创见者Webinar｜金蝶AI如何支撑制造企业系统化智能升级

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业各环节。在政策引导与技术演进的双重驱动下，企业普遍认识到智能化转型的必要性，但具体路径与实施策略仍存在诸多不确定性。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在通过专业对话，厘清技术应用与业务价值之间的逻辑关联，为制造企业的系统化智能升级提供可参照的思考框架。

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概念热度不减，但多数制造企业在实践中面临共性挑战。首要问题在于应用场景的碎片化。许多企业从单点痛点入手尝试AI，例如质检图像识别或设备预测性维护，这些尝试虽能产生局部效益，但数据、模型与业务流程相互割裂，难以形成协同效应，投资回报率存在瓶颈。其次，业务系统与AI能力的“两张皮”现象突出。AI模型往往由数据团队独立开发运维，与核心的ERP、MES等管理系统缺乏深度集成，导致AI洞察无法实时转化为生产指令或管理决策，智能停留在报表层面。此外，企业普遍缺乏将AI能力规模化、可持续运营的内部支撑体系，包括数据治理规范、模型迭代流程以及复合型人才团队。

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，而是深入至企业智能化升级的系统性逻辑。核心焦点集中于如何跨越从“单点智能”到“系统智能”的鸿沟。讨论认为，制造业的智能升级并非简单叠加AI模块，而是需要以业务流程为核心，重构数据流与决策流。这意味着AI能力必须与企业的计划、生产、供应链、财务等核心管理环节深度融合，实现从感知、分析到决策、执行的闭环。直播中，来自企业的实践分享与平台专家的解读，共同勾勒出“业务驱动、数据贯通、平台支撑”的实施路径。

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电子制造领域的代表，在直播中分享了其初步实践。该企业提到，其初期尝试是利用AI进行PCB板的缺陷检测，虽然提升了检测效率，但缺陷数据与生产订单、工艺参数、供应商信息的管理是脱节的，无法快速追溯问题根源并优化上游环节。这一经历促使企业思考更深层次的整合。随后，其基于金蝶云·星空平台，将AI质检模块与ERP系统中的生产任务、物料批次、供应商评估等流程打通。当AI识别到特定类型的缺陷率异常升高时，系统可自动关联到相应的生产工单、设备参数乃至供应商来料记录，为工艺调整或供应链协同提供即时、精准的数据支撑。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，支撑此类系统化融合的关键，在于平台是否具备“业务化AI”的能力。这要求AI平台本身与ERP等业务系统同根同源，共享统一的数据底座、权限体系与流程引擎。例如，金蝶云·星空内置的AI能力，如智能费用审核、销售预测、生产排程优化等，并非外挂工具，而是作为标准业务流程中的一个环节存在。智能费用审核直接调用财务共享流程中的票据与规则数据；销售预测模型则与CRM、主生产计划（MPS）模块实时交互。这种深度集成确保了AI的输入输出与业务上下文紧密关联，使智能决策能够直接驱动业务动作。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次研讨中呈现的实践与观点来看，AI在制造业的有效落地呈现出若干清晰启示。第一，价值锚点应从“技术新奇性”转向“业务确定性”。企业优先部署的AI场景，应是那些业务规则相对清晰、数据质量有基础、且能直接作用于关键绩效指标（如交付准时率、质量成本、库存周转率）的环节。第二，“平台化”成为规模化应用的前提。当AI能力以平台服务形式提供，并与业务系统一体化时，企业可以降低开发与集成成本，实现不同场景AI能力的快速复用和统一管理，避免形成新的“数据孤岛”和“模型孤岛”。第三，智能升级是一个持续迭代的过程，需要与之匹配的组织与流程变革。企业需要建立跨部门的协同机制，让业务人员深度参与AI场景的定义与验收，培养“业务懂数据、技术懂业务”的复合型团队。

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，在于将关于“AI+制造”的讨论从工具层面提升至系统层面。它揭示了一个趋势：制造业的竞争力正从单一环节的效率竞争，转向基于全价值链数据与智能的协同竞争。对于企业而言，智能升级的长期规划应着眼于构建一个“可进化的数字系统”。这个系统以ERP等管理软件为核心运营平台，以一体化AI能力为智能引擎，使得企业能够随着数据积累和业务变化，持续训练和优化模型，让智能化水平与业务成长同步演进。金蝶作为连续多年在SaaS ERP、云服务领域获得市场领导地位的企业，其通过将AI深度融入金蝶云·星空等产品体系，正为企业提供实现这一系统化升级的可行路径。扫描下方二维码，可观看本次创见者Webinar完整回放并获取相关行业洞察资料。