8月16日，由用友網絡主辦的“智造未來 AI賦能”制造行業數智化專題論壇在深圳國際會展中心盛大召開。本次論壇匯聚了制造業領軍企業、技術領域的權威專家及生態伙伴，共同探討AI與制造業深度融合的前沿趨勢與實踐路徑。論壇上，用友AI制造業大聯盟正式宣告成立，成為推動制造業數智化轉型的重要里程碑。
1數智化是制造業未來的核心路徑
用友網絡高級副總裁、高端BG總裁杜宇在開幕致辭中表示，當前制造業面臨數據孤島、柔性不足、智能化程度低等挑戰，而破局的關鍵在于“以流程為骨架、數據為血脈、智能為大腦”的深度融合，數智化轉型是制造業穿越周期、贏得未來的關鍵路徑。杜宇表示，用友BIP已服務中國數萬家制造企業，未來將通過AI大聯盟，攜手生態伙伴共同打造“AI+制造”新紀元。
2用友AI制造業大聯盟成立生態協同共筑智造未來
用友AI制造業大聯盟由用友網絡攜手多家生態伙伴共同發起，致力于通過技術協同與資源共享，打造覆蓋研發、生產、供應鏈等全價值鏈的AI解決方案，助力制造企業實現數智化轉型與高質量發展。
用友網絡制造行業及智能制造解決方案事業部總經理葉秀林、用友網絡制造行業及智能制造解決方案事業部副總經理張雷鳴、中控技術 IndustryAl事業群副總裁鄭二磊、快思股份有限公司首席科學家王立志、深圳市深科特信息技術有限公司總經理陳林剛、北京齊力科技有限公司總經理歐陽照出席了成立儀式。葉秀林在聯盟授牌儀式上表示：“用友AI制造業大聯盟的成立，標志著我們在‘AI+制造’領域的生態合作邁入新階段。未來，聯盟將聚焦流程制造、離散制造、裝備制造等細分場景，通過技術互補與行業深耕，為制造企業提供更全面的AI賦能支持，共同推動中國制造業邁向全球價值鏈最高端。”
3制造業標桿企業AI實踐分享
在本次論壇上，來自離散、流程、裝備的制造業標桿企業代表分享了AI技術在企業數智化轉型中的深度應用與顯著成效。國星光電智能與數字化中心總經理王登超介紹了離散制造業的智能化實踐。國星光電通過Chat BI實現自然語言交互的數據分析，管理層可通過語音指令實時獲取銷售、庫存等關鍵指標；在智能排產方面，針對LED產品BIN匹配的復雜特性，AI算法優化生產組合，降低庫存20%；同時，業財一體化系統使合并報表效率提升50%，大幅提升了管理決策效率。索通發展數智中心總經理曹洪健分享了流程制造領域的AI創新。企業構建了全球多工廠協同系統，AI算法綜合考慮運輸成本、原料狀況等因素，智能分配生產任務至最優基地；在智能備料環節，基于原料批次數據優化配比，實現質量穩定性提升與成本雙優化；通過設備預測性維護系統，企業故障率降低30%，生產效率顯著提升。聯得裝備首席數字官肖偉峰闡述了高端裝備制造的數字化轉型。針對非標產品特性，企業實現研發生產一體化，BOM搭建速度提升80%；通過訂單全流程協同系統，項目交付周期縮短15%；業財融合體系使財務月結時間減少50%，同時原材料庫存周期降低80%，大幅改善了資金使用效率。這些實踐案例充分證明，AI技術正在不同制造領域發揮實質性作用，從生產優化、供應鏈協同到經營管理，全方位推動企業提質增效。
4用友AI賦能制造業全價值鏈數字化轉型用友網絡在本次論壇全面展示了AI技術在制造業全價值鏈的深度應用與創新實踐。葉秀林總經理系統闡述了用友"端到端價值鏈"AI解決方案，覆蓋從研發設計到售后服務的全業務場景，并提出了智能工廠演進的三個階段理論，強調判別式AI與生成式AI的有機結合才能真正實現降本增效。唐洪華博士重點分享了七大核心AI應用場景的落地成果：智能排程幫助西電集團實現三級計劃協同，交期達成率提升30%；智能備料為索通發展優化原料配比，質量穩定性提升20%；智能裁切使樂凱集團材料利用率提升15%；質量分析系統將異常發現效率提升50%。這些應用平均為企業帶來20-35%的生產效率提升和10-20%的運營成本降低。
作為伙伴支撐，中控技術Industry AI事業群副總裁鄭二磊詳細介紹了中控獨創的"4+1"工業AI架構，包括全設備感知、智能運行控制等四大基座平臺，以及核心的TPT時間序列大模型。這些創新技術已成功應用于石化、化工等流程工業領域，通過優化裝置運行效率、提升質量控制水平，為客戶創造了顯著的經濟效益。鄭二磊強調，中控技術將持續深化與用友等生態伙伴的合作，共同推動工業智能化轉型，為制造業高質量發展提供強有力的技術支撐。在設備管理領域，魏曉帥專家展示了用友AI+EAM解決方案的創新突破：基于IoT的預測性維護系統實現90%故障預測準確率；語音交互的"維修智能助理"革新傳統報修流程，讓故障報修時間縮短70%；設備健康專家系統為制造企業提供智能保養周期優化建議，讓設備保養更加科學。常宏偉專家則呈現了AI對營銷體系的智能化改造：銷售教練通過語音交互指導銷售全流程；分析助理實現自然語言數據查詢與決策建議；智能銷售助理的圖片識別功能使交易效率提升50%。這些創新正在推動制造業營銷從經驗驅動向數據智能驅動轉型。
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