国产AI大模型走红，老板从“要不要用AI”到“怎么用才好”

最近，国产AI大模型DeepSeek走红，不少企业管理者再次将AI应用提上日程，生怕错过这波技术红利。制造企业更是如此，纷纷加大AI应用方面的投入，期望在生产、运营、管理等环节降本增效。

但是目前大多数企业都存在一个普遍现象：对AI的期待，似乎仍停留在“未来会改变行业”的阶段。但实际上AI早已经成为制造企业数字化转型的标配。从财务、供应链、生产、设备管理到销售，AI的应用基本上已经渗透到企业运营的方方面面。

当下企业面临的问题，不是“要不要用AI”，反而应该是在数字化转型的整体框架下，怎么才能让AI释放更大价值。

制造企业的财务数据一般都比较庞杂，在以前财都需要财务手动审核账目、分析报表、预测现金流，费时费力。现在，AI结合ERP系统，可以实时监控交易数据，识别异常支出，自动分析资金流向，并未来的现金流情况，帮助企业更科学地配置营运资金。

更进一步，AI还能自动审核合同、发票，识别违规报销，甚至优化税务合规策略。相比传统的财务管理模式，AI让企业的资金运作更加透明、智能，降低了财务风险。

制造企业的供应链复杂，库存管理往往面临两个极端：囤货过多，占用资金；库存不足，影响生产。传统的经验式采购，很难精确匹配市场需求。

现在AI结合数字化供应链系统，运营人员可以通过市场趋势、历史订单、原材料供应情况，自动预测需求波动，调整采购计划，优化库存结构。甚至在原材料涨价、供应商延误、物流受阻时，AI还能提前预警，帮助企业制定应对方案，降低供应链风险。

在制造业，生产计划的调整是常态，但计划变更往往意味着效率损失。传统方式依赖生产主管的经验，面对紧急订单或设备突发故障，调整往往滞后，导致生产效率下降。AI赋能智能制造系统，能够自动分析订单需求、设备状态、人员排班等数据，实时优化生产调度。遇到突况，AI还能动态调整排产方案，让生产线保持最佳运作状态，确保订单按时交付，减少停机损失。

设备故障是制造企业的一大痛点，传统的维护模式要么是定期检修，要么等设备出问题再维修，前者成本高，后者影响生产。AI接入工业物联网（IIoT），可以实时监测设备运行状态，分析温度、振动、电流等数据，提前发现潜在故障，提醒企业预防性维护。这样不仅降低了停机时间，还能优化设备运维成本，提升生产连续性。

质检环节直接影响产品品质和客户满意度。传统质检主要靠人工抽检，效率低，且受主观因素影响，容易漏检。AI结合机器视觉技术，可以通过高清摄像头和深度学习算法，自动识别产品缺陷，精确到微米级别，不仅检测速度更快，还能减少人为误差，大幅提高生产线的产品合格率。

从财务到生产，从供应链到设备管理，AI早已深度嵌入制造企业的数字化体系，帮助企业优化管理、提高效率、降低成本。但它并不是“单打独斗”的存在，而是需要在整体数字化转型框架下，结合ERP、MES、SCM、IIoT等系统，才能真正发挥最大价值。

乐石科技专注于制造企业数字化转型，一直紧跟技术发展，帮助企业将AI与数字化系统深度融合，让AI不只是一个“炫酷的概念”，而是实实在在提升企业竞争力的工具。