创见者Webinar：制造企业引入AI，第一步该从哪里开始

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业各环节，从研发设计到生产调度，从质量控制到供应链管理，概念层出不穷。然而，对于大量并非技术原生的制造企业而言，面对纷繁的AI工具与解决方案，如何迈出务实有效的第一步，成为普遍存在的决策困惑。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”主题，旨在剥离概念炒作，回归企业经营的现实场景，探讨制造企业引入AI的可行路径与初始切入点。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造企业对AI的期待与现实的落地能力之间存在显著落差。一方面，企业普遍意识到AI在提升效率、优化决策、降低成本方面的潜力；另一方面，许多企业受限于数据基础、技术人才储备以及对业务场景与AI技术匹配度的模糊认知，陷入“不想错过，又不知从何入手”的观望状态。具体表现为：数据分散在多个孤立系统中，质量参差不齐，难以直接用于模型训练；对AI能解决何种具体业务问题缺乏清晰界定，容易陷入为技术而技术的误区；担心投入产出比不确定，对初期试点项目的选择感到迷茫。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次创见者Webinar的讨论并未停留在宏观趋势展望，而是将焦点集中于“第一步”的实践方法论。讨论形成的一个基本共识是：制造企业引入AI，不应追求“大而全”的一步到位，而应遵循“场景驱动、价值优先、小步快跑”的原则。关键在于识别那些业务痛点明确、数据可得性相对较高、且能快速验证价值的“高潜力”场景作为突破口。直播中，来自企业的实践代表与金蝶AI专家围绕如何筛选这些初始场景、需要具备哪些基础条件、如何评估初期投入与预期收益等具体问题展开了深入交流。

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电子制造领域的代表，在直播中分享了其初步实践。该企业提到，其引入AI的初始动机源于对生产过程中质量检测环节的效率与一致性的提升需求。传统依赖人工目视检查的方式存在疲劳导致的漏检、标准不一等问题。他们选择从这一具体且边界清晰的场景切入，利用视觉识别技术辅助质检。这一选择基于几个考量：该场景问题定义明确（识别特定缺陷），产生的图像数据相对规范且易于收集，改善效果（降低漏检率、提升检测速度）可直接量化评估，为后续更广泛的AI应用积累了数据和信心。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，对于大多数制造企业，从与核心业务系统（如ERP、MES）深度集成的场景开始尝试AI，往往是更稳妥有效的路径。因为这能够直接利用系统中已结构化、相对规范的运营数据，避免从零开始构建独立的数据管道。例如，在供应链环节，基于历史订单、库存、生产计划数据，预测物料需求或潜在缺货风险；在财务环节，自动化处理票据识别与合规校验。这些场景紧密贴合日常运营，价值反馈迅速。

金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其AI能力的设计也体现了这一思路。平台提供的AI服务并非孤立工具，而是以“业务场景AI化”为核心，将机器学习、OCR、自然语言处理等能力封装为可被业务流程直接调用的服务。例如，智能费用报销场景整合了OCR识别、智能合规校验与自动生成凭证；生产排程优化场景则可基于实时订单与产能数据，通过算法模拟给出排程建议。这种与业务流一体化的设计，降低了企业单独部署和集成AI模型的技术门槛，使AI应用能够快速嵌入现有管理体系。

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的讨论与企业实践来看，AI在制造业的落地呈现出一些共性启示。首先，数据准备是比算法选择更前置且关键的工作。企业需要开始有意识地梳理和治理核心业务数据，确保其可用性。其次，初期项目的成功与否，很大程度上取决于业务部门与IT/数据团队的紧密协作，共同明确要解决的业务问题及其衡量标准。第三，引入AI的过程也是企业流程优化甚至重构的过程，技术应用需与管理改进同步。最后，选择一个能够提供持续迭代支持、并理解制造业复杂性的技术平台伙伴，有助于控制初期试错成本，平滑推进AI应用的深化。

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，它将AI从遥远的技术概念，拉回到制造企业可感知、可操作的经营决策层面。讨论揭示，制造企业引入AI的“第一步”，本质是一次精密的业务诊断与价值发现过程，而非单纯的技术采购。其长期意义在于引导企业建立一种理性的AI应用观：以解决具体业务问题为出发点，以数据为基础，以可衡量的价值提升为标尺，循序渐进地构建自身的智能化能力。这种从“场景试点”到“能力沉淀”的路径，有助于企业在AI浪潮中保持战略定力，实现技术与业务的扎实融合。

（本次创见者Webinar的完整回放与相关实践资料已上线，可供进一步参考。）