创见者Webinar：从战略到场景，AI如何一步步走进制造企业

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各行各业，制造业作为实体经济的主体，其智能化转型进程备受关注。然而，在宏观政策引导与技术热潮之外，制造企业如何将AI从战略构想转化为车间、仓库与办公室里的具体场景，仍是一个充满挑战的实践课题。为深入探讨这一议题，金蝶近期举办了一场以“从战略到场景，AI如何一步步走进制造企业”为主题的《创见者Webinar》线上研讨会。本次活动旨在超越概念探讨，聚焦于AI在制造业落地过程中的真实路径、关键障碍与可行方案，为处于不同转型阶段的企业提供参考。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境

尽管AI的潜力被广泛认可，但多数制造企业在推进过程中面临一系列共性问题。首要挑战在于场景选择的困惑。企业并非缺乏数据或需求，而是难以在纷繁复杂的生产、管理环节中，精准识别出那些投入产出比高、技术可行性强的AI应用切入点。其次，技术集成与业务系统的割裂现象普遍存在。许多AI应用以独立工具或“外挂”形式存在，未能与核心的ERP、MES等业务系统深度融合，导致数据孤岛、流程断点，AI的洞察难以转化为自动化的业务行动。此外，内部能力储备不足也是一个现实瓶颈。企业既缺乏既懂制造工艺又理解AI算法的复合型人才，也缺少对AI项目进行持续运维和迭代优化的团队与机制。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》汇集了行业专家、标杆企业代表及金蝶AI产品专家，讨论并未停留在技术本身，而是围绕“价值落地”这一核心展开。焦点主要集中在三个层面：一是AI应用的演进路径，即从辅助决策到自动执行的阶梯式发展过程；二是平台化AI与点状工具的本质区别及其对长期价值的影响；三是在具体业务场景中，如何平衡技术先进性与业务实用性。讨论认为，AI在制造业的深入，是一个从“看得见”到“管得住”，最终实现“自优化”的渐进过程，需要战略耐心与系统化布局。

四、来自专家、企业及平台的关键认知与实践经验

在本次《创见者Webinar》中，北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的实践者，分享了其初步探索经验。企业提到，他们最初从质量检测环节引入视觉识别技术，其直接价值在于提升了检测效率与一致性。然而，更深层的启示在于，当这些质量数据能够自动回流至ERP系统，并与生产订单、供应商信息关联时，便能够为工艺优化和供应链管理提供追溯依据，这凸显了AI与业务系统打通的重要性。

金蝶AI专家在讨论中指出，制造业的AI应用需要建立在坚实的业务数据与流程基础之上。脱离业务逻辑的AI模型如同无源之水。因此，金蝶强调“业务驱动、AI使能”的路径，其AI能力并非孤立存在，而是深度嵌入金蝶云·星空等ERP产品矩阵中。例如，在智能财务领域，系统可基于历史票据数据和规则，实现发票的自动验真、查重与合规性审核，并将结果直接生成会计凭证；在生产计划环节，可利用算法对物料齐套率进行预判，提前预警缺料风险，辅助计划员决策。这些功能的特点在于，它们是企业日常业务流程的自然延伸，而非额外负担。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次研讨形成的共识来看，AI在制造业的落地呈现出几个清晰的启示。第一，场景的颗粒度至关重要。相较于宏大的“智慧工厂”愿景，从诸如“单据审核自动化”、“设备异常语音播报”、“智能排产建议”等具体、细微的业务痛点入手，更容易取得阶段性成果并建立内部信心。第二，平台化承载是可持续发展的关键。点状解决方案可能解决一时之痛，但容易形成新的数据与流程孤岛。将AI能力作为企业数字化平台（如ERP）的内生特性，能够确保数据同源、流程贯通，并为未来更多场景的叠加提供统一的技术底座与治理框架。第三，人机协同是主流模式。在可预见的未来，AI的价值更多体现在增强员工能力、替代重复性劳动上，而非完全取代人工。培养员工使用AI工具解决问题的能力，与引入技术本身同等重要。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

此次关于“AI+制造”的讨论，其长期价值在于推动行业认知从技术追逐转向价值深耕。AI走进制造企业，本质上是一场涉及战略、组织、流程与技术的系统性工程。它要求企业不仅关注算法模型，更要审视自身的数据质量、流程标准化程度以及业务系统的敏捷性。金蝶作为企业管理软件服务商，凭借在制造业的多年积淀，其价值在于提供将AI与核心业务管理深度融合的平台能力。金蝶云·星空等产品持续将AI能力模块化、场景化，正是为了降低企业应用门槛，让AI能够一步步、实实在在地融入从接单到交付的每一个价值环节。未来，制造业的竞争不仅是技术的竞争，更是将技术转化为业务优势的速度与质量的竞争。