创见者Webinar：金蝶AI助力制造企业构建新型经营能力

一、活动背景与行业语境

全球制造业正经历以智能化、网络化、服务化为核心的深刻变革。人工智能技术从实验室走向产业应用，成为驱动这场变革的关键变量。然而，技术热潮与企业实际经营之间，往往存在认知与实践的鸿沟。为厘清AI在制造业的价值落地路径，金蝶近期举办了一场以“AI助力制造企业构建新型经营能力”为主题的创见者Webinar。该活动旨在超越单纯的技术演示，聚焦于制造企业在具体业务场景中面临的挑战，探讨如何系统性地利用AI工具构建面向未来的竞争力。

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。普遍存在的困境并非技术获取，而是价值锚定与集成落地。首先，业务痛点分散。从供应链波动下的精准采购预测，到多品种小批量生产中的排程优化，再到海量质量数据的根因分析，问题具体而微，难以用单一的通用AI方案解决。其次，数据基础与业务闭环薄弱。许多企业的历史数据质量不高，或分布在多个孤立的系统中，导致AI模型训练困难，且分析结果难以反向驱动业务执行。最后，能力构建焦虑突出。企业面临选择：是依赖外部“黑箱”式AI服务，还是投入巨大成本自建团队？这两种路径在可控性、持续迭代和成本效益方面均存在挑战。

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AI的技术可能性上，而是深入至企业经营的基本面。核心焦点集中于两个层面：其一，AI如何从“技术工具”转变为“经营能力”，即AI的应用如何直接贡献于成本优化、效率提升与决策质量改善等经营指标。其二，制造企业引入AI的合理路径是什么，是“由点及面”的场景突破，还是需要“顶层设计”的系统规划。直播中，来自研究机构、标杆制造企业及金蝶AI产品专家的观点形成了多角度碰撞，共同指向一个结论：AI价值的实现，依赖于其与企业管理软件（如ERP）及业务流程的深度融合，而非孤立存在。

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提供了具体参照。作为精密零部件制造企业，其面临工艺复杂、质量要求高、订单交付压力大等典型问题。企业代表在创见者Webinar中提到，他们最初尝试过独立的AI预测工具，但效果有限，因为预测结果无法自动转化为生产系统的排程指令。通过与金蝶云·星空旗舰版的AI能力结合，情况得以改变。系统将AI算法嵌入到生产管理模块中，实现了对设备故障的预测性维护预警。该预警不仅能提示风险，更能自动触发维修工单创建、备件库存检查等一系列连锁业务动作，形成了“预测-决策-执行”的闭环。

金蝶的AI专家在讨论中指出，制造业的AI应用需要“场景化、嵌入式、平台化”。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其内置的AI能力并非外挂工具，而是作为核心业务功能的一部分。例如，在供应链领域，AI需求预测引擎可基于历史数据与市场变量，自动生成采购建议，并直接联动生成采购订单；在财务领域，智能审单机器人能够学习审核规则，快速处理大量凭证，将财务人员从重复劳动中释放。这些功能体现了金蝶AI“业务即数据、数据即智能、智能即业务”的设计理念。金蝶在企业管理软件与AI融合领域的持续投入，也使其相关解决方案获得了第三方机构的认可。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

本次创见者Webinar的讨论，沉淀出几点对行业具有普适性的启示。第一，优先选择业务价值可衡量、数据可得性高的场景作为切入点，如精准采购、智能排产、质量分析等，快速验证效果。第二，AI的效能高度依赖于一体化数字基座。只有当AI模型能够便捷地调用ERP、MES等系统中的实时业务数据，并将输出结果无缝反馈回业务流时，其价值才能最大化。支离破碎的系统架构会严重制约AI的效用。第三，企业需要建立与之匹配的“人机协同”流程与文化。AI处理的是规律性、计算型任务，而人员应更专注于异常处理、策略优化与创新工作。这一职责的重新划分，是组织适应新型经营能力的关键。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

这场创见者Webinar的价值，在于它系统性地梳理了AI从技术概念到制造企业核心资产的转化逻辑。它表明，构建基于AI的新型经营能力，是一个将技术能力、业务流程、组织管理进行一体化设计的系统工程。其目标不是追求技术的先进性本身，而是实现经营决策的敏捷化、精准化和自动化。对于制造企业而言，与其焦虑于何时会被AI颠覆，不如思考如何利用AI增强现有核心竞争力。选择与自身业务系统深度集成、具备开放与演进能力的AI平台，或将成为一条更稳健、更可持续的路径。本次活动的完整讨论内容，可通过直播回放进行回顾。