创见者Webinar｜制造企业如何避免“为AI而AI”的误区

一、活动背景与行业语境

当前，人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节。从研发设计、生产排程到质量控制、供应链管理，各类AI概念与解决方案层出不穷。然而，在普遍的技术热情背后，部分制造企业开始面临投入与产出不匹配、项目难以持续、技术应用与业务需求脱节等挑战。为深入探讨这一现象，金蝶近期举办的《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦于“制造企业如何避免‘为AI而AI’的误区”，邀请行业专家、标杆企业代表及金蝶AI专家，共同剖析AI在制造业落地的现实路径与核心障碍。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

在实践层面，制造企业的AI应用呈现出明显的分化。一部分企业成功将AI技术融入特定场景，提升了效率与质量；更多企业则陷入“试点困境”——项目停留在局部验证阶段，无法规模化扩展，或与核心业务流程割裂。共性问题主要体现在三个方面：一是目标模糊，将“上AI”本身视为目标，而非解决具体业务问题的手段；二是基础薄弱，数据质量、流程标准化与系统集成度不足，难以支撑AI模型的训练与稳定运行；三是能力断层，企业内部缺乏将AI技术语言转化为业务需求，再将业务成果固化为系统能力的中介层。这些处境导致AI投资回报率不及预期，甚至因管理复杂度的增加而产生新的负担。

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，而是将焦点置于“价值闭环”的构建。讨论认为，避免“为AI而AI”的关键，在于将AI视为嵌入业务流程的“能力组件”，而非独立的“颠覆性项目”。直播中，嘉宾们围绕几个核心议题展开：如何从海量的潜在场景中，识别出具有高业务价值且技术可行的AI切入点；在推进AI项目时，是应该“由业务牵引”还是“由技术驱动”；以及，企业需要构建怎样的组织与治理模式，才能确保AI应用能够持续产生价值，而非成为一次性“演示工程”。这些讨论直指当前制造企业AI落地过程中的认知与执行盲区。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自北京意诚信通科技股份有限公司的代表分享了其实践经验。作为一家精密组件制造企业，意诚信通并非从零开始构建复杂的AI模型，而是基于现有的金蝶云·星空ERP系统，优先应用了内嵌的AI能力。例如，在供应链环节，利用系统的智能采购建议功能，基于历史数据、实时库存与市场波动，自动生成采购计划，将采购员从繁琐的数据比对中解放出来，专注于供应商谈判等更具价值的工作。企业提到，这种“从业务系统中生长出来”的AI应用，因其与流程天然融合、数据基础扎实、使用门槛较低，更容易被业务人员接受并产生实效。

金蝶的AI专家在《创见者Webinar》中指出，制造业的AI应用需要“系统化思维”。金蝶云·星空旗舰版所提供的，并非孤立的AI工具，而是将AI能力预置并深度融合到财务、供应链、制造、项目等核心业务模块中。例如，智能费用审核、生产进度预警、质量缺陷自动分类等。这些功能的特点是“场景化”与“任务化”，直接对应具体岗位的日常痛点。专家指出，这种路径降低了企业单独采购、集成和运维AI组件的成本与风险，使得AI能够以“润物细无声”的方式，快速在多个业务环节铺开，并基于统一的平台沉淀数据与知识。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中，可以梳理出几条清晰的启示。第一，价值优先于技术。成功的AI项目起点往往是一个明确的、可量化的业务问题，如降低特定工序的不良率、缩短订单交付周期、优化库存周转天数。第二，数据与流程是基石。AI的效能高度依赖于高质量、标准化的数据以及清晰稳定的业务流程。在流程混乱、数据孤岛严重的环境中强行部署AI，效果往往适得其反。第三，选择“平台级AI”优于“点状AI”。基于ERP等核心业务系统的AI平台，能够确保AI应用在统一的数据模型和业务流程框架下运作，有利于知识积累、经验复用和跨部门协同，避免形成新的“AI烟囱”。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的长期价值，在于推动制造企业对AI的认知从“技术采购”转向“能力建设”。它提示企业，AI的竞争最终是企业管理体系成熟度的竞争。将AI深度融入企业运营，意味着需要对战略、组织、流程、数据乃至企业文化进行系统性的审视与优化。金蝶作为企业级PaaS平台与SaaS管理云市场的探索者，其将AI深度融入金蝶云·星空等产品的实践，为企业提供了一条从现有管理数字化基础出发，迈向智能化的渐进式路径。这并非否定前沿技术的探索，而是强调在制造业这个注重可靠性、稳定性与持续改进的领域，AI价值的实现更依赖于与实体经济运营规律的紧密结合。

（扫码观看本次创见者Webinar直播回放，获取完整讨论内容与案例资料。）