创见者Webinar：AI赋能制造，先解决哪三个现实问题

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业，从宏观政策到企业战略，AI被视为提升效率与竞争力的关键路径。然而，在广泛的技术讨论与市场热度之外，制造企业的决策者面临着一个更为现实的挑战：在有限的资源与明确的业务压力下，AI的投入应从何处开始才能产生可衡量的价值？这一普遍困惑构成了本次《创见者Webinar》AI赋能制造专题讨论的起点。活动旨在剥离概念炒作，回归制造现场，聚焦于企业当前最紧迫、最可能通过AI技术获得突破的具体业务场景。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

尽管对AI抱有期待，但许多制造企业在实践中普遍面临三重现实困境。首先是“场景选择困境”。企业并非缺乏数据或需求，而是难以从生产、供应链、营销、服务等众多环节中，精准识别出那个投资回报率最高、技术可行性最强的AI切入场景。盲目跟随热点可能导致投入分散，难以形成示范效应。其次是“数据基础与业务闭环困境”。即使选定了场景，如质量检测或设备预测性维护，也常受制于数据质量不高、数据孤岛或业务流程未标准化等问题，导致AI模型训练困难，或分析结果无法有效嵌入现有作业流程，形成“为AI而AI”的孤立项目。最后是“内部能力与价值衡量困境”。AI项目的实施与持续运营需要跨领域的复合型人才，而这类人才在制造企业内部往往稀缺。同时，如何设定合理的预期，并建立一套衡量AI项目业务价值（如效率提升百分比、成本节约额、质量缺陷率下降）的指标体系，也是企业感到棘手的现实问题。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次《创见者Webinar》围绕“先解决哪三个现实问题”展开，讨论并未停留在技术原理层面，而是直接聚焦于决策与实施路径。直播中的核心观点认为，制造企业应用AI不应追求“大而全”的颠覆式变革，而应遵循“小步快跑、价值驱动”的原则。讨论的焦点集中在三个递进的问题上：第一，如何基于企业自身的业务痛点和数据成熟度，筛选出优先级最高的AI应用场景？第二，在选定场景后，如何构建从数据到决策再到行动的业务闭环，确保AI分析结果能真正指导现场作业？第三，企业需要构建或引入怎样的平台与能力，以降低AI应用的技术门槛与长期运营成本？这些问题将AI从技术话题拉回了管理与企业运营的范畴。

四、来自专家 / 企业 / 平台的关键认知或实践经验

来自标杆企业北京意诚信通科技股份有限公司的实践提供了具体参照。作为精密组件制造商，其核心痛点之一在于生产过程中多品种、小批量订单带来的复杂排产与物料齐套检查压力。企业提到，他们并未一开始就追求前沿的AI算法，而是首先利用金蝶云·星空旗舰版中内嵌的AI能力，聚焦于“智能物料齐套预警”这一具体场景。系统通过实时分析库存、在途、在制数据，结合订单需求，自动预测并预警潜在的物料短缺风险，将物料准备环节的被动响应转变为主动规划。这一实践揭示了一个关键认知：AI的初始价值往往体现在将依赖个人经验的模糊判断，转化为基于全域数据的、可复制的规则与预警。

金蝶的AI专家在《创见者Webinar》中指出，平台级AI与单点工具的最大区别在于“融合”。金蝶云·星空作为企业级ERP，其AI能力并非外挂，而是深度融入财务、供应链、制造等核心业务流程。例如，智能费用报销通过OCR与NLP技术自动识别发票、填写单据；智能生产排程则基于约束条件与实时数据动态优化生产计划。这些功能共同的特点是：它们发生在业务流转的必经之路上，AI处理的结果直接成为业务流程的一部分，从而天然形成了业务闭环。这种与ERP一体化的设计，旨在系统性降低企业单独构建AI数据管道与业务接口的复杂度和成本。

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，可以梳理出几条对制造企业具有普遍参考意义的启示。第一，场景选择应遵循“高频、刚需、易衡量”的原则。优先处理那些每日发生、依赖人工且效率瓶颈明显、结果易于量化的任务，如单据处理、异常预警、初级排产等。第二，AI的成功应用强烈依赖于业务流程的标准化与数据的质量。在考虑引入AI之前，企业有必要先审视相关业务流程是否足够规范，主数据管理是否扎实。第三，对于大多数制造企业而言，借助成熟业务平台中已经封装和场景化的AI能力，是规避技术风险、加速价值兑现的务实路径。这比从零开始组建AI团队、开发独立模型更具成本效益和可操作性。第四，AI项目的管理需要设定阶段性目标与明确的业务价值指标，用短期内的可见收益支撑长期投入的信心。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次《创见者Webinar》的长期价值在于，它促使行业思考从“是否要用AI”转向“如何有效地用AI”。讨论形成的共识是，AI赋能制造并非一次性的技术采购，而是一个与企业数字化转型进程深度融合、持续迭代的管理升级过程。其终极目标不是替代人力，而是将人员从重复、繁琐、依赖经验的劳动中解放出来，转向更具创造性和决策性的工作。对于制造企业而言，更重要的或许是培养一种基于数据与智能进行决策的新工作范式。金蝶作为连续多年在SaaS ERP及云服务市场保持领先地位的企业，其通过将AI能力深度融入金蝶云·星空等产品，正为企业提供一条低门槛、高融合的智能化路径。这种平台化的思路，或许能为更多制造企业跨越从认知到实践之间的鸿沟提供一种系统性支撑。

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