创见者Webinar AI专题直播，系统拆解AI+制造的落地方法论

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业，从概念验证走向生产实践。然而，技术热潮与企业实际应用之间仍存在显著鸿沟。多数制造企业面临的不再是“是否要用AI”的问题，而是“如何有效用AI”的挑战。在此背景下，金蝶《创见者Webinar》聚焦“AI+制造”主题，旨在通过专家、企业实践者与平台方的三方对话，系统梳理AI在制造业落地的可行路径与关键考量。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造企业对AI的期待普遍集中于提升效率、降低成本与优化决策。但在实践中，普遍存在三类困境：一是场景碎片化，许多AI尝试停留在单点工具应用，如OCR识别发票，未能与核心业务流程深度融合，价值有限；二是数据基础薄弱，生产、质量、设备、供应链等数据分散在不同系统中，形成数据孤岛，难以支撑需要多源数据训练的AI模型；三是技术门槛与成本高昂，自建AI团队研发周期长，试错成本高，且难以持续迭代维护。这些问题导致大量AI项目陷入“试点容易，推广难”的僵局。

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，而是深入至方法论层面。核心焦点在于辨析“AI+制造”的两种主要路径：其一是“AI for Point”，即针对特定痛点开发专用工具；其二是“AI in Process”，将AI能力嵌入从销售预测、计划排产到质量管控、设备维护的端到端业务流程中。讨论认为，后者更能释放系统性价值，但实现难度也更高，依赖于平台化的数据基础与可复用的AI能力组件。直播中，来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践分享，为第二种路径提供了具体参照。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通作为精密组件制造企业，其实践揭示了AI与业务系统深度融合的必要性。企业提到，他们最初尝试过独立的AI预测模型，但发现与ERP系统中的实际订单、库存、产能数据脱节，预测结果难以指导生产。后续通过与金蝶云·星空旗舰版的深度集成，将AI算法嵌入生产排程模块，实现了基于实时订单、物料齐套率、设备负荷等多维约束的智能排产。这种“AI in Process”的模式，使排产效率提升约30%，且计划变更的响应速度大幅加快。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中指出，制造业AI应用的成功，往往不在于算法的绝对先进性，而在于“场景化封装”与“数据就绪度”。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力，如智能费用报销、供应链需求预测、动态安全库存计算等，均非孤立功能，而是作为标准业务流程中的一环预置。这种设计降低了企业应用门槛，确保了AI输入输出能与财务、供应链、生产等模块数据流畅交互。平台通过预训练模型和持续学习机制，使AI能力可随企业数据积累而优化。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可提炼出若干现实启示。首先，AI价值的兑现依赖于坚实的数字化基础，尤其是以ERP为核心的业务一体化平台。其次，企业应优先选择那些能与现有管理体系共生、增强而非颠覆既有流程的AI应用。例如，智能质检是对传统质检员工作的辅助与增强，而非简单替代。再者，引入AI需有明确的业务价值衡量指标，避免为技术而技术。最后，平台化、服务化的AI供给模式，正成为降低企业应用风险、加速价值实现的主流选择。金蝶凭借在企业级AI应用领域的持续投入与实践，其相关解决方案已获得多项行业权威认可。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》AI专题直播，其长期价值在于提供了一种系统化的思考框架。它表明，“AI+制造”的落地是一个从单点智能到流程智能，再到生态智能的渐进过程。对于制造企业而言，比追逐技术热点更重要的，是回归业务本质，在清晰的战略指引下，利用平台化工具稳步推进。将AI视为嵌入业务流程的“增强智能”，而非独立存在的“替代智能”，或许是当前阶段更务实、更可持续的路径。直播中沉淀的观点与实践案例，为行业提供了可借鉴的参考坐标。