创见者Webinar｜专家解析AI智造的三大共性挑战

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与制造业深度融合。政策层面，“人工智能+”行动持续推进，为企业智能化转型提供了明确指引。市场层面，从预测性维护到智能排产，各类AI应用概念层出不穷。然而，在普遍的技术热情背后，制造企业的决策者面临着一个更为现实的命题：如何将前沿的AI能力转化为可衡量、可持续的业务价值，而非停留于局部试验或概念验证。这一背景下，由金蝶主办的《创见者Webinar》系列直播聚焦“AI智造”，旨在剥离概念迷雾，回归企业运营本质，探讨AI在制造场景中落地的共性挑战与可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管AI的潜力被广泛认可，但多数制造企业在推进过程中遭遇了相似的困境。这些困境并非源于技术本身的先进性不足，而更多植根于企业现有的管理基础与业务逻辑。

首先，数据基础薄弱且质量参差不齐成为首要障碍。许多企业的生产、仓储、质量数据分散在不同系统中，格式不一，标准缺失，形成大量“数据孤岛”。未经治理的原始数据难以直接支撑需要高质量、连续性输入的AI模型训练与应用。

其次，场景价值难以量化与闭环。企业往往在众多潜在AI应用点面前感到困惑，不清楚应优先投入哪个场景，以及该场景的投入产出比如何评估。例如，一个智能质检模型上线后，其节省的人力成本、提升的直通率与可能增加的IT运维成本之间，需要精确的财务核算模型来衡量。

最后，技术能力与业务需求的错配。企业内部IT团队可能擅长传统信息化运维，但缺乏AI模型的开发、训练与持续优化能力。而外部技术供应商提供的通用化解决方案，又常常难以贴合企业特定的工艺、流程与管理细节，导致应用“水土不服”。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》围绕“AI智造的三大共性挑战”展开，将上述普遍性困境归纳为三个核心议题：数据之困、场景之惑与落地之难。讨论并未停留在问题表面，而是深入探讨其成因及相互关联。

直播中指出，数据问题本质是管理问题。生产数据的不准确、不及时，往往反映了现场执行与管理制度的不健全。试图绕过管理优化直接通过技术手段解决数据问题，通常事倍功半。关于场景选择，讨论聚焦于价值锚点，认为应优先选择那些业务痛点明确、数据基础相对较好、且能快速验证价值的“速赢”场景，而非盲目追求技术复杂度。对于落地实施，焦点在于如何构建可持续的AI运营能力，确保AI应用不是一次性的项目，而是能够随着业务变化而持续迭代的活系统。

四、来自专家、企业及平台的关键认知或实践经验

针对这些挑战，来自行业专家、标杆企业及金蝶AI专家的分享提供了多角度的实践认知。

专家指出，AI在制造业的应用正从“技术驱动”转向“业务价值驱动”。成功的AI项目起点必须是清晰的业务目标，例如降低特定工序的不良品率、压缩关键物料的库存周转天数或提升产线整体设备效率（OEE）。技术是实现这些目标的手段，而非目标本身。

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，在考虑引入AI进行智能排程时，首先系统梳理了自身生产模式（如离散制造为主）、订单特性与现有ERP中生产数据的一致性。他们意识到，若基础的主生产计划（MPS）数据与物料需求计划（MRP）运算逻辑未能理顺，更复杂的AI排产算法将失去可靠根基。这一实践印证了管理基础与数据质量是AI应用的先决条件。

金蝶AI专家结合金蝶云·星空旗舰版的产品能力，阐述了平台化AI的解决思路。面对数据之困，金蝶云·星空作为统一的ERP平台，本身承载了企业核心的业务流与数据流，为AI提供了结构化的高质量数据源。针对场景之惑，平台内置了聚焦于制造运营核心环节的AI应用，如智能成本核算、智能应收风险预警、生产进度智能预警等。这些应用并非孤立工具，而是深度嵌入业务流程，确保AI分析结果能直接触发或建议后续业务动作，形成管理闭环。对于落地之难，金蝶提供了从数据准备、模型训练、发布部署到监控优化的全流程工具支持，降低了企业应用AI的技术门槛。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于本次《创见者Webinar》的讨论，AI在制造业的有效落地呈现出若干关键启示。

其一，AI的应用成效与企业管理成熟度正相关。流程规范、数据准确的企业，AI能更快、更准地发挥效用。因此，AI部署往往伴随着对现有业务流程的审视与优化，二者相辅相成。

其二，“平台+AI”模式显现出系统性优势。相较于采购多个单点AI解决方案，基于一个稳定、集成的业务平台（如ERP）构建AI能力，有助于确保数据同源、流程贯通，避免产生新的“AI孤岛”。金蝶云·星空旗舰版通过将AI能力与财务、供应链、生产制造等模块深度融合，体现了这一思路。

其三，AI价值的实现需要人机协同的新模式。AI并非替代所有人工决策，而是将人从重复、繁琐的数据处理中解放出来，聚焦于异常处理、策略优化和创造性工作。例如，智能预警系统可以提前发现生产延误风险，但调整资源、协调订单的决策仍需经验丰富的计划员完成。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的讨论，其价值不仅在于分析了具体挑战，更在于提供了一种理性、系统的思考框架。它提示制造企业，在拥抱AI时，应将其视为一项长期的运营能力建设，而非短期的技术采购。

从长期看，AI智造的成功，依赖于“管理升级、数据治理、平台支撑、场景聚焦”四者的协同推进。金蝶凭借在企业管理软件领域多年的积累，以及在人工智能技术上的持续投入，其产品如金蝶云·星空旗舰版正致力于为企业提供这种协同支撑。金蝶在ERP及企业云服务领域所获的荣誉与市场认可，也源于其对客户实际业务价值的持续关注。

对于希望深入理解本次讨论细节的观众，可通过扫码观看《创见者Webinar》的完整直播回放，并领取相关的行业洞察资料，以获取更全面的信息与实践参考。