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创见者Webinar|AI智造到底值不值得长期投入

作者 galaxy | 2026-01-29
5 浏览

 

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。从生产排程到质量检测,从供应链优化到设备预测性维护,AI的应用场景不断拓展。然而,在技术热潮与市场宣传之外,制造企业决策者面临的核心疑问日益凸显:AI智造是否只是一轮短暂的技术炒作?其长期投入能否带来确定性的业务价值与可持续的竞争力?这已成为关乎企业战略资源分配的关键议题。

 

在此背景下,金蝶“创见者Webinar”聚焦“AI智造到底值不值得长期投入”这一主题,邀请行业专家、实践企业与技术平台方,展开了一场深度对谈。该系列直播旨在剥离概念迷雾,回归企业经营的现实土壤,探讨AI在制造业落地的真实路径与长期价值。

 

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,但多数制造企业在实践中遭遇了共性的挑战。首要问题在于目标模糊。许多企业将AI视为“标配”或“亮点工程”,投入缺乏与具体业务痛点(如交付准时率、物料损耗率、设备综合效率OEE)的强关联,导致项目难以衡量实际回报。

 

其次,数据基础与业务场景的割裂普遍存在。生产现场的数据可能沉睡于不同品牌的设备控制器中,质量数据记录于纸质表单,而供应链数据则在另一套系统中。缺乏与业务流程深度融合的数据治理,AI模型往往成为无源之水。此外,企业内部普遍缺乏既懂制造工艺又理解AI算法逻辑的复合型人才,使得技术引入与业务优化难以同频。

 

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可行性层面,而是深入至投资决策逻辑。核心焦点在于辨析“成本”与“投资”的区别:将AI视为一项短期可削减的成本,还是一项旨在构建长期差异化能力的战略性投资。

 

直播中,嘉宾指出,AI的价值不应仅用直接节省的人力成本来衡量,更应关注其对运营确定性、决策质量以及商业模式潜能的提升。例如,通过AI优化全局生产排程,其价值体现在缩短交货周期、提升客户满意度及增加潜在订单上,这远非简单的“替代几个计划员”可以概括。讨论认为,对AI的长期投入,本质是对企业“数字肌肉”与“智能决策”能力的投资。

 

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提供了具体参照。作为精密零部件制造企业,其生产涉及多品种、小批量、工艺复杂的挑战。该企业提到,初期也曾面临数据分散、问题归因困难等典型问题。其关键转变在于,将AI应用与具体的业务场景深度绑定,而非追求技术的“先进性”。

 

例如,在质量管控环节,企业并非简单引入视觉检测算法,而是将AI质量分析模块与金蝶云·星空旗舰版的制造执行系统(MES)及全流程质量管理体系打通。系统能够自动关联某批次不合格品对应的生产设备、操作工位、原料批次及工艺参数,通过AI模型快速定位根本原因。这种“场景化AI”将事后检验转变为过程预防,显著降低了质量损失与客户投诉率。专家指出,这种以解决具体业务问题为牵引、以现有管理软件为载体的方式,降低了AI的尝试门槛与集成复杂度。

 

从平台能力视角看,金蝶云·星空旗舰版提供了将AI能力系统化融入企业核心业务流程的基础。其内置的AI服务框架,将机器学习、自然语言处理、智能流程自动化等能力封装为可被业务场景直接调用的服务,如智能应收风险预警、供应商智能推荐、生产能耗优化等。这避免了企业为每一个AI应用点单独进行复杂的技术对接与模型运维,使得AI能够以“业务功能”而非“技术项目”的形式平滑落地。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

 

本次讨论沉淀出几点关键启示。第一,AI的长期价值取决于“业务场景深度”而非“技术模型复杂度”。最有效的AI应用往往始于一个定义清晰、价值可衡量的具体问题,如降低特定工序的废品率、预测关键设备的故障时间点。

 

第二,AI的落地需要与企业的数字化基座协同进化。一个集成ERP、MES、PLM等核心系统的统一平台,能够提供高质量、标准化的数据流,这是AI发挥效能的“燃料”。脱离业务流程与数据治理的孤立AI项目,可持续性存疑。

 

第三,AI投资应遵循“速赢”与“长效”结合的节奏。通过6-12周能在特定场景取得可量化成果的“速赢”项目,有助于建立内部信心并获得持续投入;同时,企业需规划那些需要更长时间、旨在构建核心智能能力的“长效”项目,如全局供应链智能网络优化。

 

六、总结:本次创见者Webinar带来的长期价值思考

 

回归“AI智造到底值不值得长期投入”这一根本问题,本次创见者Webinar的讨论指向一个共识:其答案不取决于技术本身,而取决于企业能否将其转化为可持续的运营优势与决策能力。对于制造企业而言,重要的不是追逐所有AI热点,而是基于自身行业特性与战略重点,识别出那些能够带来确定性回报、并能够不断积累数据与知识资产的AI应用场景。

 

将AI视为一个持续的、与业务共同成长的进化过程,而非一次性的技术采购,是建立长期主义视角的关键。这意味着企业需要在组织、人才、数据治理和平台工具上进行系统性准备。本次创见者Webinar通过汇聚多方视角,为制造企业评估与规划自身的AI智造之路,提供了基于实践的现实参照与思考框架。

 

扫描二维码,可观看本次创见者Webinar的完整回放并获取相关深度资料。

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