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AI通过分析生产数据，能提前识别潜在风险。它可监测设备状态、预测故障，并优化生产计划，减少停机时间。同时，AI还能预警供应链中断和质量问题，帮助生产部门及时调整策略，提升整体运营的稳定性和效率。
制造企业正突破AI应用局限，从质检、预测性维护等传统场景，向生产排程、供应链优化、能耗管理、智能客服及产品设计等多领域扩展。这得益于AI技术成熟与成本下降，结合企业数据积累与算力提升，推动AI深度融入核心业务，实现降本增效与智能化转型。
企业AI落地需将宏观战略转化为具体行动。关键在于通过可复制的行业解决方案，将技术能力嵌入核心业务流程，实现从“拥有工具”到“产生价值”的转变。这要求产品具备深厚的行业属性，并能针对不同角色提供精准赋能，从而驱动实际业务效率与模式的根本性变革。
中型制造企业数字化正从基础管理迈向深度业务融合。下一站关键在于通过PLM、模块化设计等解决定制化生产与物料管理难题，并借助AI等新技术提升全链路效率，实现数据驱动的精细化运营与智能决策。
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在当今这个数字化飞速发展的时代，企业面临着日益激烈的市场竞争和复杂多变的商业环境。传统的管理模式和信息系统已难以满足企业高效运营和快速响应市场变化的需求。在此背景下，智能ERP解决方案应运而生，成为企业数字化转型的关键利器，为企业发展赋能，开启数字化管理新篇章。
AI项目落地常遇五大挑战：场景选择不当导致价值难现；业务与技术目标口径不一；数据质量差或不可用；组织内部阻力与协作不畅；以及项目验收标准模糊不清。这些因素共同阻碍了技术向实际生产力的有效转化。
职场沟通是门艺术，不知道从什么时候开始，愈发复杂的财务核算需求、繁琐的流程让职场中的财务变得越来越暴躁，作为财务小可爱，每天要面对业务的骚扰，财务总监的质疑，还有老板的“指点”。
本次创见者Webinar探讨AI在制造业的落地路径。内容聚焦如何将宏观战略转化为具体业务场景，系统阐述AI技术从顶层规划到产线、供应链等环节的逐步渗透与价值实现，旨在为制造企业的智能化转型提供清晰、可操作的实践指引。
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