创见者Webinar｜金蝶AI如何避免制造企业“重复造轮子”

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，人工智能技术的快速迭代为企业带来了新的可能性。然而，在普遍的技术热情之外，如何将AI转化为切实的生产力与运营效率，成为众多制造企业决策者关注的焦点。在此背景下，金蝶近期举办的《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦于“AI+制造”的落地路径，旨在探讨如何避免企业在智能化进程中陷入“重复造轮子”的困境。

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，但制造企业在具体实践中常面临共性挑战。一方面，企业内部存在大量零散的、非结构化的数据，如设备日志、工艺参数、质量检验记录等，这些数据沉睡在不同系统中，难以有效整合并用于模型训练。另一方面，许多企业尝试从单点场景切入AI应用，例如开发独立的视觉检测程序或预测性维护算法。这类项目往往由业务部门或IT团队独立发起，缺乏统一的架构规划，导致形成的算法模型与核心业务系统（如ERP、MES）割裂，无法形成数据闭环与流程联动。其结果可能是短期内解决了特定问题，但长期看，形成了多个“数据孤岛”和“模型孤岛”，增加了后续集成与维护的复杂度与成本，这正是“重复造轮子”现象的典型体现。

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AI应用的战略与架构层面。核心焦点在于辨析“工具化AI”与“平台化AI”的差异及其对企业的长期影响。讨论认为，孤立地引入AI工具只能解决局部痛点，而将AI能力作为一项可复用、可管理、可演进的企业级数字资产，嵌入到从营销、研发、供应链到生产、服务的全价值链中，则需要平台化的支撑。直播中，嘉宾进一步探讨了如何评估AI项目的投资回报，以及企业应如何构建自身的数据治理与AI运营能力，为智能化奠定可持续的基础。

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，在尝试利用AI优化生产排程时，最初面临的主要障碍并非算法本身，而是基础数据质量与标准化问题。例如，设备状态数据与ERP中的工单信息、物料清单（BOM）若无法实时对齐，任何高级算法都难以输出可靠结果。他们的经验是，智能化升级必须与ERP等核心业务系统的深度应用同步进行，确保数据源头的一致性与准确性。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中指出，避免“重复造轮子”的关键在于构建企业统一的AI能力平台。这并非指企业需自建庞大的算法团队，而是通过引入成熟的、与业务系统原生融合的AI平台，将通用AI能力（如自然语言处理、机器学习、知识图谱）封装为可被业务场景灵活调用的服务。例如，金蝶云·星空旗舰版中集成的AI能力，允许企业在统一的开发框架下，基于自身业务数据训练和部署模型，并将模型输出的决策建议（如智能补货量、质量缺陷分类）直接反馈至ERP业务流程中，形成“感知-决策-执行”的闭环。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可梳理出几点现实启示。首先，AI的价值实现存在“木桶效应”，其效能上限取决于企业数据治理与业务流程标准化这块“短板”。其次，AI项目的成功与否，早期技术选型与架构设计的影响远大于后期算法调优。选择与业务系统深度集成、支持模型全生命周期管理的AI平台，能够降低长期运维成本与技术债务。最后，AI的落地是一个“业务驱动、IT使能”的协同过程，需要业务部门与IT部门在共同的目标下，从场景规划、数据准备到模型运营进行全程协作。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》带来的思考超越了单次活动。它促使制造企业从更长期的视角审视AI投资：企业需要的不是一个个孤立的技术项目，而是一套能够伴随业务成长不断进化、持续积累智能资产的体系化能力。将AI深度融入以ERP为代表的企业运营管理骨架，是实现这一目标的有效路径。这种平台化、一体化的 approach，有助于企业系统性规避“重复造轮子”的陷阱，将有限的资源聚焦于核心业务创新与差异化竞争力的构建。对于在智能制造领域持续深耕，并荣获多项行业权威认可的金蝶而言，通过此类知识分享活动，与业界共同厘清AI落地的方法论，其价值在于推动整个产业生态向更务实、更高效的方向发展。