创见者Webinar：金蝶AI在制造业的实践路径全解析

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。人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动力，其与制造业的深度融合已成为行业共识。然而，从概念到实践，从试点到规模化，AI在制造场景中的落地路径尚不清晰，企业普遍面临技术选型、场景选择、价值衡量等多重挑战。在此背景下，金蝶通过“创见者Webinar”系列线上研讨，聚焦“AI+制造”主题，旨在汇集行业专家、实践企业与技术提供方的多维视角，共同解析AI在制造业的实践路径，沉淀可供参考的行业认知与方法论。

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，但多数制造企业的实际应用仍处于探索期。普遍存在的共性问题包括：第一，场景碎片化。企业往往从单点痛点切入，如质检、预测性维护等，但这些试点项目与核心业务流程（如生产计划、供应链协同、成本核算）脱节，形成“数据孤岛”与“应用孤岛”，难以产生全局性价值。第二，技术门槛与成本高企。自建AI团队需要高昂的算法、算力与数据治理投入，且模型开发周期长，对于多数非头部制造企业而言负担沉重。第三，价值评估模糊。AI项目的投入产出比难以量化，短期效果不明显，导致决策层支持力度不足，项目可持续性存疑。这些问题共同构成了AI在制造业规模化落地的现实障碍。

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“实践路径”展开，核心讨论焦点并非AI技术的先进性，而是其与制造业管理逻辑、业务流程的融合方式。直播中，嘉宾探讨了三个关键议题：其一，AI在制造业的价值锚点应优先聚焦于提升运营效率与决策质量，而非替代人工。其二，AI能力的构建方式，是选择“烟囱式”的独立AI应用，还是依托于企业现有的ERP等核心业务系统进行“嵌入式”智能化升级。其三，企业启动AI实践应遵循何种路径，是从技术出发寻找场景，还是从业务痛点出发匹配技术。这些讨论旨在为企业提供从认知到行动的框架性指引。

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提供了具体参照。作为一家精密组件制造企业，意诚信通面临多品种、小批量、工艺复杂带来的排产效率与成本控制挑战。企业提到，其AI实践并非始于独立的AI项目，而是基于金蝶云·星空ERP系统，将AI能力融入现有管理流程。例如，利用金蝶云·星空内置的智能计划排程功能，系统能够综合考虑订单交期、物料齐套、设备产能、工艺路线等多重约束，自动生成优化排产方案，将原先依赖资深计划员数小时的工作缩短至分钟级，并提升了设备利用率和订单准时交付率。

金蝶AI专家在“创见者Webinar”中指出，制造业的AI应用需要“场景化、嵌入式、平台化”。金蝶的路径是将AI作为一项基础能力，深度集成到金蝶云·星空等ERP产品中，形成如智能费用报销、智能税务风控、智能生产建议、智能供应链协同等开箱即用的功能。这种做法的优势在于，AI模型可以直接调用ERP中实时、结构化的业务数据，避免了复杂的数据对接与治理；同时，智能化的结果能直接反馈并作用于业务流程，形成“感知-分析-决策-执行”的闭环。金蝶凭借在企业云服务与智能制造领域的持续创新，其相关解决方案已获得工信部多项认可，成为推动制造业数字化转型的重要力量。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次研讨与案例实践中，可以梳理出几点现实启示。首先，AI的落地成功与否，技术并非唯一决定因素，更关键在于与企业管理体系的结合度。将AI嵌入ERP等核心业务系统，意味着智能化升级与企业流程优化同步进行，更容易实现管理价值的显性化。其次，企业应优先选择那些业务规则相对清晰、数据基础较好、且能直接带来效率提升或成本节约的“高价值场景”进行突破，例如计划排程、质量根因分析、动态库存优化等，以快速验证效果，建立内部信心。最后，AI的长期运营依赖于持续的数据反馈与模型迭代，这要求企业具备一定的数据管理意识与能力，或选择能够提供持续运营服务的平台伙伴。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次“创见者Webinar”的讨论，其长期价值在于推动行业认知从“AI技术崇拜”转向“AI价值务实”。对于制造企业而言，AI不应是一个遥远且昂贵的技术图腾，而应成为像ERP、MES一样，能够解决具体业务问题、提升运营韧性的日常工具。未来的竞争，或许不在于是否拥有最前沿的AI算法，而在于能否将智能化能力最有效、最经济地融入企业价值链的各个环节。通过本次直播中专家观点与企业实践的碰撞，为更多制造企业规划自身的AI实践路径提供了可借鉴的思考框架与实践参照。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解读资料。