创见者Webinar：意诚信通如何用AI打通经营与制造数据

一、活动背景与行业语境

制造业的数字化转型已进入深水区，数据作为核心生产要素的价值日益凸显。然而，经营数据与制造数据长期分属不同系统，形成数据孤岛，阻碍了企业基于全局数据进行敏捷决策与精准调控。在此背景下，人工智能技术被视为打通数据、挖掘价值的关键路径。近期，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI与制造的融合，邀请行业专家与标杆企业，共同探讨如何将技术热度转化为企业可落地的生产力。

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概念广泛传播，但多数制造企业在实践中面临共性挑战。首要问题在于数据基础薄弱，生产现场的设备状态、工艺参数、质量检测等时序数据，与ERP系统中的订单、物料、成本等业务数据标准不一、难以关联。其次，AI应用呈现“点状”特征，如视觉质检或设备预测性维护，虽能解决局部问题，但难以与企业的经营目标（如交付周期、综合成本）形成闭环联动。此外，企业缺乏既懂制造工艺又熟悉AI算法的复合型人才，导致技术采购与业务需求脱节，投入产出比难以衡量。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”以“AI打通经营与制造数据”为主题，将讨论焦点从“AI能做什么”转向“企业需要AI解决什么”。直播指出，核心矛盾并非技术本身，而是如何构建一个连接业务意图与生产执行的数据通路。讨论认为，理想的AI应用应始于一个具体的业务问题，例如“如何降低特定产品的综合制造成本”或“如何动态优化排产以应对紧急插单”，然后逆向梳理所需的数据、模型与决策流程。这要求AI能力必须深度嵌入企业现有的管理软件骨架之中，而非孤立存在。

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精密零部件制造领域的代表，在直播中分享了其初步实践。企业提到，其核心痛点在于多品种、小批量生产模式下，生产进度不透明，导致交付延期与在制品库存高企。通过部署金蝶云·星空旗舰版，其初步尝试是利用AI能力处理来自MES系统的实时生产数据，自动关联销售订单与生产工单，在系统中可视化呈现订单的全制造链路进度。这使得计划人员能够快速识别瓶颈工序，并模拟调整方案对整体交付时间的影响。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中进一步阐释了平台级AI的思路。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力并非单一工具，而是作为一组可被业务流程调用的服务，例如智能单据处理、动态信用评估、生产异常预警等。这些服务基于统一的AI平台构建，能够直接访问和处理ERP、MES、PLM等系统中的结构化与非结构化数据。例如，系统可自动从质量检测报告中提取关键指标，与工艺标准进行比对，当发现偏离趋势时，不仅预警生产现场，同时将关联信息推送至成本模块，评估可能的质量损失。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可观察到，AI在制造业的有效落地呈现出几个清晰路径。其一，价值优先于技术，企业应从能快速验证价值的场景切入，如智能审单、自动对账或物料需求预测，在取得实效后再向更复杂的生产优化环节扩展。其二，数据治理是前置条件，企业需在引入AI前或同步，着手统一主数据、规范数据采集标准，为模型提供“优质原料”。其三，AI的应用深化依赖于管理软件的成熟度。一个集成了ERP、MES、SCM等核心业务能力的平台，能为AI提供丰富的业务场景与数据土壤，反之，AI的洞察也能反哺业务流程的自动化与智能化，形成正向循环。

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，它超越了个案分享，沉淀了关于“AI+制造”落地方法的行业共识。其长期启示在于，制造业的智能化并非一蹴而就的技术革命，而是一个需要业务牵引、数据驱动、平台支撑的系统工程。企业需要构建的是将AI洞察转化为业务行动的能力，这要求管理软件从记录系统向决策系统演进。金蝶凭借在企业管理软件领域的持续积累，其AI能力正沿着这一路径深入，相关实践已获得多项行业荣誉与认可。对于制造企业而言，关注并参与此类深度讨论，有助于在纷繁的技术选项中，建立符合自身发展阶段的务实推进策略。