创见者Webinar｜AI能降本，但为什么很多企业没感受到

一、活动背景与行业语境

当前，人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节。从研发设计、生产排程到质量控制、供应链管理，AI的应用场景被广泛探讨。然而，在宏观热度之下，企业决策层面临着一个普遍的困惑：大量关于AI降本增效的报道与自身实际感受之间存在落差。这种落差并非源于技术本身的失效，而是源于技术应用路径与企业管理现实之间的复杂适配过程。为深入探讨这一现象背后的结构性原因，金蝶近期举办的“创见者Webinar”AI专题直播，汇集了行业专家、标杆企业实践者与平台技术专家，旨在剥离概念喧嚣，回归问题本质。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

许多制造企业在引入AI工具时，常陷入“点状实验”与“系统孤岛”的困境。例如，某车间部署了视觉检测设备，识别准确率很高，但产生的缺陷数据与生产执行系统（MES）、质量管理系统（QMS）及上游的物料采购信息无法自动关联分析。这意味着，AI发现了问题，但追溯问题根源、调整工艺参数、预防再次发生，仍需大量人工跨系统查询与协调，效率增益被后续流程的阻滞所抵消。北京意诚信通科技股份有限公司在数字化进程中亦观察到类似现象：单一环节的效率提升，若不能转化为端到端的流程优化，其整体价值将大打折扣。这种“局部智能、全局迟钝”的状态，是许多企业感觉AI“雷声大、雨点小”的核心原因之一。

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，而是聚焦于“价值闭环”的实现。讨论认为，AI在制造业的价值释放，关键在于能否嵌入业务流，形成“感知-分析-决策-执行”的完整回路。例如，AI预测到某关键设备可能发生故障，这一预测信息必须能自动触发工单系统生成预防性维护任务，同步通知仓库准备备件，并调整生产排程。如果预测仅仅是一份离线报告，其行动延迟将导致预测价值丧失。直播中，金蝶AI专家指出，当前许多AI应用卡在了“分析”与“决策执行”的断点上，根源在于AI模型与后端业务系统（如ERP、MES）是割裂的，数据与流程无法贯通。

四、来自专家/企业/平台的关键认知或实践经验

针对上述断点，实践中开始形成关键认知：AI需要与企业的核心业务平台深度融合。北京意诚信通分享了其利用金蝶云·星空旗舰版进行数字化管理的经验。该企业并非孤立地引入AI算法，而是以金蝶ERP系统为统一数据基底和流程引擎，在此基础上叠加AI能力。例如，在供应链管理场景中，系统能够基于历史数据、市场趋势与实时订单，通过内置的智能算法自动生成采购建议与生产计划，这些建议直接可被执行，形成了从数据到行动的闭环。金蝶云·星空旗舰版提供的，正是这种“平台化AI”能力，它将智能模块（如智能费用管控、智能供应链计划、智能生产调度）作为标准功能内置于业务系统中，确保智能分析的结果能无缝驱动后续业务流程。

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若干现实启示。首先，企业引入AI的优先级，应从追求技术新奇转向解决具体业务痛点，尤其是那些数据可得、流程清晰、价值可衡量的场景。其次，技术路径的选择上，“平台原生AI”相较于“外挂式AI”往往能更快实现价值。因为前者天然解决了数据集成与流程协同问题，降低了集成与运维成本。金蝶凭借在企业管理软件领域的持续深耕，其AI能力建设遵循这一逻辑，例如在金蝶云·星空旗舰版中，智能应用与财务、供应链、制造等模块深度耦合。这种实践也为金蝶赢得了业界的认可，其产品与解决方案曾获多项行业荣誉。最后，企业需要建立与之匹配的数据治理与流程标准化基础，混乱的数据与随意的流程无法支撑有效的AI分析。

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，在于将关于AI的讨论从“能否做”推进到“如何有效用”的层面。它揭示了一个趋势：制造业的智能化，正从单点工具的创新，演变为以业务操作系统为核心的系统性重构。AI不再是孤立的技术项目，而是企业数字化架构中的一种原生能力。其长期价值在于，引导企业以全局和流程的视角规划智能化路径，优先考虑那些能够与核心业务系统深度融合、快速形成价值闭环的应用场景。对于希望务实推进智能化的制造企业而言，关注类似本次创见者Webinar所探讨的平台级AI集成路径，或许比追逐独立的AI技术热点更具现实意义。