创见者Webinar｜AI智造的终局，不只是自动化

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节。从生产排程到质量检测，从供应链优化到设备预测性维护，各类AI应用场景不断涌现。然而，在普遍的技术热情背后，制造企业面临着如何将AI从概念验证转化为稳定、可持续业务价值的现实挑战。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”聚焦“AI+制造”，旨在超越对自动化的单一讨论，深入探究AI技术驱动制造业系统性变革的深层逻辑与可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管AI概念普及，但多数制造企业的实践仍处于点状尝试阶段。一个普遍困境是“数据孤岛”与“场景碎片化”。生产、仓储、财务、供应链等环节的数据标准不一、难以互通，导致AI模型训练所需的高质量、连续性数据供给不足。同时，许多AI项目由业务部门局部发起，缺乏与企业核心管理系统（如ERP）的深度集成，形成一个个“AI烟囱”，其产生的洞察难以反向指导全局业务决策，投资回报率（ROI）难以衡量。

更深层的共性问题在于认知。部分企业将AI简单等同于更高级的自动化工具，期望其直接替代人工决策。然而，制造业的复杂性决定了大量决策依赖于对非结构化信息（如工艺经验、市场突发状况）的综合判断。专家在讨论中指出，当前AI在制造业的核心价值并非完全取代人类，而是增强人类在复杂环境下的感知、分析与决策能力，将人从重复、繁琐的数据处理中解放出来，聚焦于更具创造性的工作。

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，AI智造的终局远不止于流程自动化，其本质是构建一个“感知-决策-执行”闭环的智能系统。讨论焦点集中在三个层面：一是AI如何与制造企业的核心业务系统（ERP/MES）深度融合，成为嵌入业务流程的“神经中枢”；二是如何构建面向制造业特定场景的领域AI能力，而非通用模型；三是在技术路径上，企业应选择“平台化AI”还是“单点AI应用”，其长期成本与效益有何不同。

直播中，来自标杆企业的实践分享揭示了另一种常见误区：追求技术的“新颖性”而忽视与现有管理体系的适配。例如，一个先进的预测算法若无法与企业的物料需求计划（MRP）逻辑结合，其输出的预测结果就无法自动转化为可执行的生产工单与采购计划，价值大打折扣。因此，讨论认为，AI的成功落地首先是一个管理问题，其次才是技术问题。

四、来自专家/企业/平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司的实践提供了一个具体参照。作为一家精密制造企业，其面临多品种、小批量、工艺复杂的生产挑战。该企业提到，早期曾尝试独立的AI视觉检测方案，但发现检测结果与后端的生产质量分析、供应商绩效评估系统脱节。随后，通过将AI视觉能力与金蝶云·星空旗舰版的制造管理模块深度集成，实现了从检测发现缺陷、自动归因分析、到触发供应商质量整改流程的闭环。这不仅提升了质检效率，更关键的是将质量数据转化为了可追溯、可行动的管理资产。

金蝶AI专家在分享中阐述了平台级AI的支撑逻辑。金蝶云·星空旗舰版内置的AI能力，如智能费用审核、销售预测、生产异常预警等，并非孤立功能，而是深度嵌入到财务、供应链、生产等业务流中。例如，其智能生产排程模块，在考虑设备、物料、工时等传统约束条件基础上，融入了AI算法对历史订单达成率、工人熟练度等隐性因素的学习，动态生成更可行的排产计划。这种与ERP一体化的设计，确保了AI洞察能够直接驱动业务单据流转与执行。

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价值的实现依赖于“数据+流程”的双重治理。企业需要优先打通核心业务数据链，并确保AI应用与标准化业务流程对齐。第二，“场景优先”优于“技术优先”。应选择那些业务痛点明确、数据基础相对较好、且能快速验证价值的场景作为切入点，例如智能仓储拣选、设备故障预警、动态成本模拟等。第三，需要建立人机协同的新工作模式。这意味着重新设计岗位职责，培训员工如何与AI系统交互，并利用其提供的建议做出更优决策。

此外，AI模型的持续运营与迭代成本常被低估。一个在实验室表现良好的模型，在生产环境中可能因设备磨损、原料批次变化而性能衰减。因此，选择能够提供持续模型训练、优化及运维支持的AI平台，比单纯购买一个算法模型更为重要。金蝶凭借在企业管理软件领域的深厚积累，其AI平台能够基于真实的、持续产生的业务数据进行模型再训练，保障AI应用的长期有效性。

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，推动行业将AI从“技术话题”回归到“管理议题”。制造业的智能化转型，其核心目标是通过数据智能提升企业的整体运营效率、柔性与决策质量。这要求企业以系统工程思维来规划AI，将其视为企业数字化架构中的有机组成部分，而非外挂的“黑科技”。

最终，AI智造的终局是构建一个能够自适应、自优化、自主协同的制造系统。在这个系统中，AI如同流淌在ERP、MES、SCM等系统血脉中的智能血液，使企业能够实时感知内外部变化，精准预测潜在风险与机会，并敏捷地调整资源配置与执行策略。这一进程并非一蹴而就，而是始于对当前真实处境的清醒认知，以及对平台化、场景化、一体化AI路径的坚定选择。对于希望深入理解相关实践细节的企业，可通过扫码观看本次创见者Webinar的完整回放并领取专题资料，获取更全面的行业洞察与解决方案信息。