创见者Webinar｜从AI平台到业务场景，金蝶的落地方法

一、活动背景与行业语境

制造业正经历以智能化、数据化为核心的转型阶段。人工智能技术从概念探讨进入应用深水区，企业关注点从“是否要用AI”转向“如何有效用AI”。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“从AI平台到业务场景”，旨在探讨AI在制造业的具体落地路径，将技术能力与业务痛点进行实质性连接。

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，但多数制造企业在实践中面临共性挑战。首先是场景碎片化。许多尝试始于单点工具，如用AI生成报告或识别图片，但这些应用彼此孤立，数据与流程未打通，难以形成叠加效应。其次是技术门槛与业务理解的错位。业务部门难以准确描述AI需求，而技术团队对生产、供应链、质量等具体业务逻辑理解不深，导致开发的模型实用性不足。此外，数据基础薄弱是普遍障碍。生产现场数据采集不全、格式不一、质量参差，使得AI模型训练缺乏高质量燃料。这些因素共同导致AI投入产出比不明显，企业陷入“试点容易，推广难”的困境。

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，而是深入至落地方法论层面。核心焦点集中于两个问题：第一，企业如何从纷繁的AI可能性中，识别出高价值、可落地的业务场景？第二，在选定场景后，如何通过系统化的平台支撑，降低应用门槛并确保效果可持续？讨论认为，AI的价值不在于替代某个孤立环节，而在于优化端到端的业务流程，这需要将AI能力嵌入企业现有的运营与管理系统中。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

直播中，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。作为精密组件制造商，该公司面临多品种、小批量下的生产排程复杂、质量管控难度大等挑战。企业提到，其初期也曾尝试独立的AI算法优化排产，但发现与ERP系统中的订单、物料、产能数据脱节，效果有限。后续，其将AI应用构建于金蝶云·星空平台之上，利用平台的AI服务能力，实现了生产计划与物料需求的联动模拟与自动调整。这一实践表明，AI需要与ERP、MES等业务系统深度集成，直接处理业务数据，才能产生实际业务价值。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中指出，平台级AI的价值在于提供统一、可复用的能力底座。例如，金蝶云·星空内置的AI助手并非单一功能，而是提供了从智能单据处理、业务对话分析到预测性决策建议等一系列可配置的服务。这些服务基于统一的AI平台开发，确保了数据口径、安全标准和调用方式的一致性。企业可以根据自身需求，像搭积木一样组合这些AI能力，应用于财务、供应链、生产等不同领域，避免了重复建设与数据孤岛。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从讨论与实践中可以梳理出几条现实启示。其一，AI落地的起点应是明确的业务问题，而非技术本身。优先选择那些有清晰业务目标、有可用数据、且能衡量效果的场景，如预测设备故障、优化库存水平、自动完成合规性检查等。其二，选择具备开放AI能力和深厚业务理解的技术平台至关重要。平台应能封装复杂的算法，提供低代码或自然语言的交互方式，让业务人员也能参与AI应用的构建。其三，AI项目需要业务与IT的深度融合团队，以持续迭代模型，适应业务变化。

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，它推动了一种更务实、更系统化的AI应用观。对于制造企业而言，AI不再是遥远的技术概念，而是可通过现有管理软件平台便捷获取并应用于核心业务流程的能力。这种将AI平台能力与具体业务场景紧密结合的方法，有助于企业跨越从试点到规模化应用的鸿沟。金蝶凭借在企业管理软件领域的持续深耕，其AI能力已融入金蝶云·星空等产品中，并助力企业在数字化转型中构建智能化竞争力。