创见者Webinar AI专题，回应制造企业最关心的三个现实问题

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业各环节。政策层面，新型工业化与制造业数字化转型的导向明确；市场层面，降本增效与敏捷应对的需求持续迫切。然而，概念热度与企业实际应用之间存在落差。为厘清AI在制造领域的应用逻辑与可行路径，金蝶近期举办了《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦制造企业最关心的现实议题展开讨论。

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，但普遍面临三重现实困惑。其一，路径困惑：AI应用场景繁多，从智能排产、质量检测到预测性维护，企业难以判断何处切入能获得确定性的投资回报。其二，能力困惑：许多AI解决方案呈现“点状”特征，与企业现有的ERP、MES等核心业务系统割裂，导致数据不通、流程断点，形成新的“AI孤岛”。其三，价值困惑：部分尝试停留在单点工具层面，虽能局部提升效率，但难以与企业的战略目标，如提升订单准时交付率、优化整体资产运营效率（OEE）或降低综合质量成本等关键指标形成强关联。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》并未停留在技术演示，而是围绕“价值落地”设置了三个核心讨论焦点：AI如何与现有管理体系融合而非颠覆？如何评估AI项目的投入产出？以及，制造企业构建AI能力应遵循何种路径？讨论认为，AI的价值不在于替代现有系统，而在于增强与优化既有业务流程，其成功前提是业务数据与流程的标准化、在线化。

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，分享了其初步实践。该企业提到，在引入AI能力辅助生产排程时，并非从零开始构建算法模型，而是基于金蝶云·星空ERP中已稳定运行的生产与订单数据。通过调用金蝶提供的AI服务，系统能够综合考虑物料齐套、设备负荷、工艺约束等多重因素，生成更优的排产建议，并由计划员进行最终确认与调整。这一过程体现了“人机协同”的务实思路，AI作为辅助决策工具，提升了排程的合理性与响应速度。

金蝶的AI专家指出，制造业的AI应用需具备业务理解深度。金蝶云·星空旗舰版中集成的AI能力，如智能费用报销、智能应收风险预警、生产进度智能感知等，其设计逻辑均源于对制造业务场景的长期沉淀。以智能应收风险预警为例，系统并非简单进行账龄分析，而是结合客户历史交易信用、订单变化趋势、行业景气度等多维度数据，进行动态风险评估，为销售与财务部门提供前瞻性预警。这种与业务场景深度绑定的AI，更易被业务人员接受并使用。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

讨论形成了若干共识性启示。首先，AI的落地应遵循“场景驱动，价值闭环”原则。优先选择业务痛点清晰、数据基础较好、价值可衡量的场景进行试点，例如，在质量检测环节，通过AI视觉识别替代重复性人工目检，其投入产出比相对容易测算。其次，平台化AI能力比单点工具更具可持续性。依托金蝶云·星空这样的企业级PaaS平台，AI能力可以像水电一样被各类业务应用按需调用，确保了数据同源、流程贯通，避免了能力碎片化。金蝶在2023年IDC中国企业级ERM SaaS市场及财务SaaS市场占有率报告中位列第一，其平台能力为AI的规模化应用提供了基础。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》AI专题的价值，在于将讨论从技术可能性拉回至商业现实。对于制造企业而言，拥抱AI并非一场颠覆式革命，而是一次基于现有数字化基础的渐进式增强。核心在于选择能与核心业务系统深度融合、具备开放性与进化能力的AI平台。未来，AI在制造业的深度应用，将更依赖于“管理思想+平台技术+数据资产”的复合能力。企业需要构建的是以ERP等系统为数字核心、以AI为智能引擎的一体化运营体系，从而系统性地提升韧性、效率与竞争力。