一套Excel、几条经验，曾是浙江哈尔斯真空器皿判断钢材采购的全部依据。日前，这家连续四年全球杯壶销售额第一的企业披露：业务人员已自行搭建336个AI小应用，覆盖研产供销服各环节。两个最典型的场景——钢材采购和模具管理——都没有推翻原有系统，而是由业务人员自己把"管不过来的账"做成了能算的系统。（事实来源：科技日报11月6日、潮新闻11月5日报道，链接见文末）
盯钢价这件事，交回给懂行的人
304、316不锈钢占保温杯成本的大头，全球交易、美元结算，期货和现货价格每天都在波动。买早了压库存、占资金，买晚了追高价，买少了生产线可能直接停工。
过去这套判断靠采购负责人的经验和一张复杂的Excel表：规则灵活、随时微调，但很难写进ERP；人也不可能全天盯盘，忙起来隔几天才顾得上，错过一次低点，损失的就是利润。
现在的做法是采购负责人自己动手：用日常语言和AI助理多轮对话，把要盯的外部数据、内部情况和判断规则逐条讲清楚；让系统定时跟踪钢材期货、现货价和美元指数，库存与订单放在智能表格里随时调用；最后由AI定时推送采购建议，买不买、买多少仍由人拍板。整套系统搭建用了大约一小时。
运行两三个月后，采购管理明显降本。比数字更直观的是工作方式的变化——"以前是人找数据，现在是数据催人。"哈尔斯CIO林仁干说。
一套模具系统的成本结构
模具是另一个典型的成本死角。一套模具动辄十几万元，由几十甚至上百个零配件组成，有些可以复用，有些必须新做，管不好就容易重复造轮子。
哈尔斯评估过市面上的专用软件：定制化系统几十万元起步，真正能用上的功能只有两三成，之后每年还要付维护费。这件事纠结了很久。
后来的做法是用企业微信与WorkBuddy搭出一套模具研发、生产与报价小系统。值得注意的是投入去向：真正花时间的不是写代码，而是把经验挖出来。老师傅、研发、采购和IT组成联合小组反复讨论，全程录音并总结；一开始说出来的多是公司已有的SOP，带着具体问题追问下去，才挖出那些没写在纸上的判断。规则理清之后，团队用自然语言描述需求，系统由此搭出来，底层数据放在智能表格中。
现在新的生产订单进来，哪些零件库存里有、可以复用，哪些要新做、要花多少钱，系统能直接算出来。这套系统的主要支出是积分和Token费用，估算约两三千元；业务变化、需求调整当天就能改，不必提交需求后排队等几个月。
三个值得记住的判断
第一，选场景的标准是"数据齐备、结果好衡量"。 哈尔斯先从采购入手，不是因为采购最时髦，而是大宗商品价格公开透明、判断逻辑复杂、省下的每一分钱都能算清楚。反过来说，一个数据散落在各处、收益无法量化的场景，即便需求喊得再响，也很难跑出可验证的结果。
第二，定制软件的成本大头在"需求显性化"，不在代码。 几十万元的报价里，最稀缺的从来不是开发工时，而是把老师傅脑子里的判断拆成一条条可执行规则。这段梳理做得扎实，同样的能力可以用低得多的成本落地；做得含糊，买回来的通用系统上线后真正用得上的可能只有两三成。
第三，这不等于定制系统失去价值。 涉及核心交易、复杂集成、强合规和高并发稳定的系统，仍然需要专业工程能力与长期维护。哈尔斯挑的是"成本死角"这类单点、可控、可衡量的场景，用业务人员自建的方式，把过去"不值得专门立项"的需求捡起来。这也解释了为什么336个应用不是一次交付，而是持续生长——近两个月数量仍在增加。
组织层面的变化同样重要：IT不再是"接需求、排队、交付"，而是提供平台、陪着业务把规则讲清楚。林仁干的建议很朴素——"从痛点切入，从小场景开始，先不要追求大而全。"
对正在排明年数字化预算的企业，这条路径有一个可操作的起点：找一处数据齐、收益能算清的切口，用几千元的成本把一条经验变成系统，跑上两三个月。等省下的钱能被算出来，再谈扩面，比先做一个大而全的平台更稳。
事实来源
- 科技日报：《336个AI小应用让企业把"成本死角"变成可算的账》，2026年11月6日，https://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-11/06/content_609402.html
- 潮新闻：《手搓336个AI小应用 浙江杯壶"隐形冠军"这么"抠"》，2026年11月5日，https://tidenews.com.cn/news.html?id=3605895