创见者Webinar｜专家指出：AI智造不是单点应用，而是系统能力

一、活动背景与行业语境

当前，制造业正经历以人工智能为核心驱动力的新一轮转型探索。政策引导与技术进步共同催生了广泛的应用尝试，从生产排程优化到质量缺陷检测，各类AI单点解决方案不断涌现。然而，在普遍的技术热情之下，企业管理者开始面临新的困惑：投入与产出是否匹配？局部效率的提升如何转化为整体竞争力的增强？这些疑问指向了一个更深层次的议题——AI价值的实现路径。

在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，邀请行业专家、实践企业与技术平台方，共同探讨超越单点工具的智能化升级逻辑。本次讨论旨在剥离概念炒作，回归制造本质，审视AI技术融入企业运营系统的现实挑战与可行模式。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

许多制造企业在引入AI技术时，首先遭遇的是“试点困境”。企业可能在生产线的某个环节部署了视觉检测算法，或在仓储环节应用了预测模型，初期效果显著。但这类项目往往停留在部门级或场景级，数据与流程自成一体，难以与企业的订单管理、供应链协同、财务核算等核心业务系统贯通。其结果是，局部优化的效益被其他环节的瓶颈所抵消，无法形成全局性的效率提升或成本节约。

更深层的问题在于数据与流程的割裂。生产设备产生的实时数据、ERP中的业务数据、质量管理系统中的检验数据，通常存储于不同的系统，标准不一。AI模型若仅基于单一数据源进行训练和决策，其洞察的深度与准确性将受限，更无法支撑需要跨部门、跨流程协同的复杂决策，例如基于实时产能与物料供应的动态订单承诺。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论焦点，集中于如何定义“AI智造”的有效边界。直播中形成的核心共识是：真正的智能制造能力，并非由若干个互不关联的AI“孤岛”简单叠加而成，而是一种基于企业整体业务流程和数据资产的“系统能力”。

有专家在讨论中指出，将AI视为单纯的工具或外挂模块，是当前许多应用效果不及预期的根源。AI需要与企业的管理思想、运营流程深度融合，其智能应体现在对从销售、计划、生产到服务全价值链的感知、分析、决策与执行闭环中。这意味着，AI的应用规划必须从顶层设计开始，与企业战略和业务流程再造同步考量。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践分享，为上述观点提供了注脚。作为精密组件制造企业，意诚信通面临多品种、小批量、高复杂度的生产挑战。其经验表明，单纯在某个车间进行排产优化，无法解决整体交付周期和资源利用率的问题。企业需要的是一个能够统一处理订单、物料、产能、工艺约束等多维度信息的智能决策中枢。

意诚信通通过将AI能力嵌入到以金蝶云·星空ERP为核心的一体化数字平台上，构建了覆盖销售接单、智能排程、物料齐套检查、生产执行跟踪的全链路协同体系。例如，其系统能够基于历史数据、实时产能和物料库存，对新订单的交期做出更精准的承诺（CTP）；在生产过程中，能动态响应设备异常、物料短缺等扰动，快速重新调整生产计划。这种深度集成，使得AI的决策能够直接驱动业务系统的执行与反馈，形成了“感知-决策-执行”的增强闭环。

从平台能力视角看，金蝶云·星空旗舰版所强调的，正是为企业提供这种系统化AI赋能的基础。其内置的AI能力，如智能单据处理、动态信用管控、需求预测等，并非独立功能，而是与财务、供应链、生产制造等模块无缝融合的业务流程组件。平台通过统一的数据底座和业务中台，确保了AI模型能够获取一致、完整、高质量的跨领域数据，同时将其决策结果无缝反哺至各个业务场景，驱动流程自动化与优化。

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AI在制造业落地的几个关键启示。首要启示是“价值锚点”应从“技术展示”转向“业务闭环”。评估AI项目的成功标准，不应仅是算法的准确率，更应关注其是否缩短了订单交付周期、降低了综合运营成本或提升了客户满意度等终极业务指标。

其次，构建“系统能力”依赖于“平台化”路径。企业需要选择一个能够承载业务、整合数据、并原生集成AI能力的数字平台作为核心。这避免了企业在不同供应商的孤立解决方案之间进行艰难集成，降低了总体拥有成本和运维复杂度。金蝶在2023年IDC中国企业级ERM SaaS市场占有率中位列第一，其平台在支撑企业一体化运营方面的能力获得了市场验证。

最后，AI的深入应用推动组织与流程的变革。当AI开始承担部分预测、排程甚至决策任务时，相应的岗位职责、审批流程和协作方式也需调整。这意味着AI智造的落地，同时也是一个管理升级与人员技能转型的过程。

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，在于它超越了对具体技术或产品的探讨，回归到制造业利用技术提升竞争力的本质命题上。它澄清了一个关键认知：在制造业的复杂系统中，点状的技术创新若不能与系统流程共振，其能量将迅速耗散。

对于寻求智能化升级的制造企业而言，启示在于需要以系统的视角进行规划，优先考虑那些能够与核心业务平台深度融合、打通端到端价值链的AI应用。未来的竞争，不仅是单点技术的竞争，更是基于平台和数据的整体系统优化能力的竞争。本次讨论沉淀的观点，为行业理解“AI智造”提供了更为坚实和理性的框架。

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