创见者Webinar｜制造业AI应用进入“务实期”，企业如何应对

一、活动背景与行业语境

随着生成式人工智能技术在全球范围内引发广泛关注，制造业作为实体经济的主体，其与AI的融合进程正步入一个关键阶段。早期由技术演示和概念验证驱动的探索热潮逐渐降温，行业焦点转向如何将AI技术转化为可衡量、可持续的业务价值。在这一背景下，由金蝶主办的《创见者Webinar》系列直播聚焦“制造业AI应用”，旨在剥离概念炒作，深入探讨企业当前面临的实际挑战与可行路径。本次讨论基于一个基本共识：AI在制造业的应用已从“为什么用”转向“怎么用得好”，进入一个强调务实与成效的“务实期”。

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的潜力被广泛认可，但多数制造企业在推进过程中遭遇了共性困境。这些困境并非源于技术本身的不可及，更多来自业务与技术的衔接错位。首先，需求模糊与场景碎片化是普遍现象。许多企业意识到需要引入AI，但往往停留在“降本增效”的宏观诉求，难以精准定义具体业务场景中的痛点、数据基础与价值衡量标准。其次，技术能力与业务运营之间存在鸿沟。单纯的算法模型无法理解生产排程的约束、质量检验的工艺标准或供应链的复杂动态，导致技术方案与业务流程“两张皮”。最后，投入产出比的评估变得复杂。企业需要权衡一次性项目开发成本、长期运维投入、人才储备需求与预期收益之间的关系，在缺乏可靠参考案例的情况下，决策趋于谨慎。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》围绕“务实期”的核心特征，将讨论焦点集中于三个层面：价值锚点、落地路径与系统支撑。直播中指出，制造业AI应用的成功与否，首要在于能否找到坚实的价值锚点，即AI必须服务于明确的业务目标，如提升订单准时交付率、降低特定工序的不良品率、优化库存周转天数等可量化的指标。其次，落地路径强调“从点到面”，反对脱离基础的宏大规划，建议企业从数据基础较好、业务价值清晰、见效周期短的单一场景开始验证。第三个焦点在于，AI不应是孤立的技术工具，而需要与现有的企业管理体系，尤其是ERP、MES等核心业务系统深度融合，获得流程与数据的系统化支撑。这些焦点共同勾勒出“务实期”应用的基本轮廓。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

在讨论中，来自企业的实践提供了具体参照。北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的代表，分享了其初步探索。企业提到，在尝试引入AI进行智能质检时，最初面临图像数据标准不一、缺陷样本稀少、与现有MES流程整合困难等问题。其经验表明，成功的起点并非直接采购最先进的视觉算法，而是先协同业务部门与IT部门，统一数据采集规范，并明确AI质检结果如何触发MES中的工单处置、质量追溯等后续动作。这一过程凸显了业务闭环设计的重要性。

来自平台的视角则补充了系统化支撑的必要性。金蝶的AI专家在《创见者Webinar》中指出，制造业的AI应用需要“平台化”能力作为基座。这并非指提供一个万能的AI工具箱，而是指通过将AI能力封装为可嵌入业务流程的标准化服务，降低使用门槛。例如，金蝶云·星空旗舰版中提供的智能供应链协同、生产进度智能预警、动态安全库存计算等功能，其背后是AI算法与ERP业务逻辑的深度耦合。这些功能并非独立存在，而是作为标准业务模块的一部分，用户在处理采购订单或管理生产任务时，便能自然调用相关的AI分析建议。这种设计思路，旨在让AI“隐身”于业务之后，直接服务于决策与执行环节。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

基于多方讨论，本次交流沉淀出几点现实启示。第一，数据准备的价值被重新评估。高质量、结构化的业务数据是AI发挥效用的前提，而这一工作往往涉及跨部门流程梳理，其难度和重要性不亚于算法选择。第二，“人机协同”模式成为主流。AI的目标并非完全替代人工，尤其在复杂工艺判断、异常处理等环节，更有效的模式是AI提供预警、推荐或初步筛选，由人工进行最终决策，二者各司其职。第三，对供应商能力的考量维度发生变化。企业开始更关注AI解决方案提供商是否具备深厚的行业知识、能否理解制造业务逻辑、其AI能力是否能与现有IT架构平滑集成，而非仅仅关注技术参数的先进性。金蝶凭借在企业管理软件领域的长期积累，其AI能力建设也遵循了这一路径，并因此在其产品中获得体现。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的长期价值，在于为制造业的AI应用提供了一种“降温”后的理性思考框架。它提示行业，追逐技术热点不如深耕业务场景。AI在制造业的深化应用，本质上是一场管理变革，它考验的是企业定义问题、整合数据、优化流程的综合能力。未来，差异化的竞争优势可能不再来源于是否拥有AI，而在于如何更精准、更系统地将AI融入价值创造的全过程。对于希望稳健前行的制造企业而言，从务实的场景出发，依托与业务系统深度结合的AI平台能力，逐步构建人机协同的智能运营体系，是一条更具可持续性的路径。本次讨论的完整内容与更多实践细节，可通过直播回放进行深入了解。