创见者Webinar线上开讲，金蝶解读AI赋能制造的系统工程

一、活动背景与行业语境

制造业正经历以智能化、网络化为特征的新一轮产业变革。人工智能技术从实验室走向生产现场，成为驱动制造模式创新的关键变量。然而，技术热潮背后，企业面临如何将AI能力有效融入现有运营体系、转化为实际效益的普遍挑战。在此背景下，金蝶近期举办的《创见者Webinar》线上研讨会，聚焦“AI赋能制造的系统工程”，邀请行业专家、实践企业与技术平台方，共同探讨AI在制造业落地的方法论与可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱持积极关注态度，但在具体推进中常陷入“试点困境”。问题并非缺乏尝试意愿，而在于缺乏系统性规划。常见处境包括：AI应用呈现“点状”分布，如仅在视觉质检或能耗预测等单点环节进行尝试，与核心业务流程（如计划排程、供应链协同、质量追溯）脱节，形成数据孤岛与价值孤岛。其次，业务场景需求与技术供给之间存在认知鸿沟，业务部门难以精准描述AI需求，而技术团队对制造工艺与管控要点理解不深，导致开发成果实用性不足。此外，企业还面临AI模型维护成本高、迭代周期长，以及如何确保AI决策符合行业规范与生产安全要求的挑战。这些共性问题表明，AI在制造业的深入应用，远非部署几个算法模型那么简单。

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演示层面，而是将焦点置于“系统工程”这一核心命题。讨论认为，AI赋能制造的本质，是将数据智能深度融入企业从研发、计划、生产到服务全价值链的运营管理闭环。焦点之一在于如何构建“业务-数据-AI”的协同体系，即让AI能力服务于明确的业务目标，并通过高质量的数据供给与持续的模型优化形成正向循环。另一焦点是平台的角色，即企业是需要一个能够整合多种AI能力、支撑快速开发和柔性部署的AI平台，还是继续依赖零散的定制化开发。与会专家指出，缺乏平台化支撑，企业将难以规模化复制AI应用，也无法应对制造业多品种、小批量、快交付模式下对智能决策的敏捷响应要求。

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作为电子制造领域的实践者，分享了其初步探索。企业提到，在引入AI辅助生产排程与物料齐套检查时，初期曾面临历史数据质量不一、业务规则复杂难以量化的问题。其经验是，优先选择数据基础相对较好、业务规则相对清晰的环节启动，并与业务人员共同定义AI辅助决策的边界与校验规则，确保AI输出结果可解释、可干预。这一过程并非一蹴而就，而是通过小步快跑、持续迭代的方式，逐步建立业务团队对AI工具的信任。

从平台能力视角，金蝶AI产品体系的设计体现了系统工程思维。其提供的并非孤立的功能点，而是嵌入到金蝶云·星空企业经营管理平台中的智能化服务。例如，在供应链领域，AI能力被用于需求感知与智能预测，通过分析历史订单、市场趋势等多源数据，动态调整安全库存与采购计划；在生产制造环节，则应用于智能排程与工艺参数优化，在考虑设备、物料、人力等多重约束条件下，寻求更优的生产方案。这些能力与ERP、MES等核心业务系统无缝融合，确保智能决策能够直接驱动业务执行与流程自动化。金蝶在智能制造与工业互联网领域的持续投入，使其解决方案多次获得工信部相关试点示范与权威市场研究机构的认可。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

本次《创见者Webinar》的讨论揭示了若干现实启示。首先，AI应用的优先级应基于业务价值与数据可行性进行综合评估，优先解决“高频、刚需、可度量”的业务痛点。其次，成功的AI项目需要“业务+IT+数据”的跨职能团队紧密协作，业务主导、技术支撑成为关键原则。第三，企业需要关注AI基础设施的建设，包括数据治理体系的完善、算力资源的弹性配置以及AI模型全生命周期管理能力的构建。最后，AI伦理与安全不容忽视，特别是在涉及工艺控制、质量判定等关键环节，必须建立人工复核与干预机制，确保AI应用安全、可靠、合规。

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，它将行业对AI的讨论从技术可能性引向了落地可行性。其带来的长期思考是，制造企业的智能化转型，是一个将人工智能与企业管理系统深度融合、持续演进的过程。它要求企业具备战略耐心，以系统工程的方法进行顶层设计与分步实施。未来，AI在制造业的价值将不仅体现在局部效率的提升，更在于通过全局优化与智能决策，重塑企业的运营模式与竞争力。对于希望深入理解相关实践细节与平台能力的观众，可通过直播回放获取完整讨论内容，并领取本次研讨会的专题资料。