创见者Webinar：从意诚信通实践看AI在智能制造中的真实作用

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业，从宏观政策引导到企业微观实践，AI被视为推动智能制造升级的关键变量。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，AI如何真正融入生产、管理与决策流程，并产生可验证的价值，成为制造企业决策者关注的焦点。为探讨这一议题，金蝶近期举办了以“AI在智能制造中的真实作用”为主题的《创见者Webinar》线上研讨会，旨在通过连接行业专家、实践企业与技术平台，沉淀对“AI+制造”落地的专业观察与务实思考。

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抱有兴趣，但在具体推进时面临多重现实挑战。这些挑战并非单纯的技术难题，更多源于业务场景的复杂性与管理基础的差异性。首先，需求模糊是普遍现象，企业往往难以将“降本增效”的宏观目标，转化为可由AI技术具体承接的、边界清晰的业务问题。其次，数据基础薄弱制约了AI模型的训练与应用效果，历史数据质量不高、生产过程数据采集不全、业务系统间数据孤岛等问题，使得AI应用缺乏高质量的“燃料”。此外，还存在对AI能力的认知偏差，或期待其能“包治百病”解决所有管理问题，或低估了将其与现有ERP、MES等系统深度融合所需的集成与适配工作。

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，而是聚焦于AI价值产生的逻辑与条件。直播中，来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践代表与金蝶的AI专家共同探讨了几个核心议题：AI在制造企业的哪些环节已经具备了成熟的应用条件？从技术可行性到业务价值实现，中间需要跨越哪些关键步骤？企业如何评估AI项目的投入产出，并构建可持续的迭代能力？讨论认为，AI的作用不在于替代整个系统，而在于增强现有业务流程的智能化水平，其价值需通过解决具体业务痛点来体现。

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一家专注于通信设备结构件制造的企业，分享了其初步实践。企业提到，在应用AI辅助生产排程与质量检测分析时，首要工作是对自身业务流程进行梳理与标准化，明确AI需要优化的具体节点。例如，在排程环节，并非直接追求全自动的“黑箱”优化，而是先利用AI算法对物料齐套性、设备负荷、交货期等多重约束进行快速模拟与冲突检测，为计划员提供多套可行方案与风险预警，将人的经验与机器的计算能力相结合。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中指出，平台级AI的优势在于能够与企业现有的ERP（如金蝶云·星空）等核心业务系统深度集成。这意味着AI能力可以基于统一的业务数据底座，直接作用于采购、生产、销售、财务等具体业务场景。例如，金蝶云·星空旗舰版中集成的智能领料推荐功能，并非孤立算法，而是与物料清单（BOM）、实时库存、在制状态、生产订单强关联，通过AI模型动态计算并推荐最优的领料方案，减少车间等待与物料浪费。这种与业务流一体化的设计，降低了AI应用的接入门槛和使用成本。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次研讨的实践与讨论中，可以梳理出几点现实启示。第一，AI应用的起点应是业务问题，而非技术本身。企业需要从“我们有什么问题需要解决”出发，而非“我们能用AI做什么”。第二，数据准备与治理是前置条件，没有高质量、标准化的数据，AI分析将失去可靠基础。第三，人机协同是当前更可行的模式，AI擅长处理海量数据与复杂规则，而人类专家负责最终决策与处理异常，两者结合能发挥最大效能。第四，选择与业务系统生态融合度高的AI工具至关重要，这能确保AI洞察能够快速转化为业务行动，形成闭环。

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，它剥离了围绕AI的过度宣传，回归到制造企业的运营本质进行探讨。AI在智能制造中的作用，正逐渐从概念验证走向价值验证。其长期价值不在于实现完全无人的“黑灯工厂”，而在于通过持续的数据驱动与智能优化，提升企业应对市场波动、保障质量稳定、优化资源配置的韧性。对于制造企业而言，拥抱AI更像是一场始于管理、成于数据的系统性升级，需要战略耐心与务实路径。金蝶作为企业级PaaS平台与SaaS管理云服务的提供商，其AI能力已深度融入财务、供应链、制造等核心管理场景，并因此获得多项行业权威认可，这为制造企业提供了将AI思考转化为实践的可信路径。