”，经营分析则进一步回答“整个企业哪里正在发生变化”。

AI也由此一步步深入企业真实的经营过程。

成长型企业AI落地的底层真相

《首席信息官》认为，扬帆电缆的故事之所以被放在今年全球商业创新大会的主会场，不是因为它堆了多少AI概念，而是因为它证明了一件事：成长型企业AI究竟怎样才能真正进入业务、产生价值。

从这个角度来看，我们发现YonSuite能够支撑这些变化，背后有两个关键。

扎实的一体化数据底座

AI不是空中楼阁。算法再好，没有全面、真实、实时打通的业务数据作养料，终究是巧妇难为无米之炊。

扬帆之所以能让AI在2分钟内精准报价、并及时识别生产耗料与BOM标准的差异，是因为YonSuite早已在底层把采购、销售、生产MES、仓库和财务成本逐步贯通在同一套业务和数据底座上。AI不是“挂”在系统外面的附件，而是直接“长”在已有的业务和数据根基之上。

轻量化的部署方式

成长型企业试错成本高，而扬帆提供了一条高效路径。他们以YonWork为交互前端，将复杂业务逻辑封装为技能，再结合YonSuite标准销售报价功能完成业务处理。这种高效获取AI能力的方式，正是广大成长型企业最需要的转型路线。

而这种架构带来的是实打实的商业回报。前面提到，销售端，报价效率大幅提升；生产现场，倒冲差异单据95%自动生成并回写成本；管理层面，决策分析响应大幅提速。这一系列突破，不仅帮助企业释放了80%的重复性人力，更在极度内卷的行业竞争中，砌起了一道坚不可摧的利润护城河。

驾驭AI，服务“利润”

最后，总结一下。

江西扬帆实业的故事，不是什么高不可攀的AI大片，恰恰相反，它发生的地方再传统不过。这恰好呼应了本届用友全球商业创新大会「驾驭AI，驱动增长」的主题。

所谓“驾驭AI”，关键不在于拥有多少模型、多少智能体，而在于能不能让AI真正走进报价、生产、成本这些关乎经营结果的关键环节；“驱动增长”，也不取决于技术本身有多先进，而是最终能否转化为更高的效率、更及时的判断和更可控的利润。

回看扬帆电缆的实践，至少证明了一件事：当AI真正进入经营，技术才有机会变成增长。这或许正是「驾驭AI，驱动增长」落到一家成长型制造企业身上，最真实、也最具体的样子。