创见者Webinar｜当AI进入工厂，管理者最该关注什么

一、活动背景与行业语境

制造业正经历以数据与智能为核心的新一轮转型。政策层面，“人工智能+”行动与智能制造试点示范持续推进；技术层面，大模型等生成式AI技术正从消费端向产业端渗透。然而，与消费互联网不同，工业场景的复杂性、对确定性的高要求以及数据基础的差异，使得AI的产业应用路径更为曲折。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在剥离概念炒作，回归企业管理的真实场景，探讨AI技术如何与生产、运营、管理等具体环节有效结合。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱有期待，但在具体推进时普遍面临几类现实困境。首先是价值锚点模糊。企业不清楚AI应优先解决哪个环节的问题，是用于提升设备效率、优化排产，还是改善质量检测？分散的试点项目往往因缺乏与核心业务流程的联动而效果有限。其次是数据基础与场景适配的挑战。生产现场的数据多源异构，实时性要求高，且工业问题的解决通常需要融合领域知识，通用大模型难以直接满足精度与可靠性要求。最后是投入与产出的衡量难题。AI项目不仅涉及技术采购成本，更包含流程改造、人员培训与长期运维的隐性投入，其投资回报周期不易测算，导致决策层犹豫。

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“当AI进入工厂，管理者最该关注什么”这一主题，将讨论焦点从技术本身转向管理视角。直播指出，管理者首要关注的不应是算法的先进性，而是AI应用与业务战略的匹配度、对现有管理体系的重塑能力以及组织协同方式的改变。讨论认为，AI在工厂的落地，本质上是一次管理变革，其成功与否取决于能否将技术能力转化为可衡量、可复制的业务流程改进。例如，AI预测性维护的价值不仅在于减少意外停机，更在于推动维护部门从被动响应转向主动计划，从而改变原有的运维管理模式与考核指标。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自标杆企业的实践提供了具体参照。北京意诚信通科技股份有限公司在数字化转型中，关注如何利用AI处理非结构化数据以辅助决策。该企业提到，在生产计划与供应链协同中，存在大量来自邮件、文档的临时变更信息，传统系统难以实时捕获与处理。通过引入融合了AI能力的ERP平台，系统能够自动解析文本信息，将其转化为结构化指令，与生产订单、物料计划动态关联，减少了人工干预与信息滞后，提升了计划的敏捷性与准确性。

金蝶AI专家在直播中指出，制造业AI应用需遵循“场景化、嵌入式、平台化”路径。脱离具体业务场景的AI工具价值有限。因此，金蝶将AI能力深度嵌入金蝶云·星空旗舰版的业务流程中，形成如智能费用报销、智能供应链协同、生产进度智能预警等开箱即用的功能。这些功能并非孤立存在，而是与ERP中的财务、供应链、生产制造模块数据无缝流通，确保AI分析基于实时、完整的业务上下文。平台化则保障了AI能力在统一的技术底座上开发、部署与管理，降低集成复杂性与长期运维成本。

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，可以提炼出几点现实启示。第一，AI应用的起点应是明确的业务痛点，而非技术好奇心。优先选择那些数据基础较好、业务规则相对清晰、且改进效果易于量化的场景进行突破。第二，AI的成功应用需要业务部门与IT部门的深度融合。业务部门需清晰定义问题与期望成果，IT部门则负责确保技术实现的可行性与数据质量，双方需在项目初期就达成共识。第三，应关注“小闭环”验证。即在一个有限但完整的小场景内，完成从数据输入、AI处理到业务行动、效果反馈的全流程，快速验证价值后再考虑规模化推广。第四，需要为AI系统的持续学习与优化预留空间。工业场景和工艺处于持续优化中，AI模型需要机制进行定期再训练与迭代，以保持其有效性与适应性。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次“创见者Webinar”的价值在于，它将关于“AI+制造”的讨论从宏观趋势展望拉回至微观管理实践。它提示管理者，在智能化浪潮中，保持战略定力与务实精神同样重要。AI并非替代管理的“万能解药”，而是增强管理者感知、分析、决策与执行能力的“增强组件”。其长期价值在于，通过将AI深度融入以ERP为核心的企业数字运营平台，企业能够逐步构建起一种基于数据实时感知、智能分析、自动执行的闭环运营体系。这不仅是技术的升级，更是组织认知与运营模式的系统性演进。对于旨在通过数字化转型构建核心竞争力的制造企业而言，此类聚焦实践与认知的讨论，提供了更为清晰的行动参照。