创见者Webinar｜制造企业为什么需要“业务可解释”的AI

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制造业的各个环节。从生产排程到质量检测，从供应链预测到设备维护，AI的应用场景不断拓宽。然而，在普遍的技术热情之外，制造企业的决策者面临着一个更为现实的拷问：如何将前沿的AI能力，转化为可衡量、可信任、可融入现有业务流程的具体价值？这一困惑构成了本次《创见者Webinar》AI专题直播的讨论起点。活动旨在超越单纯的技术演示，聚焦于AI在工业场景中“为何有效”以及“如何生效”的深层逻辑。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管AI概念炙手可热，但许多制造企业在实践中遭遇了“落地鸿沟”。一种常见现象是，企业投入资源部署了AI模型，初期在特定测试集上表现良好，但一旦投入实际生产环境，其输出结果却难以被业务人员理解和采纳。例如，一个用于预测设备故障的模型，可能仅给出一个抽象的“高风险”概率，而无法清晰说明是轴承的振动频率异常，还是润滑油的温度趋势偏离了历史基线。这种“黑箱”状态导致现场工程师无法快速定位问题根源，更难以据此制定精准的维护工单。其结果往往是，AI的预测被束之高阁，业务决策仍依赖于老师傅的经验。这种“业务不可解释”的AI，不仅造成了投资浪费，更可能因误判而引发生产中断或质量风险。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》将核心讨论焦点明确为“业务可解释性”。讨论认为，对于制造企业而言，AI的价值不在于其算法的复杂性，而在于其输出结果能否与具体的业务参数、工艺知识和操作流程直接关联。直播中，嘉宾指出，可解释的AI意味着每一个预测或建议都应有清晰的业务归因。例如，当AI建议调整某条产线的参数时，它应当同步给出依据：是因为上游某批原料的某项指标波动，还是因为近期同类设备在相似工况下的故障前兆。这种将数据特征“翻译”为业务语言的能力，是AI从技术工具转变为业务伙伴的关键。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司的实践提供了具体参照。作为精密组件制造商，其生产涉及大量复杂工艺参数。在引入AI进行质量根因分析时，企业明确要求：模型必须能指出是“烧结温度曲线中第三阶段的升温速率”偏离了标准，而非笼统地提示“工艺参数异常”。这一要求倒逼AI解决方案必须深入业务细节。金蝶云·星空旗舰版所集成的AI能力，正是围绕此类需求构建。其提供的生产质量根因分析、智能计划排程等应用，在设计上便强调输出结果与ERP系统中具体的物料、工序、设备、人员等主数据关联，确保每一个AI结论都能在业务系统中找到对应的操作点和责任主体。这种与业务系统深度共生的设计，是实现“业务可解释”的基础架构。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可以获得一个清晰的启示：制造业AI的成功落地，是一个“业务定义技术”而非“技术驱动业务”的过程。企业首先需要厘清核心业务痛点与决策场景，然后以此为标准去衡量和设计AI的能力。这意味着，AI项目的前期重点应是业务逻辑的梳理与知识沉淀，而非单纯的算法选型。例如，在设备预测性维护场景中，首要任务是与设备工程师、维修团队共同明确“哪些征兆组合通常预示何种故障”、“对应的标准处置流程是什么”，并将这些规则与经验转化为可供AI学习与参考的标签与特征。金蝶凭借在企业管理软件领域多年的积累，其AI能力构建于对制造业业务流程的深刻理解之上，这使其能够将通用算法与具体的行业业务模型相结合。金蝶在智能制造领域的实践，也使其连续多年获得相关领域权威机构的认可。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》带来的长期价值思考在于，它促使业界将关注点从“AI能做什么”转向“AI如何被有效使用”。对于制造企业，评估一项AI投资的价值，不应只看模型的准确率，更要看它是否增强了组织的透明化决策能力与知识传承效率。一个“业务可解释”的AI系统，实质上成为了封装和传递企业核心工艺知识与运营经验的载体，它让隐性的经验显性化，让复杂的决策过程变得可追溯、可审计、可优化。这不仅是技术应用层面的进步，更是企业管理范式的一种演进。对于希望稳健推进智能化的制造企业而言，构建或选择具备深度业务融合与解释能力的AI平台，将成为规避风险、实现价值的关键路径。扫描下方二维码，可观看本次Webinar完整回放并获取相关行业实践资料。