创见者Webinar：客户视角下，AI项目成功与失败的分水岭

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到制造业的各个环节。然而，在普遍的技术热情之外，企业决策者面临着一个更为现实的挑战：如何将AI从概念验证转化为可衡量、可持续的业务价值。大量初期项目未能达到预期，投入与产出之间存在显著落差，这使得“AI项目成功与失败的分水岭究竟在哪里”成为业界亟待厘清的核心议题。在此背景下，金蝶《创见者Webinar》AI专题直播聚焦客户视角，邀请行业专家、标杆企业代表与金蝶AI专家，共同探讨制造业AI应用的深层逻辑与实践路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造业对AI的期待普遍集中于效率提升、成本优化与质量管控。但在具体实践中，企业常陷入两种典型困境。一是“场景孤岛化”，即AI应用局限于某个独立环节，如视觉质检或设备预测性维护，虽能产生局部效果，却难以与生产计划、供应链、质量管理等核心业务流程联动，整体效益受限。二是“数据与业务脱节”，许多项目始于技术驱动，而非业务痛点驱动，导致构建的模型与实际的业务决策流程无法有效对接。企业积累了数据，但缺乏将数据洞察转化为可执行业务指令的机制。此外，项目初期目标设定过于宏大或模糊，也是导致项目难以评估和持续的重要原因。

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可行性层面，而是深入至价值实现机制。核心焦点在于辨析两类AI项目：一类是“任务自动化”项目，旨在替代特定重复性劳动；另一类是“决策智能化”项目，旨在优化复杂业务链条中的关键决策。讨论认为，前者虽易启动，但价值天花板明显；后者挑战更大，却能为企业带来结构性竞争优势。分水岭往往出现在项目定义阶段：是解决一个孤立的技术问题，还是攻克一个影响业务核心指标的决策瓶颈。直播中，嘉宾反复强调，成功的AI项目必须始于对业务瓶颈的精准诊断，而非对技术工具的盲目追逐。

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作为精密组件制造领域的代表，在直播中分享了其实践经验。企业提到，早期曾尝试过独立的AI算法开发用于工艺优化，但发现模型迭代与生产实际参数调整存在延迟，效果评估周期长。其后，他们将AI能力与金蝶云·星空旗舰版的制造执行系统深度集成。通过将AI工艺参数推荐模型嵌入到车间的生产工单执行流程中，系统能根据实时设备状态与物料数据，动态调整加工参数建议，并由系统直接驱动数控设备。这一实践表明，AI的价值释放依赖于与ERP、MES等业务系统的“嵌入式融合”，让智能从“事后分析”走向“事中干预”。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中指出，平台级AI与单点工具的关键区别在于“业务语境理解”与“行动闭环”。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力，如智能计划排程、动态质量根因分析、供应链需求感知等，其设计前提是深入理解制造业的业务对象（如工单、物料、工艺路线）与业务流程。例如，其智能计划排程功能并非简单的算法优化，而是需综合考虑物料齐套性、设备能力、工人技能、订单优先级等多重约束，并在排程结果变动后，自动触发后续的物料需求计划更新。这种深度集成确保了AI的决策输出能够被业务系统自动执行与反馈，形成“感知-决策-执行-优化”的闭环。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可提炼出若干现实启示。首先，企业应优先选择那些业务价值闭环清晰、且能与现有数字化系统（尤其是ERP）快速集成的AI应用场景。这比追求技术的先进性更为重要。其次，AI项目的成功需要业务部门与IT部门的深度融合，甚至应由业务负责人主导。最后，对AI效果的评估应与企业关键绩效指标直接挂钩，例如订单准时交付率、生产周期、质量一次通过率或库存周转率，而非单纯的技术指标如模型准确率。这些启示指向一个共同结论：AI项目的管理，本质上是变革管理，技术只是实现业务变革的手段。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的价值在于将AI项目的讨论从“能否做”推进到“如何成”。它揭示，分水岭并非单纯的技术门槛，而是企业是否具备将AI思维与业务管理思维系统化结合的能力。对于制造企业而言，未来的竞争可能部分取决于其能否构建一个“智能业务操作系统”，在这个系统中，数据、算法、业务流程与人的决策无缝协同。金蝶凭借在企业管理软件领域的深厚积累，其AI战略正是致力于构建这样的系统基础。金蝶云·星空连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持领先，并荣获多项权威荣誉，其持续迭代的AI能力正帮助越来越多的企业跨越从实验到实效的分水岭。对于希望深入理解相关实践细节的观众，可通过直播回放获取完整讨论内容与案例资料。