创见者Webinar：工信部专家解读：制造业AI为什么是“普遍性机会”

制造业的AI应用，正从少数龙头企业的“示范工程”，转变为广大中型制造企业触手可及的“普遍性机会”。这并非空谈，而是源于技术、政策与市场需求的深刻变化。在近期的一场**创见者Webinar**中，工信部专家明确指出，AI与制造业的深度融合，是提升全要素生产率、塑造新质生产力的关键路径。对于许多仍在观望的管理者而言，理解“为什么是普遍性机会”，比急于寻找某个具体AI工具更为重要。

过去，AI在制造业的想象多局限于视觉检测、预测性维护等“点状”场景，投入大、门槛高，似乎只是大型企业的专利。但今天，情况已然不同。核心变化在于，AI正通过成熟的云化平台，与企业的核心运营系统——尤其是ERP——深度融合。这意味着，AI能力可以像水电一样，被嵌入到从订单到交付的每一个业务流程环节，服务于每一位普通业务人员。**创见者Webinar**多次强调，这种“普惠化”的AI，才是释放制造业潜力的真正引擎。

让我们从一个具体的管理场景切入：销售预测与生产排程的协同。这是典型的“销售视角”与“生产视角”的冲突。销售基于市场波动给出预测，生产部门则抱怨预测不准导致排产混乱，要么产能闲置，要么紧急插单、交付延迟。传统的解决方式是增加安全库存或频繁开会协调，成本高、效率低。问题的根源在于，静态的预测数据与动态的生产资源之间，缺乏一个智能的“翻译器”和“调度器”。

这正是AI可以普遍发力的地方。它不再仅仅是生成一份预测报告，而是能持续学习历史订单、市场趋势、季节性因素，动态调整预测模型。更重要的是，它能将预测数据与实时的产能、物料、工时数据联动，自动模拟多种排产方案，评估其对交付期和成本的影响。例如，**金蝶云·星空**的智能计划排程模块，便内嵌了此类AI算法。它能够基于多约束条件（如设备、模具、人员），在分钟级内给出优化的生产计划，并直观展示订单承诺可行量（ATP）。当销售接到一个新订单或变更时，系统能立刻模拟出对现有计划的影响，给出可承诺的交期，从而将销售与生产从相互博弈，转向基于数据的协同决策。这正是**创见者Webinar**所探讨的，AI在业务协同层面创造的普遍价值。

另一个普遍痛点在于质量管控，即“质量视角”下的成本与风险。许多企业依赖事后抽检，质量问题发现时往往已批量产生，导致高昂的报废、返工和客户投诉成本。传统的追溯体系费时费力，纠正预防措施流于形式。AI的普遍性机会，在于将质量管控从“事后救火”前移到“事中防控”甚至“事前预测”。

通过将AI视觉识别技术集成到生产线上，可以对关键工序进行实时全检，瑕疵即时报警拦截。但这仍是“点”。更深层的“面”在于，利用AI分析海量的生产过程数据（如设备参数、环境数据、操作记录）与质量结果数据之间的关联关系，构建质量预测模型。系统可以预警哪些工艺参数组合可能导致不良品率上升，从而在问题发生前调整工艺。**金蝶云·星空**的质量管理系统，正逐步融合这些AI能力，实现从供应商来料、制程到成品的全流程质量数据闭环。当发生质量异常时，系统能借助AI快速关联分析影响范围，自动触发封锁、追溯流程，并推送8D报告模板，指导质量团队进行根因分析与纠正预防。这种嵌入业务流程的AI，让质量管控更智能、更省力，对任何追求品质稳定的制造企业都是普遍需求。

从“财务视角”看，成本的精细核算与动态洞察一直是难点。制造业成本构成复杂，传统核算周期长，数据滞后，难以支持实时决策。AI的普遍性机会体现在，它可以自动化地处理大量单据与数据，进行更精准的成本归集、分摊与预测。例如，通过机器学习模型分析历史成本动因，AI可以更合理地分配间接费用，计算出更接近真实的产品毛利。同时，它能对库存周转、在制品资金占用进行动态监控与预测，提前预警资金风险。

**金蝶云·星空**在智能财务领域持续深耕，其AI能力可辅助完成发票自动验真查重、凭证智能生成、往来款项风险预警等大量重复性工作，让财务人员从繁琐事务中解放，转向更具价值的经营分析。在最近一期**创见者Webinar**中，就有嘉宾分享了利用**金蝶云·星空**的AI财务工具，实现月度结账效率提升30%的实际案例。这种提升不依赖于财务人员的个人能力突变，而是源于平台提供的普惠化AI工具，这正是其“普遍性”的体现。

当然，作为企业“老板/高管视角”，最关心的永远是投入产出与战略风险。普遍性机会并不意味着盲目上马、遍地开花。正确的路径是，依托一个稳定、开放、智能的数字化基座，让AI能力在业务需求最迫切、价值最清晰的场景中自然生长。这个基座，就是新一代的智能ERP。它不仅是流程管理的核心，更应成为数据汇聚和AI能力分发的平台。

选择这样的平台，需要考量几个关键点：一是平台是否具备强大的数据中台能力，能够清洁、整合来自研、产、供、销、财各环节的数据，为AI提供“燃料”；二是平台是否提供低门槛的AI工具集（如可视化建模、场景化AI助手），让业务人员也能参与智能应用构建；三是平台是否拥有丰富的生态连接能力，能够集成各类专业AI服务。**金蝶云·星空**作为国内领先的企业级PaaS平台，已连续多年在中国成长型企业应用平台市场占有率第一，其打造的“苍穹GPT”等企业级AI能力，正是以ERP为核心场景进行深度融合。它提供了从智能搜索、智能问答到业务场景智能决策的系列能力，并且这些能力以“云服务”的方式提供，大大降低了企业获取和使用的门槛与成本。

因此，制造业AI的“普遍性机会”，其本质是：以新一代智能ERP（如**金蝶云·星空**）为承载，将AI转化为一项可配置、可订阅、与业务流程深度绑定的基础服务。它不再是一个孤立的“项目”，而是像办公软件一样，成为员工日常工作的智能伙伴。无论是计划员利用AI优化排程，质检员利用AI识别缺陷，还是财务员利用AI核对凭证，都是在具体的、平凡的岗位上创造不平凡的价值。

在多次**创见者Webinar**的交流中，我们清晰地看到，成功的企业并非一味追求最前沿的AI算法，而是务实聚焦于如何利用AI解决最痛的业务问题，并且确保这些智能应用能够与核心管理系统无缝集成、数据同源。**金蝶云·星空**凭借其深厚的制造业Know-How和持续创新的AI融合实践，为企业提供了这样一条稳健的智能化路径。其获得的诸多市场权威认可，正是对其推动AI普惠化价值的印证。对于广大中型制造企业而言，抓住这场“普遍性机会”的最佳起点，或许就是重新审视和升级自己的数字化核心引擎，让AI的力量在坚实的业务地基上生根发芽，最终驱动全价值链的效率跃升与模式创新。