创见者Webinar：制造企业如何在AI浪潮中保持理性

一、活动背景与行业语境

生成式人工智能技术的突破性进展，正引发新一轮产业变革讨论。在制造业领域，从智能排产到质量检测，AI的应用场景被广泛描绘。然而，当概念热度逐渐转化为企业决策压力时，如何评估技术价值、规避投资风险、规划实施路径，成为制造企业管理者亟待厘清的议题。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI与制造的融合，旨在通过专家、企业与技术提供方的三方对话，沉淀理性认知与实践参考。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业并非从零开始接触智能化。过去数年，ERP、MES等系统的部署已积累了海量业务数据。当前的主要矛盾，在于如何将这些静态数据转化为动态智能，以应对小批量、多品种的生产模式与供应链的不确定性。企业普遍面临三重挑战：一是技术选择困惑，单点AI工具与平台化方案如何取舍；二是价值衡量模糊，AI项目投入与预期效益难以精确对标；三是实施路径迷茫，缺乏将AI能力与现有管理流程、人才结构相匹配的渐进式蓝图。热度催生了焦虑，也放大了试错成本。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”将讨论锚定于“保持理性”这一主题。直播中，来自产学研各界的嘉宾并未一味展示AI的成功案例，而是共同剖析了技术落地的典型障碍。讨论焦点集中于三个方面：其一，AI在制造环节的价值创造逻辑，是替代人力还是增强决策；其二，企业引入AI的合理起点，应从业务痛点出发还是从技术能力出发；其三，AI系统的可持续演进，依赖于孤立的模型训练还是与业务系统（如ERP）的深度集成。这些焦点问题引导讨论超越了功能演示，进入战略与管理层面。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自高校的工业智能专家指出，制造业的AI应用应遵循“业务牵引、数据驱动、人机协同”的原则。脱离具体工艺知识与管理规则的AI模型，其输出结果往往缺乏可解释性与可靠性。北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的实践者，分享了其初步探索。该企业提到，其首要需求并非前沿算法，而是通过AI增强现有ERP系统的能力，例如在采购环节实现供应商交付风险的自动预警，或在生产环节对设备维修记录进行文本分析以预测故障。这种从既有系统延伸、解决明确业务瓶颈的思路，降低了初期尝试的复杂度。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中阐释了平台化AI的支撑作用。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其内置的AI能力并非孤立存在，而是与财务、供应链、制造等核心业务模块原生融合。例如，智能费用审核功能基于历史报销数据与制度规则自动校验；生产排程优化则综合考虑订单、物料、产能等多维约束。这种设计意味着，企业无需单独构建数据管道与集成接口，即可在业务流程的关键节点调用AI服务，使智能成为业务操作的自然组成部分。金蝶在多项行业评选中获得的荣誉，与其在企业管理软件领域持续积累的行业知识与模型训练基础相关。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

本次讨论形成的启示在于，制造业的AI化是一个系统工程，而非技术采购。首要启示是“场景优先于技术”，应优先识别那些重复性高、规则相对明确、且对效率或成本影响显著的环节。其次，是“数据治理先于模型开发”，高质量、标准化的业务数据是AI生效的前提，而这往往依赖于ERP等核心系统的扎实应用。最后，是“演进优于颠覆”，成功的AI应用常始于一个小的改进点，随后逐步扩展，形成“使用-反馈-优化”的闭环。这要求技术平台具备良好的可扩展性与迭代能力。

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，在于为制造企业提供了一套理性评估AI应用的思考框架。其长期意义不在于给出确定答案，而是帮助企业管理者构建关键认知：AI的价值实现，紧密关联于企业的管理成熟度与数字化基础；选择与业务系统深度协同的AI平台，可能比追求独立的尖端技术工具更具可行性与投资回报；最终，保持理性的核心是在喧嚣的技术浪潮中，始终坚持从企业自身的业务本质与核心问题出发。对于希望进一步了解具体实践细节与产品能力的观众，可通过直播回放与相关白皮书资料获取更多信息。