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特别洞察 | 从AI融合到看见成果，解析AI重塑企业运营的底层逻辑

25-11-0912:00:00

AI正在重塑企业运营的底层逻辑。

在数字化的浪潮中，技术与业务的边界正逐渐模糊，CIO的职责也从“技术支撑”转向“智能驱动”，他们被要求不仅懂系统、懂架构，更要懂业务、懂增长。Gartner最新发布的《CIO未来行动手册：引领运营转型、AI创新与价值兑现》报告指出，未来的竞争，不仅取决于谁拥有AI，更取决于谁能让AI“落地生根、创造价值”。

在智能制造领域，这一趋势尤为明显。企业要想实现从“数字化管理”到“智能化运营”的跃升，核心在于构建具备自学习与自优化能力的运营体系。而数据，尤其是“AI就绪数据”（AI-Ready Data）——正成为推动这一变革的关键源。作为智能制造软件领域的深耕者，赛美特始终关注AI创新发展的演进。我们发现，Gartner提出的“服务优化型IT运营模式”与“AI就绪数据体系”，与赛美特长期战略与技术布局的核心方向不谋而合。

从“运营支持”到“智能驱动”

AI正在重塑企业运行逻辑

目前越来越多的领先企业开始以“服务优化型运营模式”重塑自身结构——通过AI技术驱动业务决策，以系统化的智能运营体系，实现敏捷、高效、可预测的管理，AI逐渐成为企业运营转型的核心引擎。然而，AI的真正价值并非来自算法本身，而是来自数据准备，缺乏数据准备，或无法判断其数据是否能支撑AI落地。报告指出，拥有高质量数据体系的企业，其业务成果平均提升达26%。这表明，企业实现AI转型的最大壁垒，往往不是技术，而是数据治理。

要让AI真正服务于业务，必须构建完整的数据治理与质量提升体系。Gartner提出的五步框架，正为企业扫清AI落地障碍：

对齐数据与AI用例

建立AI数据治理体系

让元数据从“被动管理”转向“主动赋能”

构建数据管道架构

确保并持续提升数据质量

这一框架揭示了从“拥有数据”到“激活数据”的关键跃迁。在智能制造领域，来自MES、EAP、ERP等系统的庞杂数据，经过标准化、语义化与结构化建模，转化为可被AI调用的基础“智能燃料”。这是AI驱动运营转型的起点，也是智能制造的核心竞争力所在。

AI在制造中的实践

从局部验证到系统融合

Gartner的洞察在制造业正被逐步印证。从质量检测到生产排程，从设备维护到良率优化，AI的价值开始被具象化——它帮助人机协作更高效、资源配置更精准、决策过程更自动。

在检测环节，AI已成为质量管控的核心工具。《IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing》的研究表明，基于深度学习的检测系统在识别速度与准确率上均显著提升，可大幅减少误判。然而，这一优势的实现，离不开覆盖全面、精准的数据集。

在排程优化方面，AI让生产更“主动”。IoT Analytics的数据显示，AI驱动的APS系统可提升设备利用率约20%，并显著提高订单交付的准时率。其关键在于AI对生产数据的实时理解与反馈能力——当设备状态或物料信息存在延迟，算法就可能因“数据滞后”而失效，这也揭示出制造企业在推进AI落地时面临的现实挑战：数据链路需保持“鲜活”。

在良率管理领域，AI已成为效率倍增器。麦肯锡的分析指出，领先的半导体工厂通过AI进行良率根因分析，将分析时间从数天缩短至数小时。AI模型可快速识别出工艺波动背后的异常模式，帮助工程师更快锁定问题源头。但这背后依然依托于高通量的数据采集与处理系统——没有高质量数据，就没有高效AI。

综上，AI的潜力已经在制造业得以初步验证，但要实现规模化价值，企业必须跨越“数据鸿沟”。只有当底层系统能持续生成“AI可理解、可调用、可信任”的数据，AI的商业价值才能真正兑现。

从“数据可用”到“AI可用”

赛美特一站式工业软件平台

赛美特以前瞻性的战略视野，将人工智能深度融入智能制造全链路，构建“AI + 制造”的全栈式软硬一体化解决方案，致力于打造国产智能工业软件一站式平台。

智能制造对制造行业的可持续发展拥有重要意义，赛美特坚持自研产品夯实底层能力，同时深耕垂直场景驱动产业落地，将20余年产品与行业经验和AI技术融合，不断深化智能制造的产品实力与交付能力。目前，赛美特的AI智能制造解决方案已成功应用于多个工业场景，形成一系列标杆案例，助力工厂实现高效、灵活、可持续的智能化运营。

AI驱动的运营转型，不仅关乎技术迭代，更关乎企业思维的革新。它要求企业从“数据驱动管理”转向“智能驱动决策”，从追求效率提升到创造业务新价值。赛美特相信，智能制造的真正目标，是让AI在每一个生产环节都能持续创造可衡量的价值。未来，我们将继续以“数据+智能”的双轮驱动，帮助更多制造企业构建可持续、可演进的智能运营体系，让AI成为推动产业进化的长期力量。