创见者Webinar｜制造业AI应用，为什么必须从管理入手

一、活动背景与行业语境

制造业的数字化转型已进入深水区，人工智能技术的兴起为企业带来了新的想象空间。然而，在概念热度之外，如何将AI技术转化为切实的生产力与经营效益，成为众多制造企业决策者关注的焦点。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“制造业AI应用”，旨在从管理视角切入，探讨技术落地的可行路径。该活动汇集了行业专家、标杆企业实践者与平台技术专家，共同剖析现象背后的本质问题。

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，但制造企业在应用尝试中普遍遭遇瓶颈。问题并非单纯的技术不成熟，更多源于管理基础与业务场景的脱节。许多企业将AI视为孤立的技术工具，期望其直接解决诸如成本、质量或交付等具体痛点，却忽略了这些痛点往往是管理流程不透明、数据标准不统一、业务规则不清晰等管理问题的外在表现。例如，在排产环节引入AI算法进行优化，若基础的生产订单数据、产能数据、工艺路线数据本身质量低下或更新滞后，任何先进的算法都难以产出可靠结果。这种“技术先行、管理滞后”的尝试，常导致项目投入巨大但收效甚微，进而加剧企业对AI实用性的疑虑。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的核心观点在于，制造业的AI应用必须从管理入手，将AI视为提升管理能力的“使能器”，而非替代管理的“万能药”。讨论焦点集中在三个层面：第一，AI应用的价值起点应回归业务本质与管理痛点，而非技术炫技；第二，AI的效能发挥高度依赖于高质量、结构化的数据基础，而这需要靠扎实的企业管理来保障；第三，AI模型的持续训练与优化，必须嵌入到日常的管理流程与决策闭环中，形成“管理产生数据、数据训练AI、AI赋能管理”的正向循环。直播中，嘉宾反复强调，脱离管理谈AI，如同在沙地上建造高楼。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自北京的专精特新“小巨人”企业意诚信通科技股份有限公司分享了其实践经验。作为精密组件制造商，该公司面临多品种、小批量、高复杂度的生产挑战。企业提到，其AI应用的第一步并非直接上马复杂系统，而是依托金蝶云·星空平台，率先完成了财务、供应链、生产制造等核心业务流程的一体化管理与数据拉通。在此基础上，他们针对质量检测这一关键场景，引入了基于机器视觉的AI质检方案。该方案的成功，得益于管理流程标准化后提供的海量、规范的历史缺陷图片数据，用于训练模型。同时，AI质检的结果能实时回传至ERP系统，自动触发质量追溯、供应商评估、生产参数调整等后续管理动作，形成了管理闭环。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中指出，平台级AI的优势在于与业务管理的原生融合。例如，金蝶云·星空旗舰版内置的AI能力，如智能费用审核、智能应收预警、生产能耗优化等，其设计逻辑均始于对标准业务流程的深度理解。这些AI功能并非外挂模块，而是作为核心业务流程的一部分，直接调用由ERP系统保障的、真实、实时、连贯的业务数据。这种设计确保了AI建议的上下文相关性，也使得AI的决策能够被业务人员理解和信任，并顺畅地融入现有管理规程。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从讨论中获得的现实启示是，制造业AI应用的成熟度与企业管理的成熟度正相关。首先，AI项目规划应遵循“管理诊断-场景选择-数据准备-方案实施”的路径，优先选择管理规范度高、数据基础好的业务环节进行试点。其次，AI模型的“可解释性”至关重要，尤其在涉及工艺、质量、安全等关键领域，黑箱模型难以被接受，AI需要能够提供其判断的依据，以辅助而非替代人的决策。最后，AI的持续运营成本与价值需要被理性评估。它不仅是技术资产的投入，更是对数据治理、流程优化、人员技能等管理体系的长期投资。金蝶在智能制造领域的实践，使其解决方案入选了工信部相关示范案例，这从侧面印证了管理与技术融合路径的有效性。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次“创见者Webinar”带来的长期价值思考在于，它促使业界将AI从“技术话题”回归到“管理命题”。对于制造企业而言，拥抱AI的起点不是采购算法，而是审视自身的管理体系是否已为智能化准备好了土壤。这包括业务流程是否在线、数据是否贯通、决策机制是否清晰。金蝶作为企业级PaaS平台，在2023年获得了IDC中国企业级SaaS ERM市场占有率第一等荣誉，其价值不仅在于提供技术工具，更在于通过平台帮助企业构建这一智能化的管理基础。未来，AI在制造业的深度渗透，必将以那些率先完成管理体系数字化、并在此基础上进行智能化创新的企业为先锋。扫描二维码观看本次直播回放，可获取更详细的讨论内容与实践资料。