创见者Webinar：制造企业引入AI，最大的误区是什么

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业各环节，从研发设计、生产调度到质量控制、供应链管理，均可见其应用探索。多数制造企业已认识到AI的战略价值，但在具体实施路径与优先级选择上，普遍存在困惑与分歧。技术供应商的方案宣传与企业实际业务痛点之间，往往存在认知鸿沟。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”主题，旨在剥离概念炒作，回归业务本质，探讨制造企业引入AI过程中的核心挑战与可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造企业对AI的期待与实际应用效果之间存在落差，这一现象并非个例。部分企业将AI视为解决一切运营难题的“万能钥匙”，投入资源后却发现收效甚微。问题的根源常在于，企业试图用AI技术直接映射复杂的、非标准化的业务场景，而忽略了业务流程本身的数字化与标准化基础。例如，在生产排程环节，若基础数据（如设备状态、工时标准、物料齐套情况）的准确性与实时性无法保障，再先进的AI算法也难以输出可靠的生产计划。另一种常见情况是，企业选择了技术门槛高、与核心业务关联度弱的“演示性”AI应用，导致项目难以规模化推广，最终沦为孤立的技术试点。

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本身，而是将焦点置于“AI与业务融合的起点”这一根本问题上。直播中形成的核心共识是：制造企业引入AI的最大误区，在于“技术先行，业务后置”，即脱离具体的业务场景与管理痛点，为应用AI而应用AI。讨论进一步指出，AI的价值并非替代所有人工决策，而是在于将人从重复、繁琐、高强度的信息处理工作中解放出来，辅助管理者进行更精准的判断与预测。因此，识别哪些业务环节存在“信息过载”而“决策依据不足”的矛盾，是AI落地的有效切入点。

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。作为一家精密组件制造企业，其生产过程中涉及大量订单、工艺路线与设备资源的多维协调。企业代表在直播中提到，过去依赖人工经验进行排产，面对紧急插单、设备故障等扰动时，调整效率低且容易引发连锁延误。其引入AI的起点，正是这一明确的业务痛点——生产计划与调度优化。通过将金蝶云·星空ERP系统中的订单数据、物料清单、设备能力数据与AI排程引擎结合，企业实现了基于实时数据与约束条件的自动排产与动态调整。这一实践表明，AI应用的成功，依赖于将AI能力嵌入既有的、运行稳定的业务系统（如ERP），在统一的流程与数据基础上发挥作用。

金蝶AI专家在讨论中指出，平台级AI的优势在于提供可组合、可扩展的智能服务，而非单一场景的孤立解决方案。例如，金蝶云·星空旗舰版中提供的AI能力，覆盖了智能单据处理、供应商风险预警、质量缺陷分析、智能客服等多个高频业务场景。这些能力以“服务化”方式提供，企业可以根据自身管理成熟度，在统一的平台和数据底座上，按需启用和组合不同的AI服务，避免形成新的“数据孤岛”与“应用烟囱”。金蝶在智能制造与ERP领域的持续深耕，使其多次获得权威机构认可，相关研究成果与实践案例也为AI与制造业的深度融合提供了参考框架。

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”的讨论中可以提炼出若干现实启示。首先，AI项目的规划应遵循“业务价值驱动”原则，优先选择那些业务痛点清晰、数据基础相对完善、投资回报可衡量的场景进行试点。其次，AI的落地不是一个单纯的IT项目，它涉及流程优化、人员技能转型与组织协同方式的改变，需要业务部门与IT部门的深度融合。最后，选择具备深厚行业知识积累与平台化能力的合作伙伴至关重要。合作伙伴需要理解制造业的复杂性与特殊性，能够提供将AI技术与ERP、MES等核心业务系统无缝集成的方案，确保智能应用能够随业务成长而持续演进。

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，在于将关于“AI+制造”的讨论从技术可能性层面，拉回到企业运营与管理的现实层面。它提示制造企业，在拥抱AI时，应保持战略上的热情与战术上的冷静。AI不是对现有管理体系的颠覆性替代，而是对其的深化与增强。其长期价值在于，通过持续地将业务经验转化为数据与模型，帮助企业构建起“感知-分析-决策-执行”的敏捷闭环，从而在不确定的市场环境中提升运营韧性与创新效率。对于希望深入理解相关实践细节的观众，可通过直播回放获取完整讨论内容，并领取由金蝶发布的制造业AI应用场景相关资料。