人工智能技术正逐步改变制造业的运作模式，推动决策智能化和流程自动化。大型企业已将其应用于预测性维护、质量控制及数字孪生模拟等领域。以劳斯莱斯为例，该公司将人工智能融入发动机数字孪生，从而提前识别潜在故障模式。

调查显示，约75%的制造企业计划在2025年前增加对人工智能的投资，但实际应用比例仅为三分之一左右。常见的实施障碍包括技术复杂性、成本压力以及专业人才短缺。

对于中小型制造企业而言，无需立即进行大规模投入。当人工智能技术嵌入日常管理系统如企业资源规划软件时，它能有效发挥辅助作用。

要将人工智能转化为实用工具，需要确保其与业务系统深度融合。这要求企业提供从生产到销售各个环节的优质数据资源。数据质量越高，人工智能系统的学习优化能力就越强。

企业资源规划系统可作为人工智能实施的切入点，因为它集中了企业运营的核心数据。这些数据构成统一的参考基准，为人工智能辅助决策提供可靠依据。

在库存管理方面，配备智能传感器的货架能将实时数据传至企业资源规划系统。人工智能工具通过分析这些信息，可自动触发补货流程或向采购部门发送预警，同时识别畅销产品趋势以优化库存策略。

预测性维护通过设备传感器监测压力、温度等参数，人工智能系统分析数据后能提前发出故障预警，帮助企业合理安排维护计划，减少意外停机。

在可持续发展领域，人工智能可监测能源消耗与废弃物产生情况，识别效率提升空间。制造企业据此可采取针对性措施，如在非生产时段关闭设备以降低能耗。

人工智能不会取代制造业岗位，而是作为辅助工具加速数据处理等流程。它仍需人工监督以确保准确性，同时为员工腾出更多时间专注于需要创造力的增值工作。

人工智能在制造业的应用能带来显著的效率提升，但其效果取决于数据质量与系统集成程度。企业资源规划平台的数据整合功能对人工智能实施至关重要，有助于避免信息孤岛问题。

实施过程中需注意：人工智能依赖完整准确的数据输入，信息缺失可能导致分析偏差；部分企业资源规划系统已内置人工智能模块，可降低技术门槛；需建立人工复核机制，防止自动决策失误。

选择具备人工智能功能的企业资源规划系统是制造企业的可行路径，这类解决方案通常由软件供应商负责部署维护。部分服务商正开发专门工具，如基于3D模型自动生成物料清单的人工智能程序，以及能智能处理发票的识别系统，帮助制造企业提升运营效率。