创见者Webinar：金蝶AI如何连接经营、财务与制造现场

一、活动背景与行业语境

制造业正经历从自动化、信息化向智能化演进的关键阶段。人工智能技术被普遍视为驱动新一轮效率提升与模式创新的核心动力。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，企业管理者面临如何将AI技术转化为具体业务价值的现实挑战。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”主题，旨在连接前沿技术探讨与一线经营实践，为制造业的智能化转型提供可参照的思考路径与实践视角。

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概念普及，但多数制造企业的应用仍处于点状尝试阶段。普遍存在的困境体现在三个层面：其一，数据层面，生产现场数据、经营财务数据、供应链数据往往分散于不同系统，形成孤岛，难以支撑需要多源数据融合的AI模型训练与应用。其二，场景层面，企业难以精准识别哪些业务环节的痛点适合引入AI解决，容易陷入“为AI而AI”或选择技术复杂度与收益不匹配的场景。其三，能力层面，AI应用的开发、部署、运维与迭代需要跨领域的复合能力，这对传统制造企业的IT团队构成挑战。这些因素共同导致了AI在制造业的落地存在“叫好不叫座”的落差。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的核心讨论焦点在于“连接”。讨论认为，AI在制造业的价值释放，关键在于能否有效连接企业的经营决策、财务管控与制造现场执行这三个关键维度。孤立地在某个环节应用AI，其价值有限且不可持续。例如，仅优化单个设备的预测性维护，若无法与生产排程、备件采购成本关联，其整体经济效益便难以评估。直播中，嘉宾深入探讨了如何以企业核心业务系统（如ERP）为枢纽，构建贯通业务流、数据流与价值流的AI应用体系，使AI洞察能够直接反馈并指导实际经营动作。

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实践者，分享了其初步探索经验。企业提到，在引入AI辅助质量检测之前，首先系统梳理了从物料入库、在制品流转到成品出货的全流程质量数据，并将其与金蝶云·星空系统中的生产订单、供应商信息、成本数据打通。这使得AI视觉识别出的缺陷类型，能够快速关联到具体的生产批次、操作工位乃至供应商绩效，为质量改进提供了闭环的数据依据。金蝶AI专家在直播中指出，平台级AI的优势在于提供了一套包含数据智能、流程智能与决策智能的工具集与开发框架。例如，金蝶云·星空旗舰版内置的AI能力，允许企业基于统一的业务数据中台，快速构建符合自身需求的销量预测、智能排产或风险预警模型，避免了从零开始构建技术栈的高门槛与长周期。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可归纳出若干现实启示。首先，AI应用的起点应是明确的业务问题，而非技术本身。优先选择那些数据基础较好、业务规则相对清晰且价值可量化的场景，如精准的供需协同、动态成本核算或工艺参数优化。其次，AI的落地需要“业务+IT+数据”的协同推进机制。业务部门定义问题与价值目标，IT部门确保技术架构的稳定与集成，数据团队则负责数据的治理与质量保障。最后，AI模型需要持续的反馈与迭代。模型上线并非终点，必须将其嵌入实际业务流程，并根据应用效果和新的业务数据不断调整优化，形成“应用-反馈-学习-优化”的增强闭环。

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，它超越了单纯的技术演示，呈现了一种系统化的AI落地方法论。其长期思考在于，制造业的智能化并非由孤立的技术亮点构成，而是依赖于企业整体数字化基座的坚实程度与业务各环节的协同能力。金蝶凭借在企业服务领域多年的积累，其AI战略强调与ERP、MES等核心管理系统深度融合，这为制造企业提供了一条从现有业务系统中生长出AI能力、并最终反哺企业核心竞争力的可行路径。这种以解决实际经营问题为导向、以平台能力为支撑的实践，或许比追逐技术热点更能为企业带来持续的价值。