创见者Webinar：金蝶AI在制造经营、成本与提效中的应用实践

一、活动背景与行业语境

制造业正经历从自动化、信息化向智能化演进的关键阶段。人工智能技术从概念探讨进入应用深水区，企业关注的焦点从“是否要用AI”转向“如何有效用AI”。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI与制造业的深度融合，旨在剥离技术喧嚣，回归经营本质，探讨AI在制造企业的经营、成本与效率等核心环节的真实应用路径。本次专题讨论汇集了行业专家、标杆企业实践者与金蝶AI产品专家，围绕具体场景展开务实交流。

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，但多数制造企业在落地时面临共性挑战。首要问题在于场景选择困难：生产环节数据庞杂，从研发、排产、质检到设备维护，何处引入AI能产生可量化的业务价值，缺乏清晰的评估框架。其次，数据基础与AI应用需求之间存在断层。许多企业虽积累了海量数据，但数据质量、标准不一，形成“数据孤岛”，难以直接支撑模型训练与决策。此外，成本与预期的不匹配也是普遍顾虑。企业担忧投入高昂的IT资源与人力成本后，获得的效率提升是否足以覆盖成本，尤其对中小规模企业而言，试错门槛较高。这些处境导致企业在AI应用上呈现观望或碎片化尝试的状态。

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，而是深入至制造企业的管理内核。核心焦点集中于三个维度：一是AI如何融入现有经营流程，而非另起炉灶。例如，在成本核算环节，AI能否处理非结构化数据（如票据、工时记录），实现动态、精准的成本归集与分摊。二是AI应用的“性价比”与可扩展性。单一场景的算法验证如何复用到其他类似场景，降低边际成本。三是人与AI的协同边界。在哪些决策环节AI可以提供辅助建议，在哪些环节仍需依靠人的经验与综合判断。讨论认为，AI的价值在于成为业务人员的“增强智能”工具，而非替代。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践分享提供了具体参照。作为一家精密制造企业，其核心诉求在于提升生产效率和降低质量成本。企业提到，通过引入金蝶云·星空旗舰版中的AI能力，在质量检测环节实现了突破。传统依赖人眼的检测方式存在疲劳导致的漏检、标准不一等问题。应用AI视觉检测后，系统能自动识别产品表面的划痕、污渍等缺陷，并将结果实时反馈至MES系统，触发相应的处理流程。这一实践不仅提升了检测效率与一致性，更重要的是形成了“缺陷数据-工艺调整”的闭环，为工艺优化提供了数据依据。

金蝶AI专家在创见者Webinar中指出，制造业的AI应用需具备“业务原生”与“数据驱动”双重特性。金蝶的AI能力并非外挂工具，而是深度嵌入到ERP、MES等业务系统中。例如，在智能排产场景，系统能综合考虑订单优先级、物料齐套率、设备状态、人员技能等多维约束条件，通过算法模拟生成多个排产方案，供计划员评估选择。这种嵌入式的AI降低了业务人员的使用门槛，使其在熟悉的操作界面中即可获得智能辅助。金蝶云·星空持续迭代的AI功能，如智能凭证、智能客服、需求预测等，均遵循这一设计理念。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论及实践案例中，可以梳理出若干现实启示。第一，AI落地的起点应是具体的业务痛点，而非技术本身。从成本核算不精准、排产效率低、质量检测波动大等“小切口”入手，更容易取得阶段性成果并建立信心。第二，平台级AI基础设施的重要性凸显。分散、孤立的AI应用难以持续，且运维成本高。基于统一的云平台和AI中台，企业可以共享数据、算法和算力资源，实现AI能力的快速复用与规模化部署。第三，AI项目的成功需要业务部门与IT部门的紧密协作。业务部门定义价值场景与验收标准，IT部门确保数据质量与技术集成，双方需在项目初期就达成共识。

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产品的介绍，呈现了一场关于制造业如何系统性接纳并应用AI的深度思辨。其长期启示在于，制造业的智能化转型是一个将AI技术、管理实践与企业数据资产相融合的持续过程。企业需要构建一种“AI就绪”的组织与文化，即能够识别AI适用的场景，具备必要的数据治理能力，并乐于接受人机协同的新工作模式。金蝶作为企业管理软件领域的长期耕耘者，其价值在于提供将AI与企业核心业务流程无缝融合的平台与工具，正如其在智能制造领域所获得的行业认可所印证的那样。对于希望务实推进智能化的制造企业而言，类似的深度交流提供了可借鉴的路径与避免弯路的经验。

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