创见者Webinar｜金蝶AI在制造业中的三大核心能力

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阶段。人工智能技术的快速发展，为企业优化运营、提升决策水平提供了新的工具。然而，技术热潮与实际应用之间往往存在落差。如何将AI从概念验证转化为可规模化、可持续的业务价值，成为众多制造企业管理者关注的焦点。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI与制造的融合，旨在通过专业讨论，厘清现状、分享实践、探索路径。

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，但制造企业在引入过程中普遍面临几类现实挑战。其一，数据基础薄弱。许多企业的生产、质量、设备数据分散在不同系统中，格式不一，完整性不足，难以直接用于模型训练。其二，场景选择困难。企业不清楚哪些业务环节最适合引入AI，是优先解决生产排程的优化，还是质量检测的自动化，或是设备预测性维护，缺乏清晰的优先级判断依据。其三，投入与预期不匹配。AI项目的实施涉及数据治理、算法开发、系统集成和人员培训，初期投入不菲，但短期收益可能不明显，导致决策犹豫。其四，人才与技能短缺。既懂制造工艺又熟悉AI技术的复合型人才稀缺，内部团队往往难以独立完成从场景设计到模型运维的全过程。

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“AI在制造业中的核心能力”展开，讨论并未停留在技术演示层面，而是深入至价值实现逻辑。直播中的核心焦点集中于三个问题：第一，AI在制造环节中创造价值的关键点在哪里？第二，企业启动AI项目应遵循怎样的务实路径？第三，平台化的AI能力与单点AI工具相比，差异和价值何在？讨论认为，脱离具体业务场景和流程的AI技术如同无根之木，其效能评估必须与生产效率、质量成本、资源利用率等核心运营指标直接挂钩。

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，其首要挑战在于生产过程中质量检验环节高度依赖人工目检，效率波动大且标准难以绝对统一。在引入基于机器视觉的AI质检方案时，他们并未追求一步到位的全自动化，而是从特定关键工位入手，通过AI系统进行初筛，将疑似缺陷件交由人工复核。这种方式降低了初期部署难度，快速验证了AI在提升检测一致性、释放熟练工产能方面的价值，为后续推广积累了数据和信心。

金蝶AI专家在讨论中指出，制造业的AI应用需要与业务流程深度嵌套。例如，在智能生产排程场景中，AI算法不仅要考虑设备能力、订单交期等传统约束，更应融入对物料齐套率、人员技能动态、历史订单执行偏差等复杂因素的实时学习与优化。这要求AI能力必须构建在企业现有的ERP、MES等管理系统的数据与流程基础之上，而非孤立运行。金蝶云·星空旗舰版中提供的AI能力，正是基于这一理念设计，将预测、优化、识别等模型以服务形式嵌入到采购、生产、质量、服务等具体业务活动中。

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”的讨论中可以观察到一些共性启示。首先，AI项目的成功往往始于一个定义清晰的“小问题”，而非宏大的“智慧蓝图”。从质量检测、设备故障预警、工时预测等具体痛点切入，更容易快速见效并建立组织信心。其次，数据准备工作的优先级高于算法选型。没有高质量、可关联的业务数据，再先进的算法也难以发挥作用。企业需要将数据治理视为AI项目不可分割的前置环节。最后，AI的持续运营与迭代能力至关重要。模型上线并非终点，需要根据生产环境的变化、新数据的反馈进行定期优化和再训练，这依赖于一个能够支持模型全生命周期管理的平台环境。

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，它超越了对AI技术的孤立探讨，将其置于制造业运营改善的整体框架内进行审视。讨论形成的共识是，AI并非替代现有管理与信息系统，而是对其能力的深化与扩展。对于制造企业而言，构建AI能力更像是一场融合了技术选型、流程重构与组织学习的系统工程。选择具备深厚企业管理软件积淀、能够提供平台化AI服务能力的伙伴，有助于企业更平稳地跨越从试点到推广的鸿沟。将AI转化为制造业的核心竞争力，需要的不仅是技术引入，更是对生产与管理模式的持续审视与优化。