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数智化转型“123”管理架构的理论构建与实施

当下AI和大数据推动传统制造业数智化转型，正在成为企业提升核心竞争力的关键，但多数企业面临顶层设计缺失、数据协同不畅、复合型人才短缺、管理机制不匹配等共性困境。作为中医药制造业领军企业，东阿阿胶虽有全链条业务基础，仍遭遇AI应用无统一目标、数据孤岛、复合型人才不足、跨部门协作机制不完善等转型难题，构建适配的系统化管理架构至关重要。

本研究兼具理论与实践价值：理论上，突破现有研究重技术轻管理的局限，提出“目标-支撑-保障”三位一体的“123”管理架构，填补管理体系适配AI应用的理论空白；实践上，以东阿阿胶为载体，拆解架构落地路径并形成标准化手册，既解决企业现实问题，也为同类中医药企业及传统制造企业提供可复制参考，助力降低转型试错成本、释放AI价值。

一、“123” 管理架构的核心内涵与设计逻辑

“123”管理架构的核心诉求的是破解AI技术落地阶段的各类管理痛点，深度契合管理学中目标引领、资源匹配、制度保障的系统管理逻辑，最终构建起顶层目标定方向、核心资源强支撑、基础保障降阻力的三位一体管理体系。

从管理逻辑内核来看，该架构的设计遵循三大核心规律：首先，通过顶层目标设计明确数智化转型的核心方向，有效避免传统管理模式中技术应用与业务发展脱节的目标偏差问题，充分体现战略管理中的目标一致性原则；其次，以人才、数据两类核心资源为重要支撑，精准解决转型过程中资源供给不足的短板，这与资源基础理论中核心资源是企业竞争优势核心来源的观点高度契合；最后，依托组织架构、制度流程、考核机制等基础保障降低跨部门协同阻力，回应了组织行为学中制度适配性直接影响执行效率的管理规律。

相较于传统碎片化管理模式，“123”管理架构通过目标-支撑-保障的闭环设计，成功打破研发、生产、供应链等各业务环节的管理壁垒，实现AI技术与全链条业务的深度协同，最终达成数智化转型方向不偏航、推进有动力、落地有保障的管理目标，为传统企业AI应用体系的系统化落地提供了可复用的管理范式。

（一）一个目标：数智化协同的顶层引领

以数智化协同赋能全链条业务场景AI应用为核心目标，精准锚定东阿阿胶从传统中医药企业向现代化、数字化、智能化企业升级的战略方向。该目标通过三层对齐确保落地实效：战略层对齐企业打造大众最信赖的滋补养生品企业的愿景，明确 AI 应用需聚焦研发创新、生产提质、运营降本、营销增效四大核心领域；业务层对齐研发、生产、供应链、营销全链条业务场景，确定先核心环节、后全链覆盖的协同优先级，例如优先突破生产质检与供应链预测等关键场景的AI应用；执行层对齐各部门KPI，将AI 协同效率、数据共享率等核心指标纳入考核体系，从根本上避免各环节各自为战的碎片化问题。

（二）两大支撑：双维资源的能力构建

作为 AI 应用落地的核心资源底座，两大支撑聚焦人才-数据协同管理，针对性解决资源供需错配问题：

双轨人才培养体系：基于岗位需求差异实施分层培养。智数员工以业务能力与AI工具应用为核心培养方向，由各业务部门遴选骨干后，经智能与数字化部系统化培训，掌握低代码平台操作、业务需求转化等关键技能；AI专家团队由智能与数字化部专项组建，专注于算法优化与技术攻坚，承担大语言模型训练、计算机视觉算法开发等技术任务。此外，通过双向交流机制及激励联动政策，实现技术理解业务、业务善用技术的跨部门协同融合目标。

数据分级治理体系：依据核心-敏感-内部-公共四级标准开展分类管理。其中，核心数据采用加密存储与动态权限管控；敏感数据实行授权访问与加密传输；内部数据主要服务于内部流程优化；公共数据用于品牌推广并允许自由共享。通过全流程数据清洗与安全防护，保障 AI 模型训练的数据质量，为 AI 应用落地奠定坚实数据基础。

（三）三大保障：组织环境的系统优化

从制度-文化-组织三个维度构建全方位保障体系，有效降低AI应用落地阻力：

制度保障：制定《人工智能项目人员管理办法》《数据分级安全管理制度》等专项文件，明确 AI 项目立项、人员分工及风险防控流程；设立数智化专项研发资金，优先支持AI平台搭建、高校合作等关键领域，近三年累计投入超2亿元。

文化保障：通过AI创新大赛、数智化成果展示平台激发全员参与，如计算机视觉优化阿胶包装质检方案落地后质检效率提升40%；定期推送AI应用案例与成效数据，推动员工数智化认知度从65%提升至92%。

组织保障：构建核心专家引领 业务骨干联动跨部门架构，成立总裁牵头的数智化协同专项推进小组，整合多部门资源并建立周例会-月评估-季调整机制；各业务部门选派1-2名骨干加入项目组，实行技术 业务双负责人制度，2025年跨部门协同解决AI应用问题32项，平均响应时间缩短至2天。

二、“123”架构在东阿阿胶全链条AI应用中的落地路径

（一）研发方面：

研发环节以缩短新品周期、提升配方创新为目标，依托高校协同的人才支撑与制度保障落地AI应用：联合高校构建中医古籍智能解析大模型，解析古籍方剂，研发前期资料收集效率提升60%；打造阿胶多肽物质功能解析大模型，完成万余种核心成分多肽解析。通过《产学研合作管理制度》及研发AI创新专项奖保障，2024年成功推出2款阿胶养生新品，研发至上市周期从18个月压缩至11个月，首季度销售额破5000万元。

（二）生产方面：

以提质增效为目标推进智能制造，通过数据分级治理与组织协同落地AI应用：按内部数据标准管理生产设备参数、质检图像数据，计算机视觉系统实时采集信息，AI 模型自动分级原料、检测瑕疵，不合格品拦截率达99%，产品不良率降至0.03%；基于核心数据管控工艺参数，AI 算法优化熬胶、浓缩工序，单位产品能耗降低20%。产业园智数员工与AI专家组建智能质检小组，通过周例会调整算法阈值，应用中识别多起违规操作，避免安全事故，生产效率提升。

（三）营销方面：

以提升营销转化率与客户满意度为目标，依托双轨人才与文化保障落地AI应用：AI专家开发智慧客服系统与定制服务算法，智数员工参与客户需求分析，客服解答准确率超95%、响应时间从5分钟缩至15秒，AI个性化产品方案推动营销转化率提升45%；通过数智化成果推广AI服务案例，I舌诊、脉诊服务覆盖16万客户，基于健康分析的产品推荐购买率达57%，客户满意度提升至97%。

三、“123”架构的实践成效

（一）运营效率显著提升

在“123”管理架构支撑下，东阿阿胶实现数智化转型从单点突破到全域提升。全域层面，全链条运营成本降低18%，决策周期缩短30%，打破数据割裂、经验决策的传统模式；关键业务场景成效凸显，财务智能体使核算效率提升65%，审计智能体让编制效率提升60%且风险降低35%；人力资源智能体将简历筛选效率提升80%，员工培训覆盖率达95%。该架构有效解决传统制造企业数智化转型共性问题，为降本、提效、控风险、强能力提供可复制路径。

（二）市场竞争力持续增强

依托“123”架构下全链条AI应用，东阿阿胶实现品牌与市场双重突破。品牌影响力方面，国内知名度提高30%，国际知名度提升20%，通过AI精准传播打破地域与文化壁垒；市场表现亮眼，核心产品阿胶块市场份额达64.20%，AI赋能品质与供应链巩固领先地位；创新产品线增长强劲，桃花姬终端销售同比增18.1%，皇家围场同比增279%，AI驱动的精准洞察与定制化营销培育出第二增长曲线。

（三）行业标杆地位确立

东阿阿胶“123”管理架构的实践成果获行业权威认可，先后获评工信部数字领航企业、智能制造示范工厂，97项省部级以上数字化荣誉，验证了架构的普适性。同时，企业主导或参与制定4项国家级标准，将内部转型经验升级为行业规范，既提升行业话语权，也为传统制造企业提供转型参考。一系列荣誉与标准贡献，使东阿阿胶成为中医药行业数智化转型典型样本，彰显架构的可推广价值。

四、结论与展望

（一）研究结论

“123”数智化建设管理架构以一个目标锚定方向、两大支撑提供动力、三大保障降低阻力的协同逻辑，精准破解传统制造业数智化转型的核心管理痛点。其通过顶层目标对齐战略、复合人才与标准化数据筑牢支撑、组织与制度破除协同壁垒，避免技术跟风与资源浪费，实现转型从经验试错向精准推进转变。东阿阿胶的实践验证了架构有效性，全链条降本提效、控风险的成效显著，且核心逻辑贴合传统制造业共性特征，为机械、食品、医药等行业提供了可复制的系统化管理方案，填补了行业转型缺乏完整管理路径的空白。

（二）未来展望

未来将从三方面发力：一是动态迭代架构，优化目标层前瞻性布局、支撑层人才培养与数据治理标准、保障层敏捷协同机制，适配转型新需求；二是深化全链条AI协同应用，打破场景数据壁垒，建立成效评估机制，放大赋能价值；三是打造行业共享方案，输出方法论手册与操作模板，搭建协同平台共享模型与经验，推动架构从企业工具升级为行业协同赋能生态，助力传统制造业整体数智化升级。