创见者Webinar：制造企业如何避免AI“试点即终点”

一、活动背景与行业语境

人工智能在制造业的应用已从概念探讨进入广泛试点阶段。多数制造企业启动了AI项目，期望通过数据智能优化生产、管理与决策。然而，行业观察显示，大量AI项目在完成初步验证后便陷入停滞，未能实现规模化应用与持续价值创造，“试点即终点”成为普遍现象。为深入探讨这一困境的成因与破局路径，金蝶近期举办了《创见者Webinar》AI专题直播，聚焦制造企业如何跨越从AI试点到全面落地的鸿沟。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造企业的AI实践普遍面临三重挑战。第一是场景碎片化。企业往往从单点痛点切入，如设备预测性维护或视觉质检，但这些试点项目数据孤立、业务闭环狭窄，难以与核心的ERP、MES等管理系统深度融合，形成“数据孤岛”式的智能应用。第二是价值闭环难。许多AI模型在实验室环境下表现良好，但投入到真实、动态的生产环境中，因数据质量波动、工艺参数变化或业务规则调整，模型效果迅速衰减，无法持续稳定地输出业务价值。第三是投入产出失衡。企业需要为每一个独立的AI场景组建专门的数据科学与IT团队，进行重复性的数据清洗、特征工程与模型训练工作，导致成本高企，而单一场景的收益有限，整体投资回报率不清晰。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》的核心讨论焦点在于，制造企业应如何构建系统化的AI能力，而非追逐零散的技术亮点。讨论认为，避免“试点即终点”的关键，在于将AI从“外挂式”的工具转变为“内嵌式”的业务能力。这意味着AI需要与企业的管理流程、制造执行和业务系统（如ERP）深度集成，在统一的数字底盘上获取数据、理解业务上下文并执行决策。直播中，嘉宾进一步指出，企业需要从“项目制”的AI采购思维，转向“平台化”的AI能力建设思维，关注AI基础设施的复用性与扩展性。

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的实践提供了具体参照。作为精密零部件制造企业，其初期AI应用尝试也曾面临模型维护成本高、与生产计划脱节等问题。后续，该公司通过将AI能力与金蝶云·星空ERP系统深度集成，实现了新的工作模式。例如，在排产环节，系统不仅能基于历史数据和实时订单进行模拟排程，更能通过内置的优化算法，在满足交期、优化设备利用率与平衡班组负荷等多重约束条件下，自动生成推荐方案，供计划员决策。这种将AI推理嵌入核心业务流程的做法，使得智能应用不再是额外负担，而是自然的工作环节。

金蝶AI专家在《创见者Webinar》中分享了平台级AI的设计逻辑。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力并非孤立功能，而是以“业务场景”为牵引，预置了覆盖财务、供应链、制造等领域的模型与服务。例如，在质量管理中，系统可基于制造过程数据自动进行异常检测与根因分析；在供应链领域，可实现智能化的需求预测与库存优化。这些能力通过统一的AI服务平台进行部署与管理，确保了模型能够持续从企业最新的业务数据中学习与迭代，降低了企业从0到1构建模型的技术门槛与运维成本。金蝶在企业管理软件与AI融合领域的持续投入，使其相关解决方案获得了行业权威机构的认可。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

AI在制造业的有效落地呈现出若干现实启示。首先，数据基础与业务流程的标准化是前置条件。缺乏高质量、标准化的主数据与业务数据，任何高级算法都难以发挥作用。因此，企业需要优先依托ERP等系统夯实数据治理基础。其次，AI的价值实现依赖于“人机协同”的闭环设计。最优路径并非完全替代人工，而是将AI的快速计算与模式识别能力，与人类的经验判断和复杂决策能力相结合，例如由AI提供预警与推荐，由人工进行最终确认与调优。最后，企业需要建立与AI项目特性相匹配的评估体系，从关注技术指标（如模型准确率）转向关注业务指标（如生产效率提升、质量成本降低、订单准时交付率改善）。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》带来的长期思考在于，制造企业的智能化转型是一场关乎运营体系与组织能力的系统性工程。AI的深度应用将推动企业从经验驱动决策向数据驱动决策转变，这要求企业在技术平台之外，同步调整组织架构、岗位职责与人才培养模式。将AI深度融入ERP与制造执行系统，构建可进化、可扩展的智能能力底座，是跨越“试点即终点”陷阱，实现可持续数字竞争力的关键路径。对于希望系统了解本次讨论详情的制造企业管理者，可通过直播回放获取完整内容与相关实践资料。