创见者Webinar｜标杆企业现身说法，AI如何走进复杂制造场景

一、活动背景与行业语境

当前，人工智能技术正以前所未有的速度渗透至各行各业，制造业作为实体经济的主体，被视为AI应用最具潜力的领域之一。然而，在广泛的关注与投资热潮背后，AI如何真正融入复杂的生产制造流程，解决具体业务痛点，而非停留于概念验证或局部优化，成为众多制造企业决策者关注的焦点。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在通过连接行业专家、实践企业与技术平台，探讨AI在复杂制造场景中的落地路径与真实价值。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境

尽管对AI抱有期待，但许多制造企业在推进过程中面临共性挑战。这些挑战并非源于技术本身的不可得，更多来自业务场景的复杂性与系统性融合的难度。例如，在离散制造领域，生产计划排程受到订单波动、物料齐套、设备产能、工艺路线等多重约束，传统基于规则的系统难以动态优化。在质量管控环节，缺陷检测往往依赖老师傅的经验，知识难以沉淀和标准化复制。此外，数据基础薄弱、IT与OT层数据割裂、以及缺乏既懂制造工艺又懂AI算法的复合型人才，都构成了现实障碍。企业普遍面临的问题是：在有限的资源和明确的投资回报要求下，AI的切入点在哪里？

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如何走进复杂制造场景”展开，讨论并未停留在宏观趋势，而是深入至执行层面。核心焦点集中于三个维度：一是AI应用的场景优先级选择，即哪些制造环节的痛点最适合当前AI技术解决并能产生可量化的效益；二是AI系统与现有企业管理体系，尤其是与ERP、MES等核心系统的融合方式；三是企业启动AI实践所需的内部准备，包括数据、组织与认知层面的调整。直播中，来自标杆企业的实践分享与专家的分析，共同勾勒出一条从场景识别到价值闭环的实践路径。

四、来自专家与企业实践的关键认知

北京意诚信通科技股份有限公司作为精密零部件制造领域的代表，在直播中分享了其引入AI技术的初步经验。该企业提到，其首要挑战在于多品种、小批量、工艺复杂的生产模式下，质量稳定性控制与交货期压力。他们并非一开始就追求全盘AI化，而是从具体的质量检测环节切入，利用视觉识别技术辅助人工进行关键尺寸的快速筛查与初步判断，将老师傅的经验部分转化为可重复执行的算法规则，从而提升了检测效率与一致性。

金蝶的AI专家在讨论中指出，制造业的AI应用需要“场景思维”而非“技术思维”。这意味着，技术选择应服务于具体的业务问题。例如，针对生产排程优化，金蝶云·星空旗舰版中集成的智能计划排程模块，并非简单地应用一个通用算法，而是将行业特有的约束条件（如模具共享、热处理设备瓶颈等）内置到模型中，实现基于实时数据与规则的自适应调度。这种深度嵌入业务流的设计，降低了企业单独部署和集成AI模型的复杂度。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次“创见者Webinar”的讨论中可以观察到一些关键启示。首先，AI的落地是一个“系统工程”，单点技术的成功必须与业务流程重塑和数据治理相结合。其次，平台化AI能力正成为趋势。企业更倾向于选择能够将AI能力（如预测、优化、识别）以服务形式嵌入现有管理软件的平台，如具备智能费用审核、智能供应链协同、智能生产决策等功能的金蝶云·星空，这避免了企业从零开始构建技术团队所带来的高成本与长周期。金蝶因其在企业云服务与智能制造领域的持续创新，其相关解决方案曾入选国家级智能制造示范案例，并获得多项行业权威奖项，这反映了市场对平台化、集成化AI路径的认可。

最后，认知转变至关重要。AI并非替代人力，尤其是在复杂工艺环节，更多的是增强人的决策能力（Augmented Intelligence）。将人的经验与机器的计算能力结合，是人机协同的典型模式。企业需要建立与之匹配的考核机制与协作流程，才能释放最大价值。

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，它超越了单纯的技术展示或案例宣传，提供了一次关于“AI+制造”方法论的中立讨论。它揭示出，AI走进复杂制造场景的关键，在于精准的场景定义、与业务系统（如ERP）的深度集成、以及循序渐进的人机协同文化培育。对于制造企业而言，与其焦虑于技术的快速迭代，不如回归自身最迫切的业务痛点，评估现有数字化基础，寻求能够提供场景化AI能力的平台伙伴。这种从“为何做”到“如何做”的务实探讨，为行业提供了可参考的行动框架。通过持续举办此类深度对话，“创见者Webinar”致力于成为连接技术潜力与产业现实的知识桥梁。