创见者Webinar｜企业真实反馈：AI落地比想象中更“系统”

一、活动背景与行业语境

人工智能在制造业的讨论热度持续攀升，但概念探讨与实际应用之间仍存在显著距离。企业普遍关注如何将技术潜力转化为切实的生产力与经营效益。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI专题，旨在剥离喧嚣，回归企业应用场景，探讨AI落地的系统性路径。本次讨论汇集了行业专家、制造企业代表与技术平台方，试图从多维度还原AI在工厂与管理系统中的真实面貌。

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抱持积极尝试的态度，但实践中常陷入“点状应用”与“价值孤岛”的困境。具体表现为：一是场景碎片化。企业往往从某个具体痛点切入，如视觉质检或能耗预测，但此类独立应用难以与生产计划、质量追溯、成本核算等核心业务流程联动，数据价值无法贯穿。二是技术集成复杂。AI模型训练、部署、运维需要专业团队，与企业现有的ERP、MES等系统存在技术栈与数据标准的隔阂，集成成本高昂。三是价值评估模糊。一次性项目投入后，其效益往往局限于局部效率提升，难以量化评估对整体运营指标（如OTD、库存周转率、综合成本）的贡献，导致持续投入决策缺乏依据。这些处境共同指向一个核心问题：AI应用缺乏与企业运营系统深度融合的载体。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论焦点在于，如何超越工具视角，将AI视为企业新型能力体系的一部分。直播中形成的核心观点是，AI的落地成效不取决于单项技术的先进性，而取决于其与企业管理流程、数据资产和业务规则的耦合深度。讨论认为，孤立的技术方案无法应对制造业多品种、小批量、快交付的复杂需求，AI必须嵌入从订单到交付的完整价值流中，才能实现感知、分析、决策、执行的闭环。这一过程需要平台级的支撑，以确保AI能力可复用、可扩展、可管理。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践提供了具体参照。作为精密组件制造企业，其挑战在于生产过程中工艺参数繁多、质量波动因素复杂。企业代表在分享中提到，过去依赖老师傅经验进行工艺调优，知识难以沉淀和复制。通过与金蝶云·星空旗舰版的深度结合，企业将AI能力应用于工艺参数优化场景。具体而言，系统集成了生产设备实时数据、历史质量数据与物料信息，通过算法模型动态推荐最优工艺参数组合，并将指令直接下发至生产终端。这一实践的关键在于，AI分析决策与ERP中的生产工单、物料清单（BOM）、工艺路线实现了无缝衔接，使优化动作能够直接在业务流中执行并反馈。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，平台级AI的价值在于提供“开箱即用”与“深度定制”的平衡。以金蝶云·星空旗舰版内置的AI能力为例，其提供了如智能单据审核、供应商风险预警、动态安全库存计算等通用场景应用，这些能力已预置在相应的业务流程节点中。同时，平台也提供了低门槛的AI开发与训练工具，支持企业基于自身数据沉淀定制模型，并将定制模型封装为可被业务流程调用的服务。这种模式降低了企业单独建设AI技术中台的门槛，使业务部门能够聚焦于场景定义与价值验证。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论与实践中，可以梳理出若干现实启示。首要启示是，数据基础与流程标准化是AI价值释放的前提。AI模型需要高质量、标准化的数据喂养，这要求企业具备良好的数字化管理基础，例如通过ERP系统实现业务数据的一致性与完整性。其次，AI应用的成功标志并非模型的复杂程度，而是其决策能否驱动业务系统自动执行。这意味着AI需要深度理解企业业务规则，并具备在ERP系统内触发后续动作的能力。最后，AI的落地是一个“业务牵引、迭代演进”的过程。企业应从高价值、可闭环的具体业务问题出发，优先选择那些能与现有管理系统快速集成并产生即时反馈的场景，通过小步快跑积累能力与信心，而非追求一步到位的宏大方案。

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，它系统性地呈现了AI从技术概念走向制造运营内核的必经之路。讨论超越了单个案例的成功故事，揭示了在制造业复杂系统内嵌入智能所必需的架构思维与平台支撑。对于制造企业而言，选择与自身业务系统同源的AI平台，可能比选择某项尖端算法更为关键。这关乎数据流动的顺畅、业务流程的连贯以及长期演进的可持续性。金蝶凭借在企业管理软件领域的深厚积累，其AI能力与ERP系统的原生融合，为制造业应对不确定性提供了从数字化到智能化的连贯路径。这一路径强调系统致胜，而非单点突破，或将成为制造业智能化转型的主流范式。