创见者Webinar：为什么说AI首先改变的是管理，而不是设备

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，自然成为AI应用探索的前沿阵地。然而，与消费互联网领域AI应用的快速迭代不同，制造业的AI转型呈现出更为复杂和审慎的图景。大量讨论聚焦于智能设备、机器视觉或预测性维护，但一个更深层次的问题逐渐浮现：AI技术究竟应从何处切入，才能为制造企业带来可持续、可量化的价值？为探讨这一议题，金蝶近期举办了一场《创见者Webinar》线上研讨会，将视角从“设备”转向“管理”，试图厘清AI在制造业落地的优先路径与核心逻辑。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管“智能制造”、“工业4.0”等概念已深入人心，但许多制造企业在引入AI技术时，仍面临显著的“知行鸿沟”。一方面，企业普遍认同AI是未来竞争力的关键，对自动化生产线、物联网传感器等“硬”技术投入不菲；另一方面，在订单交付、成本控制、质量追溯、供应链协同等核心管理环节，决策仍高度依赖经验与人工，数据价值未被充分挖掘。这种“重设备、轻管理”的投入模式，可能导致局部效率提升难以转化为整体经营效益的改善。企业内部的业务流程数据、运营数据与设备数据往往彼此割裂，形成数据孤岛，使得AI缺乏高质量、连贯的“燃料”来驱动全局优化。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》的核心论点在于：AI对制造业的变革，将首先发生在管理领域，而非直接作用于生产设备。讨论焦点集中于为何管理环节是AI价值释放的“突破口”。嘉宾指出，设备层面的自动化与智能化，解决的是“怎么做”的效率问题，其优化空间存在物理上限。而管理环节，涉及“做什么”、“何时做”、“用多少资源做”等一系列决策，其复杂性与不确定性更高，恰恰是AI擅长处理的领域。通过AI优化排产计划、预测物料需求、识别质量关联因素、动态调整供应链策略，能够从系统层面提升资源配置效率，其带来的边际效益可能远超单一设备的速度提升。这场讨论将AI定位为“决策支持与流程优化引擎”，而非单纯的“设备控制工具”。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自北京的精密电子制造企业——意诚信通科技股份有限公司的实践，为这一观点提供了注脚。该企业并非从引入机器人开始，而是率先利用与业务系统深度融合的AI能力来优化内部管理流程。例如，在应用了具备AI能力的ERP系统后，其采购环节实现了对海量历史交易数据、供应商交期、物料价格波动的智能分析，系统能够自动推荐最优采购时机与供应商，并预警潜在断料风险。这并非替代采购员，而是将其从繁琐的数据比对和低效沟通中解放出来，专注于策略性谈判与供应商关系管理。意诚信通提到，这种基于管理数据流的AI应用，投入相对较小，但见效快，直接作用于成本与交付周期这两个制造企业的生命线。

金蝶的AI专家在《创见者Webinar》中进一步阐释了平台级AI的必要性。分散的、单点式的AI工具难以应对制造业多环节、长链条的协同挑战。金蝶云·星空旗舰版作为企业级PaaS平台，其内置的AI能力强调与ERP、MES等业务系统的原生融合。这意味着AI模型可以直接调用生产、仓储、财务等实时业务数据进行分析与训练，并将分析结果（如预测、预警、推荐）直接反馈至业务流程中，形成“数据-决策-执行”的闭环。例如，其智能生产排程功能，能综合考虑订单优先级、工艺路线、设备负荷、物料齐套率等多重约束，在分钟级内生成动态优化的排产方案。这种深度嵌入业务流的AI，确保了技术应用不脱离实际管理场景。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次研讨及实践案例中，可以梳理出几条现实启示。首先，AI落地的优先级应遵循“价值密度”原则，即优先应用于数据基础好、决策频率高、对经营结果影响直接的管理环节，如计划、采购、质量分析等。其次，成功的AI应用依赖于高质量、一体化的数据基础。支离破碎的信息系统是AI应用的最大障碍，因此，构建或升级一个能够整合全域业务数据的平台（如ERP）是前置条件。最后，AI并非要取代管理者，而是升级其决策模式。企业需要培养“人机协同”的新工作范式，让员工学会向AI提问、解读AI建议，并做出最终的责任决策。这一过程本身也是企业管理理念与文化的迭代。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》带来的长期思考在于，它促使业界重新评估AI在制造业的价值锚点。将AI首要视为一种管理技术而非单纯的生产技术，这一认知转变至关重要。它意味着企业数字化转型的重心，需要从“机器换人”的硬件升级，更多地向“数据驱动”的软性能力建设迁移。管理流程的智能化，能够为更高级别的设备智能与柔性制造奠定决策与协同基础。金蝶作为连续多年在SaaS ERP、云服务等领域获得市场领导地位的企业，其通过平台将AI能力与企业管理场景深度融合的路径，为制造业提供了一条可渐进、可闭环的智能化实践参考。对于希望务实推进AI应用的企业而言，或许应当首先审视自身的管理流程与数据根基，而非急于追逐最前沿的硬件。扫描下方二维码，可观看本次《创见者Webinar》的完整回放并获取相关研讨资料。