智領(lǐng)未來：用友AI+賦能制造業(yè)，激活高質(zhì)量發(fā)展新動(dòng)能
來源：山東建新軟件有限公司 時(shí)間：2025-06-18 14:25:57 瀏覽：0
制造業(yè)作為中國經(jīng)濟(jì)的核心引擎與戰(zhàn)略基石，其轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)程不僅關(guān)乎國家產(chǎn)業(yè)競爭力的重塑，更是引領(lǐng)全球產(chǎn)業(yè)鏈格局變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。中國制造業(yè)增加值占全球比重約30%，并連續(xù)15年穩(wěn)居世界第一制造大國的雄厚基礎(chǔ)上，中國制造業(yè)正經(jīng)歷著從"規(guī)模擴(kuò)張"向"價(jià)值躍升"的質(zhì)變過程。當(dāng)前，中國制造業(yè)在‘中國制造2025’戰(zhàn)略指引下，以新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合為核心驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級(jí)，加速實(shí)現(xiàn)從‘制造大國’向‘制造強(qiáng)國’的歷史跨越。在這場深刻變革中，人工智能技術(shù)的突破性進(jìn)展正成為重構(gòu)制造業(yè)底層邏輯的核心變量。特別是DeepSeek的橫空出世，標(biāo)志著中國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)入"技術(shù)普惠"新紀(jì)元，為制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型注入了革命性動(dòng)力，推動(dòng)行業(yè)從傳統(tǒng)模式向AI的新范式加速躍遷。
生成式AI與判別式AI是人工智能領(lǐng)域的兩大核心技術(shù)范式，分別以“創(chuàng)造”和“分類”為核心目標(biāo)，推動(dòng)著不同行業(yè)的技術(shù)革新與應(yīng)用場景拓展。生成式AI擅長從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式并生成新內(nèi)容，而判別式AI則專注于對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測。兩者在技術(shù)原理、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)上存在顯著差異，但未來發(fā)展的趨勢更強(qiáng)調(diào)兩者的融合與協(xié)同創(chuàng)新。用友近期發(fā)布的一系列智能應(yīng)用，將生成式人工智能與判別式人工智能的優(yōu)勢相結(jié)合，推動(dòng)著企業(yè)數(shù)字化向智能化又邁進(jìn)了關(guān)鍵性的一步。
用友作為全球ERP領(lǐng)域的絕對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者，憑借逾30年企業(yè)級(jí)數(shù)智化服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，始終以技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。公司前瞻性構(gòu)建了智能算法引擎與行業(yè)知識(shí)融合的完整技術(shù)棧，基于自主研發(fā)的用友BIP平臺(tái)打造了"感知-決策-執(zhí)行"三位一體的多模態(tài)智能體矩陣。通過深度解構(gòu)制造業(yè)供應(yīng)鏈價(jià)值流，將AI能力無縫嵌入營銷、供應(yīng)鏈、設(shè)計(jì)、采購、設(shè)備運(yùn)維、物流配送等多個(gè)核心業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)，形成貫穿"研產(chǎn)供銷服"全價(jià)值鏈的智能化閉環(huán)體系。
案例1：某年產(chǎn)值超百億規(guī)模的制造集團(tuán)企業(yè)，在推進(jìn)全國多基地戰(zhàn)略布局過程中，面臨跨區(qū)域產(chǎn)能協(xié)同的深層治理挑戰(zhàn)。該集團(tuán)構(gòu)建了覆蓋五大經(jīng)濟(jì)圈的生產(chǎn)矩陣，但傳統(tǒng)人工模式下暴露出顯著的系統(tǒng)性瓶頸：計(jì)劃中心依賴經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)決策，難以兼顧多維動(dòng)態(tài)變量：既無法量化評(píng)估工廠生產(chǎn)成本和工廠產(chǎn)能的差異、物流網(wǎng)絡(luò)效率（費(fèi)用及運(yùn)輸時(shí)效），更無法在訂單高頻波動(dòng)中實(shí)現(xiàn)敏捷響應(yīng)。尤其在應(yīng)對(duì)緊急插單和訂單變更時(shí)，計(jì)劃員需手動(dòng)重構(gòu)全集團(tuán)排產(chǎn)邏輯，這不僅僅導(dǎo)致了決策延遲，其工廠產(chǎn)能利用率長期徘徊于70%閾值之下。用友BIP基于工業(yè)運(yùn)籌學(xué)理論技術(shù)，通過開發(fā)多目標(biāo)優(yōu)化模型，將訂單交期、工廠的生產(chǎn)成本、工廠的可用產(chǎn)能、不同工廠到客戶運(yùn)費(fèi)等多維約束條件轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)規(guī)劃矩陣，最終實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)智能決策。
案例2：在流程工業(yè)領(lǐng)域（涵蓋化工、食品、鋼鐵等行業(yè)），配方制定構(gòu)成生產(chǎn)與采購流程的核心環(huán)節(jié)。該環(huán)節(jié)旨在通過對(duì)各類原材料的科學(xué)配比，確保其組合后的成分或元素總量精準(zhǔn)符合企業(yè)規(guī)范、行業(yè)準(zhǔn)則或國家標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí)，原料選擇需綜合考量可用庫存、采購成本、原料種類及數(shù)量等多重約束條件。傳統(tǒng)配料環(huán)節(jié)長期依賴資深技術(shù)人員基于歷史經(jīng)驗(yàn)，通過人工方式利用Excel電子表格進(jìn)行逆向推算以確定原材料用量。此模式存在顯著局限性，不僅效率不高，且計(jì)算結(jié)果易受主觀因素影響。為系統(tǒng)性解決流程行業(yè)客戶在配料環(huán)節(jié)面臨的挑戰(zhàn)，用友團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了先進(jìn)的智能配料產(chǎn)品。該產(chǎn)品深度融合運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法，能夠精準(zhǔn)處理多決策變量與多約束條件下的復(fù)雜配料需求，實(shí)現(xiàn)以成本或質(zhì)量最優(yōu)為目標(biāo)導(dǎo)向的精細(xì)化配料方案推薦。智能配料產(chǎn)品構(gòu)建了端到端的數(shù)字化配料流程：從無縫接入MES/LIMS/ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，到基于模型構(gòu)建與優(yōu)化計(jì)算生成精準(zhǔn)配料建議，最終將結(jié)果回傳至ERP/MES系統(tǒng)執(zhí)行業(yè)務(wù)操作。此流程成功打破了傳統(tǒng)配料環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)孤島狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了配料業(yè)務(wù)與其他核心生產(chǎn)管理流程的深度集成與高效閉環(huán)。智能配料系統(tǒng)通過智能化與自動(dòng)化，為銷售、采購、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)決策提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。采購環(huán)節(jié)：支持原料批次模擬對(duì)比，評(píng)估最優(yōu)采購方案，顯著提升原料采購成本效益與質(zhì)量管控精度。生產(chǎn)環(huán)節(jié)：結(jié)合庫存信息優(yōu)化原料配比，優(yōu)先消耗特定庫存，提升周轉(zhuǎn)率；依據(jù)質(zhì)量屬性生成最優(yōu)配料方案，保障產(chǎn)品質(zhì)量。財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)：以成本最優(yōu)為目標(biāo)制定原料配比方案，有效降低企業(yè)生產(chǎn)成本。
隨著人工智能技術(shù)與制造企業(yè)運(yùn)營的深度融合，制造業(yè)將加速向"自感知、自決策、自優(yōu)化"的智能化模式躍遷。用友始終致力于企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的前沿探索，依托在企業(yè)全價(jià)值鏈中沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和場景，通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度挖掘與智能決策閉環(huán)，構(gòu)建起"需求感知-動(dòng)態(tài)優(yōu)化-自主執(zhí)行"的全域智能化產(chǎn)品體系。這不僅重構(gòu)了制造企業(yè)資源配置效率，更驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向AI驅(qū)動(dòng)的智能范式跨越升級(jí)，為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新質(zhì)生產(chǎn)力動(dòng)能。
