创见者Webinar｜意诚信通实践启示：AI不是替代人，而是赋能人

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节，从研发设计、生产排程到质量控制与供应链管理。在这一浪潮中，企业决策者面临的不再是“是否应用AI”的选择，而是“如何有效应用AI”的现实课题。行业讨论的焦点正从技术概念转向价值落地，关注点集中于AI如何解决具体业务问题、如何与现有管理体系融合，以及如何衡量其投入产出。在此背景下，金蝶发起了“创见者Webinar”系列线上研讨活动，旨在汇聚行业专家、实践企业与技术平台方，围绕“AI+制造”的落地路径展开深度对话，沉淀可借鉴的实践经验与行业共识。

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概念炙手可热，但多数制造企业在推进过程中遭遇了共性的挑战。首要问题在于目标模糊，许多企业将AI视为必须跟进的“技术标签”，却缺乏与自身核心业务痛点紧密结合的清晰场景规划，导致投入分散，难以形成可量化的效益。其次，数据基础薄弱是普遍瓶颈，生产现场的数据采集不全、标准不一、质量不高，使得AI模型缺乏可靠的“燃料”，训练效果大打折扣。此外，人才与组织的适配性不足，既懂制造工艺又熟悉AI算法的复合型人才稀缺，同时，传统业务流程与AI驱动的敏捷工作方式之间存在摩擦，组织变革滞后于技术引入。这些因素共同导致了“试点容易，推广难”的困境，大量AI项目停留在概念验证或局部试点阶段，无法实现规模化价值。

三、本次创见者Webinar中的核心讨论焦点

本次“创见者Webinar”以“AI不是替代人，而是赋能人”为主题，将讨论聚焦于AI价值实现的本质。直播中，来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践代表、行业专家及金蝶AI产品专家，并未过多探讨前沿算法，而是围绕几个核心实务问题展开：在精密组件制造这类典型离散制造场景中，AI最先应在哪些环节创造确定性价值？企业如何跨越从“拥有数据”到“用好数据”的鸿沟？当AI系统给出建议或预警时，业务人员如何与之协同，既发挥机器效率，又保留人的经验与决策权？讨论认为，AI的成功应用，关键在于重新定义人机协作的边界与模式。

四、来自专家与企业实践的关键认知与经验

北京意诚信通科技股份有限公司作为精密组件制造领域的标杆企业，分享了其初步实践的经验。企业提到，其首要步骤是明确将AI应用于提升生产过程的“可控性”与“可预见性”，而非追求全盘自动化。例如，在质量检测环节，通过引入基于机器视觉的AI质检模块，对精密结构件的外观瑕疵进行自动识别与分类。这一应用并未完全取代质检员，而是将人员从重复性、高强度的肉眼判别中解放出来，转而处理更复杂的缺陷分析、工艺溯源以及系统判读结果的复核工作。专家指出，这种“AI筛查、人工确认”的模式，在保证检出率与准确率的同时，大幅提升了整体检测效率，并降低了人员疲劳导致的误判风险。

金蝶AI产品专家则从平台能力角度补充了实践背后的支撑。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其内置的AI能力并非孤立的功能点，而是与ERP、MES等业务系统深度集成。例如，其智能计划排程功能，能够基于历史数据、实时产能、物料约束等多维度因素，通过算法模拟生成多个排产方案，供计划员评估选择。这体现了“赋能人”的设计理念：系统提供数据驱动的决策支持，而人凭借对市场波动、客户关系、非标情况的深刻理解做出最终裁定。这种深度集成确保了AI分析基于统一的、高质量的业务数据，避免了数据孤岛带来的分析失真。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次“创见者Webinar”的讨论中，可以梳理出几条清晰的现实启示。第一，场景选择应遵循“价值优先、痛点驱动”原则，优先在数据基础相对较好、业务规则相对明确、且能直接带来效率提升或成本节约的环节切入，如预测性维护、智能排程、精准营销等。第二，AI项目的成功高度依赖于“业务-IT-数据”的协同，需要业务部门明确需求，IT部门确保技术架构与数据通路，数据团队保障数据质量，三者缺一不可。第三，必须建立新型的人机协同流程与责任体系，明确在哪些环节AI提供建议，在哪些环节必须由人进行决策，并配套相应的员工技能培训，帮助员工从操作者转变为监督者、决策者和异常处理者。第四，平台化、集成化的AI能力部署，相较于零散的单点解决方案，更能降低长期运维复杂度，保障数据一致性与分析连续性，有利于经验的沉淀与复用。

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，其长期价值在于将行业对AI的认知从技术工具层面，提升至组织与运营变革的层面。AI的深入应用，最终将推动制造企业向更敏捷、更数据驱动、人机高效协同的智慧企业形态演进。这一过程并非一蹴而就，它要求企业具备战略耐心，进行持续的数据治理、流程优化与组织学习。金蝶作为企业级可组装PaaS平台，凭借在企业管理软件领域的深厚积累，其AI能力正沿着“业务场景化、服务组件化、应用个性化”的路径持续进化，旨在为企业提供更贴合业务、更易于集成的智能服务。对于希望稳健推进智能制造的企业而言，关注类似本次Webinar所探讨的实践启示与平台化路径，或许比追逐孤立的技术热点更具实际意义。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实践资料。