问题：传统生产模式遭遇挑战 当前，制造业正面临前所未有的转型压力。国际经贸环境波动加剧，企业普遍反映客户需求更难判断、产品库存积压突出。戴欣教授分析认为，困境的根源在于工业时代“标准化、规模化生产”的逻辑，与消费端不断增长的个性化需求之间出现错位。以纺织服装行业为例，头部企业日均需推出数千款新品，任何单品库存失控都可能迅速放大经营风险。 原因：供需错配催生转型需求 早在2012年，戴欣团队便提出“零库存”理念，主张从“供给推动”转向“需求拉动”。实践显示，依托中国完善的供应链体系并结合海外预售模式，部分企业已实现15—20天周转期的近零库存运营。戴欣指出：“这类高效率运转离不开数字化的深度应用。未来，缺乏数字化能力的工厂将更容易丢失订单。” 影响：数字经济重塑产业逻辑 数字经济被视为缓解工业时代“生产过剩”问题的重要路径。借助互联网、物联网等技术，企业能够更及时地对接个体需求，提升供需匹配效率。戴欣强调，真正的按需生产需要从信息化走向数字化：信息化更多依赖人工传递与处理信息，而数字化则由智能系统实现自动分析与决策。他提醒企业，“黑灯工厂”不只是自动化升级，更关键的是具备响应个性化需求的柔性能力。 对策：四步构建智能制造体系 针对制造业AI融合路径，戴欣提出系统性方案： 1. 嵌入按需生产逻辑：建立与消费端实时联动的产业链体系，确保前后端数据顺畅传导； 2. 加速新品研发：突破现有产品边界，以快速迭代提升市场溢价能力； 3. 优化交付能力：在提升速度的同时，增强多品类订单的承接与切换灵活性； 4. 夯实数据基础：通过数字化沉淀高质量数据资产，为智能决策提供支撑。 前景：场景化应用释放价值 论坛展示了国内外典型实践案例：西门子工业智能体可实现自主排产调度，华为与湘潭钢铁合作提升质检效率。戴欣指出，AI在容错率较高的预警、优化等环节已取得明显成效。他以企业呆滞料管理为例，说明智能化改造可直接转化为利润改善。同时也提醒行业理性看待技术边界——在精密制造等关键领域，应用仍需保持谨慎。
制造业智能化转型的关键，不在于“引入了多少工具”，而在于能否重塑以需求为牵引的运行机制，把数据变成可执行的决策，把协同变成可复制的能力。面对不确定性，越是回归产业规律、夯实数字底座、从可落地场景开展，越能让“智能”在车间里真正产生价值，并转化为企业长期竞争力。