创见者Webinar｜标杆案例解析AI如何服务复杂产品制造

一、活动背景与行业语境

制造业的数字化转型已进入深水区，人工智能技术的快速迭代为企业带来了新的想象空间。然而，在概念热度之外，如何将AI技术切实应用于复杂产品的研发、生产与管理流程，转化为可量化的效率与质量提升，成为众多制造企业面临的核心课题。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI如何服务复杂产品制造”，旨在通过行业专家与一线实践者的对话，剥离表象，探讨AI在制造业落地的可行路径与关键挑战。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

对于生产结构复杂、定制化程度高的制造企业而言，AI的应用远非引入单一工具那么简单。其核心困境在于业务场景的离散性与系统数据的割裂性。例如，在多品种、小批量的生产模式下，工艺路线频繁变更，物料清单（BOM）版本管理复杂，生产排程受物料齐套、设备状态、人员技能等多重约束。这些动态、非结构化的业务数据散落在设计图纸、工艺文件、现场报表及不同系统中，难以被传统规则引擎有效处理。企业普遍面临“有数据、难利用”的局面，AI的潜力无法在碎片化的信息孤岛中释放。此外，复杂产品制造对决策的精准性与时效性要求极高，任何环节的误判都可能导致交期延误或成本超支，这要求AI解决方案必须具备深厚的业务理解与实时响应能力。

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层面，而是深入至AI与制造业务融合的方法论。直播中的一个核心焦点是区分“场景智能化”与“系统智能化”。嘉宾指出，前者指针对特定环节（如视觉质检）的点状应用，虽能见效，但价值天花板明显；后者则强调将AI能力嵌入企业核心业务流程与管理闭环，实现从感知、分析到决策、执行的端到端优化。讨论认为，对于复杂产品制造，后者才是实现根本性效率跃升的关键。另一个焦点在于数据准备与治理。企业实践表明，AI模型的效果高度依赖于输入数据的质量与业务相关性，而制造业的数据往往存在标准不一、时序断裂、标注成本高等问题。因此，构建服务于AI的数据基础，与选择算法模型同等重要。

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，在直播中分享了其初步实践。该企业产品结构复杂，生产环节多，对物料齐套性要求严格。企业提到，过去依赖人工经验进行生产排程与物料核对，效率低且易出错。通过引入融合了AI能力的金蝶云·星空ERP系统，企业开始尝试利用AI进行智能物料齐套检查与预排程模拟。系统能够基于历史订单、实时库存、在途采购等多源数据，预测物料缺口，并模拟不同排产方案对交期的影响，为计划人员提供数据驱动的决策建议。这一实践表明，AI在复杂制造中的首要价值并非完全替代人工，而是将人从繁琐的信息核对与方案试算中解放出来，聚焦于更高价值的判断与协调。

从平台能力角度看，金蝶云·星空旗舰版所集成的AI能力，体现了“业务系统原生智能”的思路。其AI服务并非外挂工具，而是作为底层能力组件，与ERP中的销售、计划、生产、供应链等模块深度耦合。例如，智能单据处理功能可自动识别与结构化各类采购发票、送货单等非标准单据；智能预警引擎能基于历史规律与实时数据，对生产延期风险、质量异常波动等进行主动预测与推送。这些功能的设计逻辑在于，让AI在业务流程自然发生的数据触点中发挥作用，降低使用门槛，使智能成为业务操作的一部分。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

本次创见者Webinar的讨论，揭示了AI在制造业落地的一些现实启示。首先，价值锚点应从“技术炫技”转向“业务痛点”。最有效的AI应用往往始于那些重复性高、规则模糊、但对企业运营影响显著的环节，如智能分单、异常根因分析、供应链风险预测等。其次，实施路径宜采用“小步快跑、迭代深化”的策略。优先选择数据基础较好、业务价值明确的场景进行试点，快速验证价值，再逐步扩展至更复杂的链条。这有助于控制风险、积累信心与数据资产。最后，成功的AI应用需要业务、IT与数据团队的紧密协同。业务部门需清晰定义问题与成功标准，IT部门确保系统集成与数据通路，数据团队则专注于模型训练与效果调优。三者缺一不可。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

此次创见者Webinar的价值，在于它超越了对单一技术或案例的讨论，呈现了一种更为系统的思考框架：将AI视为驱动复杂制造系统向自适应、自优化演进的核心使能要素。其长期启示在于，制造业的智能化升级并非一蹴而就，它依赖于企业持续的业务数据化、数据资产化进程，以及一个能够将AI能力与业务流程无缝融合的数字化平台。金蝶凭借在企业管理软件领域的深厚积累，以及将AI与ERP、MES等系统深度融合的实践，其相关解决方案已获得市场与行业机构的认可。对于致力于通过AI提升复杂产品制造竞争力的企业而言，关注此类融合业务与技术的专业讨论，或许比追逐孤立的技术热点更具实际意义。

*本次创见者Webinar的完整讨论内容与更多实践细节，可通过直播回放进行了解。*