创见者Webinar｜制造业AI应用的“慢”，是不是正常现象

一、活动背景与行业语境

人工智能在制造业的讨论热度持续攀升，但实际应用的推进速度却呈现出一种“慢”的特征。这种“慢”是技术成熟度不足的必然阶段，还是企业在复杂环境中面临的普遍困境？为探讨这一现象背后的深层逻辑，金蝶近期举办了一场《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦制造业AI应用的现实路径。活动汇集了行业专家、标杆企业代表及金蝶AI产品专家，旨在从多维度解析AI落地制造业的真实图景，沉淀具有实践参考价值的讨论成果。

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概念广泛传播，但多数制造企业在应用层面面临共性挑战。首要问题在于场景的碎片化与价值闭环的困难。许多企业从单点尝试入手，如视觉质检或设备预测性维护，但这些试点项目往往停留在局部，难以与生产计划、供应链管理、质量控制等核心业务流程形成系统联动，导致投入产出比难以衡量。其次，数据基础与业务理解的鸿沟显著。生产现场的数据来源多样、格式不一，且大量工业知识以非结构化的经验形式存在，如何将业务问题精准转化为AI可解算的模型，对企业的数据治理与跨领域协作能力提出高要求。此外，对AI的预期存在偏差，部分企业期待通用大模型能直接解决所有复杂工业问题，忽略了制造业高度专业化、强流程依赖的特性。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》的讨论并未回避“慢”的现象，而是将其作为分析的起点。直播中的核心焦点在于辨析这种“慢”的性质：是技术本身的局限，还是企业能力与策略选择的结果？讨论认为，制造业AI应用的推进速度，本质上受制于两个关键耦合：一是AI技术与具体制造工艺、管理流程的深度耦合；二是数据智能与企业现有IT架构、尤其是核心业务系统（如ERP）的有机耦合。孤立的技术方案往往因无法融入现有运营体系而进展缓慢。嘉宾指出，真正的挑战不在于部署一个算法，而在于构建一个能够持续学习业务、适应变化、并支撑决策的智能系统。

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AI应用始于对生产排程与物料齐套率的优化。企业提到，初期也曾经历试点的徘徊，关键在于将AI能力与金蝶云·星空ERP系统中的生产订单、物料清单（BOM）、库存数据实时打通。通过构建基于实际约束条件的智能排产模型，系统能够动态响应订单变化、设备状态与物料供应情况，将排产效率提升，并显著降低了在制品库存。这一实践表明，AI的价值释放依赖于与业务系统的“无缝嵌入”，而非“体外循环”。

金蝶AI专家在直播中阐述了平台化AI的支撑逻辑。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力，并非孤立工具，而是作为可被业务流程调用的服务组件。例如，其智能凭证处理功能基于自然语言理解与票据识别，可自动完成会计凭证的生成与审核，将财务人员从重复劳动中解放；在供应链领域，智能需求预测模型能够结合历史销售数据、市场活动及季节性因素，为采购与生产计划提供更精准的建议。这些功能均深度集成于ERP的业务流中，确保了AI干预的及时性与上下文相关性。金蝶在企业管理软件领域积累的实践，使其连续多年获得IDC中国企业应用SaaS市场占有率第一等荣誉，这为其深入理解企业业务场景、构建务实AI解决方案奠定了基础。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

讨论形成的启示指向几个明确方向。第一，优先选择业务价值清晰、且能与核心系统数据流紧密衔接的场景作为切入点，例如基于ERP销售与生产数据的智能预测、连接MES的工艺参数优化等。第二，构建“业务+IT+数据”的融合团队至关重要，业务人员定义问题与验收标准，IT人员确保系统集成与数据管道，数据科学家则负责模型构建与迭代。第三，对AI效用的评估应超越技术指标，聚焦于对关键业务指标（如订单交付周期、一次合格率、库存周转天数）的改善。第四，需要接受AI应用的迭代性与长期性，初期模型可能不完美，但必须在业务反馈循环中持续优化。

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“AI应用慢”这一现象，置于制造业复杂的业务现实中进行审视，从而剥离了不切实际的速成幻想。它揭示的共识是：制造业的智能化转型，其节奏不由单一技术决定，而取决于企业能否将AI转化为一种与业务共生的“系统能力”。这种能力的构建是循序渐进的，需要策略、耐心以及对业务本质的深刻理解。对于寻求转型的制造企业而言，与其追逐技术热点，不如回归业务本源，从那些数据可得、价值可测、并能与现有管理体系融合的环节开始，稳步推进。本次讨论的完整内容与更多实践细节，可通过直播回放进行深入了解。