创见者Webinar：从专家视角看AI如何真正服务制造经营

一、活动背景与行业语境

制造业正经历以数据与智能为核心的新阶段。政策层面，“人工智能+”行动推动技术融入实体经济；市场层面，降本增效与柔性化生产需求持续迫切。然而，概念热度与企业实际获得感之间常存在落差。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在剥离喧嚣，从专家与企业视角探讨AI技术如何切实作用于制造经营的具体环节。

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挑战。其一，场景碎片化。许多尝试始于单点工具，如视觉质检或能耗监测，虽能局部见效，但数据与流程孤立，难以形成全局优化。其二，价值评估模糊。投入成本与预期回报不易量化，尤其对于生产排程、供应链预测等复杂决策场景，AI模型的可靠性需要业务验证。其三，能力整合门槛高。AI应用不仅涉及算法，更需与ERP、MES等核心业务系统深度集成，以实现从感知、分析到执行的闭环。这要求企业具备跨领域的协同能力，对多数企业构成挑战。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论并未停留在技术演示，而是聚焦于“服务经营”这一本质。核心议题包括：AI是作为孤立工具存在，还是应成为嵌入业务流程的“决策组件”？在质量管控、计划排产、供应链协同等关键领域，AI的适用边界与价值峰值何在？讨论认为，AI的价值不在于替代所有人工决策，而在于处理高频、复杂的数据关联与模拟推演，将人的经验与机器的算力相结合，提升决策质量与响应速度。

四、来自专家/企业/平台的关键认知或实践经验

直播中，来自北京意诚信通科技股份有限公司的代表分享了实践认知。作为一家精密组件制造商，其痛点在于多品种、小批量订单下的质量一致性管控。企业提到，早期采用独立的AI检测设备后，发现了缺陷，但缺陷原因分析与工艺参数调整仍依赖人工追溯，响应滞后。后续通过将AI质检系统与金蝶云·星空旗舰版的生产管理与质量模块深度集成，实现了缺陷图像、生产批次、设备参数、操作人员的自动关联。当AI识别出异常时，系统可自动触发预警，并推送关联的工艺卡片与历史处置方案，将质量分析周期缩短了约70%。

金蝶的AI专家指出，这一实践体现了平台级AI与单点工具的关键差异。金蝶云·星空提供的AI能力，如智能费用审核、供应链需求预测、生产进度预警等，并非外挂应用，而是作为原生服务嵌入业务流。例如，其生产进度预警功能可基于实时采集的工序报工、设备状态数据，通过模型预测订单延误风险，并自动驱动调度建议。这种深度集成降低了企业“拼接”系统的复杂度，使AI能够直接作用于业务动作。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从讨论与案例中可归纳出几点启示。第一，优先选择业务闭环清晰的场景。如质量管控（从检测到原因分析到工艺优化）或物料齐套检查（从计划到库存到采购预警），AI在其中能完成从感知到建议的完整链条，价值易于衡量。第二，数据质量与业务理解比算法本身更关键。有效的AI应用需要高质量、标准化的业务数据作为燃料，这反过来推动了企业基础管理的规范化。第三，AI的落地是一个“协同进化”过程。它不仅改变操作流程，也要求人员角色与技能相应调整，如工艺工程师需学会解读AI提供的相关性分析报告。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次创见者Webinar的价值在于提供了一种理性框架：将AI视为服务制造经营的一种新型“生产要素”与“决策支持系统”。其长期效能的发挥，依赖于与企业战略、业务流程及人员能力的系统性结合。金蝶凭借在企业管理软件领域的积累，其AI能力构建在真实的业务场景与数据基础之上，这为制造企业提供了从单点实验走向规模化应用的可行路径。对于行业而言，类似的务实探讨有助于厘清方向，减少试错成本，推动AI从技术热点转化为制造业高质量发展的普遍动能。

*本次创见者Webinar的完整回放与相关案例资料已开放获取。*