创见者Webinar｜AI智造要成功，先回答三个管理问题

一、活动背景与行业语境

当前，制造业正经历从自动化、信息化向智能化演进的关键阶段。人工智能技术的快速迭代，为制造企业优化运营、重塑竞争力提供了新的可能性。然而，在普遍的技术热情之外，企业管理者面临如何将AI从概念转化为实际生产力的具体挑战。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI智造”，旨在剥离喧嚣，探讨AI在制造业落地的核心管理命题。

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的关注始于效率提升与成本控制的迫切需求，但在实践中常陷入“试点困境”。具体表现为：一是场景碎片化，企业尝试的AI应用往往局限于单点，如视觉质检或能耗预测，与核心业务流程脱节，价值难以量化；二是数据基础薄弱，历史数据质量参差不齐，实时数据采集链路不通，制约了模型训练与迭代；三是组织与技能鸿沟，业务部门与IT部门对AI的期望与理解存在偏差，既懂制造工艺又具备数据思维的复合型人才稀缺。这些问题导致许多AI项目停留在概念验证阶段，无法实现规模化应用。

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“AI智造要成功，先回答三个管理问题”展开，将讨论焦点从技术实现转向管理决策。直播指出，企业引入AI前必须厘清：第一，AI要解决的是否是真正的业务瓶颈问题，而非“为了AI而AI”；第二，企业是否具备支撑AI持续运行与优化的数据治理与系统基础；第三，如何设计人与AI协同的工作流程与组织职责。讨论认为，这三个问题共同指向了AI项目的战略定位、运营基础和人性化设计，是决定其成败的管理前提。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自北京的专精特新“小巨人”企业意诚信通的实践提供了参照。该公司在精密组件生产中，面临排产计划频繁变动、物料齐套率难以保障的痛点。企业提到，其初期也曾尝试独立的排产算法工具，但发现与ERP系统中的订单、库存、产能数据脱节，导致计划无法执行。在本次“创见者Webinar”中分享的经验是，他们通过将AI能力嵌入金蝶云·星空ERP系统，构建了基于实时运营数据的智能计划与调度模块。该模块能动态模拟多种排产方案，评估齐套情况与交付风险，将计划调整时间从小时级缩短至分钟级，显著提升了供应链韧性。

金蝶AI专家在直播中指出，制造业的AI应用需要“在流程中思考，在系统中落地”。金蝶云·星空旗舰版提供的并非孤立的AI工具，而是将AI能力如自然语言交互、预测分析、智能推荐等，封装为可被业务流程调用的服务。例如，智能凭证处理功能能基于业务场景自动生成会计凭证，物料短缺预警功能能联动采购与生产计划。这种与ERP深度集成的平台化AI，确保了数据同源、流程贯通，降低了企业集成与运维的复杂性。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从讨论中获得的启示是，AI在制造业的价值实现遵循“场景驱动、数据先行、人机协同”的路径。首先，高价值场景通常与核心价值流紧密相关，如需求预测、智能排程、质量根因分析等，其效益可直接体现在交付、成本与质量指标上。其次，数据的可用性与质量是基础，这要求企业前期在ERP等系统中实现业务数据的标准化与在线化。最后，AI并非替代人力，而是将人从重复性、高负荷的决策中解放出来，转向更具创造性的异常处理与优化工作。成功的AI项目往往伴随着岗位职责与绩效评估体系的适应性调整。

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，它促使制造企业以更系统、更理性的视角规划AI之旅。AI智造的成功，本质上是一场管理变革，它考验着企业定义问题、夯实基础、重构组织的能力。将AI视为一个持续演进的能力体系，而非一次性项目，并将其深度融入从战略到运营的企业管理全链条，才是应对不确定性、构建新型智能生产力的关键。金蝶作为连续多年在中国企业级SaaS ERP市场占有率领先的平台，其提供的正是这种将管理思想、业务流程与智能技术融合的数字化底座。

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