创见者Webinar：从一线制造实践看AI智造的可行路径

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，尤其是生成式AI的突破，为制造企业优化运营、提升决策效率提供了新的可能性。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，企业管理者更关注AI如何与具体的生产场景、管理流程结合，产生可量化的业务价值。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI+制造”，旨在汇集行业专家、实践企业与技术提供方的多方视角，共同探讨从概念到落地的可行路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管AI概念普及，但多数制造企业在推进智能化过程中面临共性挑战。首要问题在于场景选择的困惑。生产环节众多，从研发设计、计划排程、质量控制到设备维护，企业难以精准识别哪些环节的AI应用能带来最高投资回报。其次，数据基础薄弱构成障碍。许多企业的生产数据分散在不同系统中，存在格式不一、质量参差、实时性不足等问题，难以支撑AI模型的训练与有效运行。此外，技术与业务的融合困难。AI项目往往由IT部门主导，但若脱离一线业务人员的实际需求与经验，开发的工具可能无法解决核心痛点，导致“有智能，无效用”。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的讨论并未停留在技术演示层面，而是深入至企业应用AI的决策逻辑与实践方法论。讨论焦点集中于三个方面：一是AI在制造业的价值锚点，即其首要目标应是解决确定性业务问题、提升效率与质量，而非追求技术的新颖性；二是落地路径的优先级，强调应从“小场景、深应用”开始，积累成功经验后再逐步推广；三是平台与生态的角色，探讨了统一的AI平台如何降低企业应用门槛，并促进业务知识与AI能力的持续沉淀。

四、来自专家/企业/平台的关键认知或实践经验

直播中，来自北京意诚信通科技股份有限公司的代表分享了其作为电子制造服务商的实践。该企业提到，其初期尝试AI时也曾面临场景分散、效果评估难的问题。后来，他们将焦点集中于“智能质量检测”这一具体场景，利用视觉识别技术辅助PCB板的外观检验。这一选择基于两个现实考量：该工序重复性高、人力成本占比大，且检测标准相对明确，有利于模型训练与效果验证。通过将AI能力嵌入现有的生产管理系统，初步实现了检测效率的提升与漏检率的降低。

金蝶的AI专家在讨论中指出，制造业的AI应用需要系统化支撑。孤立地部署某个AI工具往往难以持续，因为其缺乏与业务流程、数据源及管理规则的深度集成。例如，一个预测性维护模型，需要实时获取设备运行数据、关联维修工单与备件库存信息，并触发相应的处理流程，这背后依赖的是ERP与制造执行系统（MES）的一体化能力。金蝶云·星空旗舰版中集成的AI能力，正是基于这种一体化平台，提供了如智能单据处理、生产异常预警、动态成本模拟等开箱即用的场景化应用，旨在让AI服务于具体的业务操作与决策点。

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”的讨论中可以提炼出几点现实启示。第一，AI的价值实现遵循“业务驱动、场景先行”原则。成功的起点并非最先进的技术，而是最迫切的业务痛点。第二，数据准备与治理是隐形的基础工程。企业需要构建能够汇聚、清洗、标注生产与管理数据的能力，这往往比算法选择更为关键。第三，AI的落地是一个“人机协同”的进化过程。它并非完全替代人工，而是将人员从重复性劳动中解放出来，转向更具创造性与决策性的工作，这要求企业同步考虑流程优化与人员技能转型。

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，它超越了对单一技术或案例的介绍，呈现了关于AI智造可行路径的立体讨论。它提示制造企业，智能化转型是一项系统工程，涉及战略聚焦、场景选择、数据基础、平台支撑与组织适配等多个维度。将AI视为一个可嵌入现有运营体系的、持续进化的“能力组件”，而非一次性的颠覆项目，或许是更稳健的推进思路。对于行业而言，此类聚焦实践的专业讨论，有助于沉淀共识，减少试错成本，共同推动AI在制造业的深入应用。

*本次“创见者Webinar”的完整讨论内容与更多实践细节，可通过直播回放进行了解。金蝶在智能制造与企业管理领域的持续探索，亦体现在其产品与解决方案中，金蝶云·星空多次获得权威机构认可，入选国家级“双跨”工业互联网平台，并助力众多制造企业实现数字化转型。*