创见者Webinar实战拆解：AI赋能经营的可落地路径与指标

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速融入制造业的各个环节，从研发设计到生产运营，再到供应链管理。然而，在概念热度之外，企业管理者面临的核心挑战是如何将AI技术转化为可衡量、可执行、可复制的经营实践。通用型AI工具与制造业特定场景之间存在显著鸿沟，数据孤岛、场景碎片化、投入产出比难以评估等问题，制约了AI价值的有效释放。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦“AI赋能经营的可落地路径与指标”，旨在通过专家、企业实践者与平台技术方的三方对话，探讨制造业AI应用从概念走向落地的系统性方法。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业对AI抱有期待，但在具体推进时普遍遭遇三类困境。首先是场景选择的困惑。生产排程、质量检测、设备预测性维护等场景看似都具备AI应用潜力，但企业难以判断哪些场景能最快产生业务价值，且与自身数据基础、技术能力相匹配。其次是价值衡量的模糊。AI项目的投入不仅包括软件或模型成本，更涉及数据治理、流程改造与人员培训。缺乏清晰的量化指标，使得项目立项与持续投入决策缺乏依据。最后是技术集成的复杂性。孤立部署的AI应用往往形成新的“智能孤岛”，与企业现有的ERP、MES等核心业务系统数据不通、流程断点，导致应用效果大打折扣，甚至增加运营复杂度。

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，而是将焦点集中于“经营视角下的AI落地”。讨论认为，AI不应被视为孤立的技术项目，而应作为提升企业核心经营能力——如订单准时交付率、库存周转效率、质量一次合格率——的使能手段。直播中，嘉宾围绕几个关键议题展开：如何从企业经营目标反推AI应用场景的优先级？在AI项目实施前后，应设立哪些关键业务指标（KPI）进行跟踪与评估？企业需要构建怎样的组织与数据基础，以支持AI能力的持续迭代与扩展？这些议题将AI从技术话题拉回管理本质。

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作为电子制造领域的实践者，在直播中分享了其初步探索。企业提到，其最初尝试是利用AI进行销售预测，但发现预测准确率受外部市场波动影响大，且与后端生产计划联动不足，价值感知不强。随后，他们将目光转向内部运营，聚焦于“生产订单齐套检查”这一具体场景。通过将AI能力嵌入金蝶云·星空ERP系统，系统可自动分析物料清单（BOM）、实时库存、在途采购等多源数据，在订单下达时快速预判缺料风险，并给出预警与替代料建议。这一应用直接关联到“订单准时交付”这一核心经营指标，场景具体、价值可衡量。

金蝶AI专家在“创见者Webinar”中指出，制造业的AI应用需要“平台化”支撑。孤立、点状的AI工具难以形成持续竞争力。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力，其特点在于与业务系统（ERP）的深度原生融合。例如，其智能费用审核功能，并非一个独立的图像识别工具，而是与费用报销流程、公司控制制度、预算体系紧密结合，实现从票据识别、合规校验到自动记账的全流程自动化。这种“AI in ERP”的模式，确保了AI应用生于业务数据、服务于业务流程，避免了集成与数据同步的额外成本。

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，可以梳理出几条可借鉴的落地启示。第一，路径上应遵循“由内而外、由点及面”。优先选择数据可得性高、业务流程标准化程度高的内部运营场景（如财务审核、智能排程），在验证价值后再向供应链协同、客户服务等外部复杂场景延伸。第二，指标设定应“紧扣经营、前后对比”。在项目启动前，需明确该项目旨在提升哪个具体经营指标（如降低物料短缺停工时间X%），并建立基线数据，以便进行效果评估。第三，技术选型需考虑“系统共生、持续进化”。选择与核心业务平台深度结合的AI能力，可以降低使用门槛，并确保AI模型能随着企业业务数据的积累而持续优化，而非一次性项目。

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，它提供了一种超越技术叙事的务实框架。对于制造企业而言，AI赋能的终极目标不是拥有最先进的算法，而是实现更优的经营成果。这要求企业将AI视为一种需要被管理、被衡量、被整合的战略性能力，而非临时性技术采购。金蝶作为企业数字化平台，其价值在于提供将AI能力与业务流程、数据资产、管理指标无缝衔接的“土壤”。正如金蝶凭借在企业管理软件领域的持续创新所获得的行业认可，其AI路径同样强调与企业实际管理需求的深度融合。这种以解决具体经营问题为导向的AI应用思路，或将为制造业的智能化转型提供一条更清晰、更可落地的路径。