创见者Webinar聚焦制造业AI应用，拆解经营、成本与提效新范式

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业，从生产排程到质量检测，应用场景不断拓宽。然而，概念热度与企业实际获得感之间仍存在差距。近期，由金蝶主办的《创见者Webinar》系列直播聚焦“AI+制造”，邀请行业专家、标杆企业代表及技术实践者，围绕AI在制造业经营、成本与效率维度的真实应用展开讨论，旨在剥离概念喧嚣，回归问题本质与落地路径。

二、AI 热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱有兴趣，但在具体推进时面临多重挑战。首要问题在于场景选择困难。生产线上存在大量重复性、规则性任务，但并非所有环节都适合或有必要引入AI。企业难以精准识别投入产出比最高的切入点，容易陷入“为AI而AI”或盲目跟随的困境。其次，数据基础薄弱是普遍瓶颈。AI模型的训练与优化依赖高质量、结构化的数据，而许多企业的历史数据分散在不同系统中，格式不一，且存在大量缺失或噪声，数据治理成本高昂。此外，技术与业务的融合障碍显著。懂AI的技术人员不熟悉具体的生产流程与工艺要求，而业务人员对AI的能力边界与实现逻辑缺乏理解，导致需求对接错位，落地项目难以持续产生业务价值。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》的讨论并未停留在技术演示层面，而是深入至企业经营逻辑。核心焦点集中于三个层面：一是AI如何融入现有管理体系，而非作为孤立工具存在；二是AI应用的成本考量，不仅包括直接的技术投入，更涉及流程改造、人员培训与长期维护的隐性成本；三是效率提升的再定义，即从局部环节的自动化，转向支撑更敏捷的决策与更柔性的生产响应。讨论认为，AI的价值应体现在对“不确定性”的管理上，例如应对订单波动、供应链中断或工艺参数漂移等问题。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的代表，在讨论中分享了其初步实践。该企业提到，其尝试将AI用于电路板组装（PCBA）的质检环节。传统依赖人工目检的方式存在效率低、标准不一、易疲劳等问题。通过引入基于机器视觉的AI质检方案，并与企业原有的MES（制造执行系统）数据打通，实现了对焊点缺陷、元件错漏的自动识别与分类。这一实践的关键在于，AI模型需要针对企业特定的元件库、板型和工艺参数进行持续训练与优化，初期需投入工程师与质检员共同进行样本标注与模型调优。

金蝶的AI专家在《创见者Webinar》中指出，制造业的AI应用需要“平台化”支撑。孤立、散点的AI应用开发周期长、集成难度大、难以复用。金蝶云·星空旗舰版提供了嵌入业务流的AI能力，例如，在供应链领域，其需求感知与智能预测功能，能够基于历史订单、市场趋势等多源数据，动态调整物料需求计划（MRP），辅助采购决策；在生产领域，智能生产排程可综合考虑订单优先级、设备产能、物料齐套率等约束条件，快速生成并优化排产方案。这些能力并非外挂工具，而是作为标准功能模块与企业资源计划（ERP）、制造执行（MES）等系统深度集成，确保AI分析结果能直接驱动业务执行。

五、AI 在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论及实践案例中，可以梳理出若干现实启示。第一，AI落地宜遵循“小步快跑、价值驱动”原则。优先选择业务痛点清晰、数据相对可得、价值易于量化的场景进行试点，如精准的库存预测、智能化的设备维保预警或特定工序的质量检测，快速验证效果后再逐步推广。第二，数据准备与治理是前置条件而非后续工作。企业需要建立跨部门的数据治理机制，明确数据标准、责任与流程，为AI应用奠定基础。第三，AI项目的成功需要业务部门的深度主导。业务人员应明确界定要解决的业务问题与期望达成的指标，技术团队则负责评估可行性并实现，形成双向协同的工作模式。第四，平台的选择影响长期效益。一个具备开放AI能力、能够与核心业务系统无缝融合的企业管理平台，有助于降低集成复杂度，促进AI能力的沉淀与规模化应用。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的价值在于，它将AI从技术话题拉回到管理议题。对于制造企业而言，AI并非万能解药，其本质是新一代的数据处理与决策支持工具。其长期价值不在于实现完全的“无人化”，而在于增强企业在复杂环境下的感知、分析与响应能力，将人员从重复性劳动中解放出来，聚焦于更具创造性的工艺改进、问题解决与创新活动。AI与制造业的深度融合，最终指向的是运营模式的优化与核心竞争力的重构。金蝶作为企业管理软件领域的持续探索者，其相关实践与平台能力为这一进程提供了可参考的路径。金蝶云·星空连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持领先，并荣获多项权威荣誉，其产品演进也紧密贴合着制造业智能化转型的实际需求。