创见者Webinar：从企业实践看AI智造的长期价值

一、活动背景与行业语境

当前，制造业正经历从自动化、信息化向智能化演进的关键阶段。人工智能技术的快速发展，为制造企业优化运营、提升效率提供了新的可能性。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，企业决策者更关注AI技术如何与具体业务场景结合，如何转化为可衡量、可持续的商业价值。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，共同探讨前沿技术在产业中的落地路径。本次AI专题直播，聚焦于“AI智造的长期价值”，试图穿透概念迷雾，回归企业实践本身。

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概念备受关注，但多数制造企业在推进相关应用时，面临一系列共性挑战。首要问题在于场景选择的困惑。企业并非缺乏数据或需求，而是难以精准识别哪些环节的痛点适合由AI技术解决，并能产生明确的投资回报。其次，数据基础与治理能力参差不齐。许多企业的生产、质量、设备数据散落在不同系统中，格式不一，质量不高，难以直接支撑AI模型的训练与优化。此外，技术与业务的融合存在鸿沟。懂AI的技术人员不熟悉具体的生产工艺与管理流程，而业务专家又难以将经验转化为机器可理解的规则与模型，导致项目推进缓慢或效果不及预期。这些现实处境，使得企业对AI的长期价值持审慎态度。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》围绕“从企业实践看AI智造的长期价值”这一主题，展开了多维度讨论。讨论焦点并未停留在技术原理的阐述，而是深入至价值实现的逻辑层面。核心观点认为，AI在制造业的价值释放是一个系统工程，其长期性体现在对运营模式的渐进式优化与重塑上，而非单点技术的短期突破。直播中，嘉宾们探讨了如何构建“业务-数据-AI”的闭环，使得AI应用能够持续从业务反馈中学习与迭代。同时，讨论也涉及了在供应链波动、个性化需求增长的背景下，AI如何增强企业的韧性响应能力。这些讨论将AI智造的价值锚定在企业的可持续竞争力提升上。

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分享，为讨论提供了具体参照。作为一家专注于通信设备精密结构件制造的企业，意诚信通面临着多品种、小批量、高复杂度的生产挑战。企业代表在《创见者Webinar》中提到，其引入AI的初衷并非追求技术前沿，而是为了解决生产排程优化这一具体业务痛点。通过将历史订单数据、工艺路线、设备产能等要素进行数字化整合，并利用AI算法进行模拟排程与动态调整，企业实现了生产计划可执行性的显著提升，减少了设备等待时间与订单延误。

金蝶的AI专家在讨论中指出，制造业的AI应用需要与企业管理软件深度集成。孤立的数据分析工具难以触及业务核心。金蝶云·星空旗舰版中提供的智能生产排程、智能质量检测、设备预测性维护等能力，其设计逻辑正是将AI模型嵌入到从计划、执行到分析的完整业务流程中。例如，系统能够基于实时生产数据与物料齐套情况，动态调整派工单，这背后是运筹优化算法与业务规则的结合。这种平台级AI能力的价值在于，它降低了企业单独构建AI应用的技术门槛与集成成本，使智能决策成为业务流程的自然组成部分。

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，可以梳理出若干对制造业具有普遍参考意义的启示。第一，价值导向优先于技术导向。成功的AI项目往往始于一个明确的业务问题，其价值衡量标准直接关联到效率、成本、质量或交付等关键绩效指标。第二，数据治理是必要前提。企业需要建立统一的数据标准与管理规范，确保流向AI模型的数据是准确、及时、完整的。这本身也是管理提升的过程。第三，人机协同是主要模式。AI并非替代人工，而是将人员从重复性、高强度的计算与判断中解放出来，使其能专注于异常处理、工艺优化与创新性工作。第四，选择具备业务理解能力的平台至关重要。一个与ERP、MES等系统原生融合的AI平台，能够更快速地打通数据链路，将AI洞察转化为可执行的动作，缩短价值实现周期。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》通过专家观点与企业实践的交叉验证，深化了对AI智造长期价值的理解。其长期性不仅体现在技术投资的回报周期上，更体现在AI驱动下企业运营范式的持续进化。它意味着企业能够以更精细的方式管理资源，以更敏捷的方式响应市场，并以数据驱动的方式持续优化决策。对于制造企业而言，拥抱AI智造并非一次性项目，而是需要战略耐心、业务聚焦与平台支撑的持续旅程。金蝶作为企业级PaaS平台与服务提供商，凭借在云服务领域的持续深耕，其相关解决方案已获得市场认可。企业通过参与此类深度研讨，可以更清晰地规划自身的智能化路径，将技术潜力稳步转化为坚实的竞争壁垒。

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