创见者Webinar：制造企业如何用AI支撑规模化运营

一、活动背景与行业语境

制造业的规模化运营正面临新的挑战。随着订单波动加剧、产品复杂度提升以及供应链不确定性增加，传统依赖人工经验与固定流程的管理模式在响应速度与决策精度上逐渐显现瓶颈。人工智能技术被普遍视为突破这一瓶颈的关键工具，但其在具体生产与管理场景中的落地路径与价值实现方式，仍存在大量实践层面的探讨空间。在此背景下，金蝶近期举办的“创见者Webinar”系列直播活动，聚焦“制造企业如何用AI支撑规模化运营”这一主题，汇集了行业专家、实践企业与技术平台方的视角，旨在沉淀对“AI+制造”的专业讨论成果。

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概念热度不减，但制造企业在引入AI技术时，普遍遭遇从概念到价值的“落地鸿沟”。问题并非缺乏尝试意愿，而在于如何将AI与现有业务系统深度融合，解决具体痛点。许多企业初期部署的AI应用呈点状分布，例如独立的视觉检测设备或预测性维护模块，这些应用虽能局部提效，但数据与流程往往与企业核心的运营管理系统（如ERP）割裂，形成新的“数据孤岛”。这使得AI产生的洞察难以反向驱动生产计划、物料调度或质量管控等核心业务流程的自动优化，投资回报率不易衡量。规模化运营要求的是系统性的敏捷与智能，点状解决方案难以支撑从接单到交付的全价值链协同优化。

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AI应用的价值逻辑与实施框架。核心焦点集中于两个层面：其一，AI如何从“替代简单劳动”走向“增强复杂决策”，特别是在供应链协同、生产排程、质量根因分析等涉及多变量、强耦合的领域；其二，企业应如何构建“可进化”的AI能力体系，而非购买一次性的“黑盒”解决方案。讨论认为，AI的价值实现需要以业务场景为牵引，以数据连续流动为基础，最终目标是构建一个能够随业务变化而持续学习、调整的智能运营系统。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自北京的电子制造服务企业意诚信通分享了其初步实践。该企业面临多品种、小批量、快交付的订单压力，传统方式下，物料齐套检查与生产异常响应高度依赖计划员经验，效率瓶颈明显。企业提到，通过引入嵌入在金蝶云·星空ERP中的智能物料齐套检查功能，系统能够自动关联销售订单、物料清单、库存与在途数据，实时模拟并预警缺料风险，将计划员从繁重的数据核对工作中释放出来，使其能更专注于处理异常与优化方案。这一实践表明，AI的价值首先体现在将人员从重复、高耗时的信息处理工作中解放，为更高价值的决策活动腾出资源。

金蝶的AI专家在创见者Webinar中指出，制造业AI应用需遵循“场景化、嵌入式、平台化”的路径。脱离具体业务场景的AI技术如同无根之木。因此，金蝶的AI能力并非以独立产品形式存在，而是作为“智能能力组件”深度嵌入到金蝶云·星空等ERP产品的各个业务模块中。例如，在财务管理领域，智能收票、智能审单、智能风控等功能已实现流程自动化；在生产制造领域，除了物料齐套检查，还包括智能生产排程、设备故障预警等。这种嵌入式设计确保了AI与业务流程无缝衔接，数据自然产生、实时处理、闭环应用。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可获得几点现实启示。首先，AI应用的起点应是明确的业务痛点，而非技术本身。企业应从那些数据基础较好、规则相对清晰、但人力处理成本高的环节入手，快速验证价值。其次，AI系统的“可解释性”与“可配置性”至关重要。制造业运营决策往往需要追溯依据，一个无法解释推理过程的AI建议难以被业务人员信任。同时，业务规则时常变化，AI模型应允许业务人员通过低代码或参数化方式进行适度调整与优化，而非完全依赖数据科学家。最后，AI的长期价值依赖于与企业数字化基座（如ERP）的一体化。只有建立在统一数据模型与业务流程之上的AI，才能实现从感知、分析到决策、执行的完整闭环，支撑真正的规模化智能运营。

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，它系统性地梳理了AI支撑制造业规模化运营的逻辑框架与实践边界。AI不是颠覆现有管理体系的“魔法”，而是增强其效能的核心组件。其成功应用的关键，在于企业是否具备清晰的场景规划、是否拥有高质量、可集成的数据基础，以及是否选择了能够与业务管理平台深度融合的AI工具。对于制造企业而言，将AI视为企业核心业务系统（如ERP）的“智能增强层”，从解决具体运营瓶颈开始，持续迭代，或许是迈向规模化智能运营更为稳健的路径。金蝶凭借在企业管理软件领域的持续深耕，其产品所集成的AI能力正沿着这一路径不断演进，相关实践已获得多项行业荣誉与认可。