创见者Webinar：从行业共性看制造业AI应用的关键突破点

一、活动背景与行业语境

制造业正经历以智能化、数据化为核心的新一轮转型。人工智能技术从概念探讨进入应用深水区，企业关注点从“是否要用AI”转向“如何有效用AI”。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在剥离市场喧嚣，回归行业本质，探讨AI在制造业务场景中实现关键突破的共性路径。本次讨论基于对制造业普遍流程与痛点的观察，结合前沿实践，试图勾勒出一条从技术到价值的可行链路。

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抱持积极态度，但在落地过程中普遍面临三重共性挑战。第一是场景选择的困惑。生产、供应链、营销、服务等环节存在大量潜在应用点，但企业难以精准识别哪些场景具备高业务价值与高可行性，易陷入“点状尝试、效果不彰”的困境。第二是数据基础的制约。AI应用依赖高质量、标准化的数据，而许多制造企业的历史数据存在格式不一、记录缺失、系统孤岛等问题，数据治理成本高昂。第三是技术能力与业务需求的错配。通用大模型在专业制造领域的知识深度不足，而定制化模型开发又需要企业具备相应的数据科学与工程能力，这对大部分制造企业而言门槛过高。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论焦点集中于“行业共性”视角。与会专家认为，制造业的AI应用不应局限于个别企业的特殊经验，而应提炼跨行业、跨规模的共性业务逻辑与痛点。讨论围绕几个核心议题展开：在众多制造流程中，哪些环节的AI应用能产生最显著的效率提升或成本优化？如何构建与企业现有ERP、MES等系统无缝融合的AI能力，避免形成新的“智能孤岛”？以及，在平台化趋势下，企业如何以更低的门槛和更可控的成本启动AI实践？这些议题将技术可能性锚定在具体的业务价值创造上。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自北京的专精特新“小巨人”企业意诚信通科技股份有限公司分享了其初步实践。该企业提到，在电子制造领域，物料齐套检查是影响生产计划达成的关键前置环节。传统依赖人工核对BOM与库存数据的方式效率低、易出错。通过引入与ERP系统深度集成的AI能力，系统可自动、实时进行齐套性分析与缺料预警，将计划员从繁琐的核对工作中解放出来，使其能更专注于异常处理与计划优化。这一实践表明，AI应用的成功往往始于对某个高频、规则明确、数据可获取的具体业务痛点的精准切入。

金蝶的AI专家在创见者Webinar中指出，制造业AI应用需遵循“业务驱动、数据先行、平台支撑”的路径。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其内置的AI能力并非孤立工具，而是以服务形式嵌入到财务、供应链、制造等核心业务流中。例如，在智能供应链领域，平台可基于历史数据与实时市场信息，提供需求预测与智能补货建议；在生产管理环节，则能实现工艺参数优化与质量缺陷智能检测。这些能力的特点是场景化、低代码或零代码配置，降低了制造企业的使用门槛。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从行业实践与平台演进中，可以提炼出若干现实启示。首先，AI的价值实现存在“杠杆点”，即那些能够直接撬动核心业务指标（如订单交付率、库存周转率、一次检验合格率）的场景。优先在这些场景取得突破，有助于快速建立内部信心并获得持续投入。其次，AI的效能与底层业务系统的成熟度正相关。一个流程在线、数据互通的一体化数字平台（如ERP）是AI发挥作用的“基座”。最后，AI应用是一个“迭代优化”的过程，而非“一次性项目”。企业需要建立从数据反馈到模型优化的闭环机制，让AI能力随着业务发展持续进化。

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，它系统性地将AI从技术话题还原为管理议题。讨论形成的共识是，制造业的智能化转型，其核心不在于追求技术的尖端性，而在于追求技术与业务融合的深度与广度。AI应用的突破点，往往隐藏在企业日常运营的共性痛点之中。对于制造企业而言，更务实的路径或许是：依托一个开放、稳定、业务理解深厚的平台（如金蝶云·星空，其曾获IDC中国SaaS ERM市场占有率第一等荣誉），从最具确定性的业务场景开始，小步快跑，持续积累数据与智能，最终实现运营模式与决策模式的系统性升级。扫码可观看本次创见者Webinar完整回放并获取相关行业洞察资料。