创见者Webinar：制造企业如何建立可持续的AI应用体系

一、活动背景与行业语境

当前，人工智能技术正以前所未有的速度融入制造业的各个环节。从生产排程到质量检测，从供应链优化到设备预测性维护，AI的应用场景不断拓宽。然而，在普遍的技术热情之外，制造企业正面临从概念验证到规模化应用的“深水区”。如何将分散的AI尝试整合为可持续、可迭代、与业务深度融合的体系，成为众多企业管理者关注的核心议题。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”聚焦“制造企业如何建立可持续的AI应用体系”，邀请行业专家、实践企业与技术平台方，共同探讨这一系统性命题。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境

尽管AI概念普及，但多数制造企业的实践仍处于点状探索阶段。一个普遍现象是：企业部署了若干独立的AI工具或模型，例如用于图像识别的质检模块或基于历史数据的销量预测模型。这些尝试在初期可能展现出一定效果，但随后常陷入瓶颈。瓶颈主要体现在三个方面：一是“数据孤岛”问题，生产、仓储、财务、供应链等环节的数据标准不一、难以贯通，导致AI模型“营养不足”或视野局限；二是“场景碎片化”，不同部门主导的AI项目彼此割裂，缺乏统一的架构与管理，造成重复投入与运维成本高企；三是“价值衡量模糊”，许多AI项目难以清晰量化其对降本、增效、提质的具体贡献，使其在争取持续资源投入时面临挑战。这些处境共同指向一个需求：企业需要超越单点工具，构建支撑AI持续生长与价值释放的底层体系。

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可能性的罗列，而是深入至组织、流程与技术的交汇点。核心焦点集中于“体系化”的必要性与构建路径。讨论认为，可持续的AI应用并非单纯的技术采购，而是涉及战略定位、数据治理、组织协同与平台支撑的系统工程。嘉宾指出，制造企业需从“项目驱动”转向“能力建设”，将AI视为一种需要持续投资和运营的核心业务能力，而非一次性的技术项目。另一焦点在于如何平衡“业务敏捷性”与“技术规范性”，即在快速响应业务部门AI需求的同时，确保模型开发、部署、监控的全生命周期管理符合企业级的安全、合规与架构标准。

四、来自专家与企业实践的关键认知

来自标杆企业的实践提供了具体参照。以北京意诚信通科技股份有限公司为例，作为精密组件制造企业，其AI应用历程具有代表性。企业提到，早期引入AI进行视觉质检后，虽然提升了部分环节的检出率，但模型维护、数据标注以及与生产执行系统（MES）的实时联动成为新的负担。其后的转型关键在于，将AI能力与金蝶云·星空旗舰版的ERP系统深度集成。通过平台提供的企业级数据底座，生产参数、质量结果、设备状态等数据得以标准化汇聚，为AI模型提供了稳定、高质量的“燃料”。同时，金蝶云·星空内置的AI服务框架，使得开发团队能够基于统一的平台开发和部署模型，大幅降低了从模型验证到车间部署的复杂度与周期。

金蝶的AI专家在讨论中阐述了平台级AI产品的设计逻辑。金蝶云·星空旗舰版并非提供孤立的AI功能，而是将AI能力作为原生服务嵌入到财务、供应链、制造等核心业务流中。例如，在智能供应链场景，系统可基于历史数据与实时市场信号，自动生成采购建议与生产计划调整方案；在智能财务领域，AI驱动自动化核算与合规检查。这些能力的特点在于“场景化”与“流程化”，即AI不是外挂工具，而是业务流程的内在组成部分。这种设计有助于确保AI应用与核心业务价值直接挂钩，并能在统一的平台下进行迭代优化。金蝶在智能制造与企业数字化领域的持续投入，使其解决方案获得多项行业荣誉，其平台能力也通过了大量复杂制造场景的验证。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于本次创见者Webinar的讨论，AI在制造业的体系化落地呈现出若干清晰启示。首先，数据基础优先于算法模型。没有高质量、高可用、治理良好的企业数据，再先进的算法也难以发挥实效。构建企业级数据平台，是AI体系化的先决条件。其次，AI应用的价值闭环至关重要。每一个AI项目都应明确其要解决的业务问题、关键绩效指标（KPI）以及价值评估方法，确保投入可衡量、效果可感知。再者，组织与人才结构需要适配。企业需要建立跨业务与技术的协同机制，并培养既懂制造工艺又理解AI潜力的复合型人才，以弥合技术能力与业务需求之间的鸿沟。最后，选择具备企业级集成能力和业务理解的技术平台，能显著降低体系化建设的长期总成本与风险，避免陷入“烟囱式”AI应用的困境。

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，它将讨论从“AI能做什么”推进至“企业如何系统地用好AI”。对于制造企业而言，建立可持续的AI应用体系，本质上是数字化转型进入深水区后的必然要求。它要求企业以更加战略和系统的视角，审视技术、数据、流程与组织之间的关系。成功的AI体系不仅能够解决当下的效率痛点，更能形成一种持续学习和适应变化的组织能力，从而在动态的市场竞争中保持韧性。此次研讨沉淀的观点与实践路径，为正处于这一探索阶段的企业提供了可资借鉴的框架与思考维度。关注制造业AI应用体系化建设的读者，可通过扫码观看本次创见者Webinar的完整回放并领取相关深度资料，以获取更全面的讨论细节与实践案例。