春节的热闹氛围刚刚消散，国内众多的大小 ERP 厂商便迫不及待地纷纷宣布接入 Deep Seek。一夜之间，整个 ERP 领域仿佛经历了一场翻天覆地的变革，ERP 产品宣称实现了跨越式的升级。
然而，事实究竟是怎样的呢？这背后的真相令人深思。从过往的经验来看，许多企业在面对新技术时往往盲目跟风，此次是否亦是如此？那些 ERP 厂商是不是真的深入思考了 ERP 如何与 AI 深层次地融合，以实现真正的创新和突破？还是仅仅穿上了新技术的“新衣”，依旧走着过去的老路，不过是为了蹭一蹭当下 AI 的热点，吸引眼球，从而获取短期的利益？
不妨回顾一下历史上类似的技术变革时期，比如互联网兴起之初，众多企业也是一拥而上，宣称进行了革命性的变革，但真正能够成功实现融合与创新的却寥寥无几。如今的 AI 浪潮中，这些 ERP 厂商是不是能够吸取这次的教训，避免重蹈覆辙？还是会像过去一样，只是为了追逐潮流，而忽视了技术融合的本质和公司发展的长远需求？这一切都有待时间的检验和市场的筛选。
作为一名咨询顾问，特别是身处 IT 咨询领域的顾问，心中总是弥漫着对 AI 出现所带来影响的深深忧虑。在这个科技快速的提升的时代，常常担心顾问这份工作会在 AI 的冲击下被彻底摧毁。
毕竟，AI 的发展势头极为迅猛，其强大的数据分析和解决能力，以及不断进化的智能算法，似乎正在慢慢地取代许多传统的人工工作。这种趋势让顾问们感到不安，担心自己多年积累的专业相关知识和经验在 AI 的浪潮中变得不再重要。
一直以来，都在不停地思考，究竟怎么样才可以在企业内部，将那些老旧的 ERP 产品与当下时髦且充满无限潜力的 AI 人工智能完美地结合起来？就拿那些已使用多年、功能相对滞后的 ERP 系统来说，它们在企业的运营中虽然发挥着一定的作用，但已经难以满足日益复杂和多变的业务需求。
回顾历史，每当有新技术出现时，企业都要经历一个艰难的适应和融合过程。比如云计算技术刚刚兴起时，企业也面临着如何将其与现有系统整合的难题。如今面对 AI ，情况同样复杂且具有挑战性。是通过对 ERP 系统来进行大规模的重构和升级，引入 AI 的智能决策支持功能？还是在现有 ERP 系统的基础上，逐步添加 AI 模块，以实现渐进式的融合？这一系列的问题都需要深入研究和探索，才可以找到最适合企业的解决方案。
第一，必须明确的是，单纯接入 AI 的能力是远远不足以满足企业实际的需求的。当前，在市面上众多热门的 AI 产品中，它们所提供的大多只是基本的通用 AI 能力，例如内容生成方面，能快速生成一些简单的文本材料；数据分析上，可以对一些常见的数据来进行初步的处理和分析；合规检查方面，可根据既定的规则进行初步的筛查。不可否认，这些能力的接入，的确让使用 ERP 的操作人员在工作效率和效果上有了显著的提升。
然而，如果想要让 AI 与企业的内部数据实现深度且有效的结合，那么企业内部部署的 ERP 产品无疑是一个极为出色的企业业务数据库。要知道，企业在长期的运营过程中，通过 ERP 系统积累了大量丰富且具有极高价值的数据，涵盖了从生产、销售、财务到人力资源等各个环节。
所以，至关重要的第一点就应该是引入 AI ，并且同时运用企业内部 ERP 中所存储的这些宝贵数据来对其进行训练。ERP 中的数据之所以能够被视为一种高质量数据，是因为它们是在企业真实的业务场景中产生的，具有极高的准确性、完整性和时效性。
以制造业为例，ERP 系统中记录的生产流程数据、原材料采购数据及产品质量检验数据等，都是经过严格的业务流程和质量把控所产生的，能够准确反映企业的实际生产状况。又如在金融行业，ERP 中的财务数据、风险评估数据等，都是基于严谨的金融法规和企业内部的规范流程而生成的，其数据的质量和可靠性不言而喻。
因此，利用企业内部 ERP 中的高质量数据来训练 AI ，无疑能够为公司能够带来更精准、更贴合实际的需求的智能化服务和解决方案。
第二，需要着重强调的是，要在企业内部的流程引擎方面展开一系列的定制开发工作，并且将其与 AI 引擎进行深度集成。这一举措的重要性不言而喻。
在当今竞争非常激烈的商业环境中，企业的运营流程日益复杂且多样化。仅仅拥有 AI 基于企业数据形成的决策和方案是远远不足的，必须要通过高效且精准的流程自动化来确保这些决策和方案能够得以切实执行。
无论是在 ERP 系统中，还是在其他相关的业务系统中，都要实现这种无缝对接和顺畅执行。例如，在一个大型制造企业中，AI 引擎依据市场需求和生产数据制定出优化的生产计划，这一计划一定要通过定制开发的流程引擎，自动在 ERP 系统中触发原材料采购流程、生产排程调整以及质量检验安排等一系列操作。
又比如在金融服务企业，AI 基于风险评估数据生成的投资策略，要可以通过与流程引擎的集成，在相关的交易系统中自动执行交易指令，同时在财务管理系统中自动更新财务数据和风险评估模型。
只有像这样精心规划和实施，才能够真正的完成 AI 能力的落地转化，为企业创造实际的价值和竞争优势。可以说，这个工作相比于单纯的决策和方案生成，其重要性有过之而无不及。
它不仅需要对企业内部的业务流程有深入透彻的理解，还需要具备强大的技术开发能力和系统集成能力，以确保所有的环节的紧密衔接和协同运作。任何一个环节的疏漏或失误，都可能会引起整个 AI 应用的失败，进而影响企业的发展的策略和市场竞争力。
真的是不知道，国内这些刚刚崭露头角、新鲜出炉的 ERP + AI 的产品究竟走的是怎样的套路和模式。就我个人的看法而言，我始终觉得 AI + ERP + 流程自动化这样的组合模式，才是企业内部 AI 能力得以成功落地的正确路径和方式。
想象一下未来的场景，在不久的将来，情况或许会发生根本性的转变。每个 ERP 操作人员不再是像往常那样打开传统的 ERP 功能界面，进行繁琐的操作和查找。而是通过与具备强大智能的 AI 进行自然流畅的对话，向其清晰地阐述自己的需求和目标。
然后，让这个高度智能的 AI 自动驱动 ERP 系统，迅速而精准地去完成操作员期望实现的各种复杂功能。比如说，当财务专员需要获取某个特定时间段内的详细财务报表时，不再需要在众多的菜单和选项中费力搜索和设置参数，只需简单地向 AI 描述需求，AI 就能立即理解并驱动 ERP 系统生成准确且详尽的财务报表。
再比如，生产线上的管理人员想要调整生产计划，以应对突发的市场变化，只需与 AI 交流想法，AI 就能迅速调动 ERP 系统中的有关数据和模块，自动完成生产计划的优化和调整。
这种全新的操作方式，将极大地提升工作效率，减少人为错误，为企业的运营和发展带来前所未有的便利和优势。
最后，在此需要再次着重强调一下，AI 若要在企业当中真正成功落地，尤其是实现深度且紧密地与企业业务进行融合，毫无疑问，必然一定是 “AI + ERP + 流程自动化”这样的方式。
在当今竞争非常激烈且变化迅速的商业世界中，企业对于提升运营效率、优化业务流程以及增强创造新兴事物的能力的需求愈发迫切。AI 作为一项具有变革性力量的技术，其潜力无疑是巨大的，但若无法与企业的核心业务系统和流程有机结合，就很难发挥出应有的价值。
以制造业为例，企业不仅需要利用 AI 的智能算法对生产数据来进行深度分析，预测市场需求和设备故障，还一定要通过 ERP 系统对供应链、生产计划和库存管理做全面统筹。而流程自动化则能保证基于 AI 分析得出的决策能够迅速、准确地在所有的环节得以执行，比如自动调整生产线上的工艺参数，或者自动触发原材料的采购订单。
在金融领域，AI 能够适用于风险评估和投资策略的制定，但这些决策必须依靠 ERP 系统中的财务数据和客户信息，同时借助流程自动化来实现交易的自动执行和合规监控。
综上所述，只有将 AI 、ERP 和流程自动化三者有机融合，形成一个协同运作的整体，才能让 AI 的智能真正渗透到企业业务的每一个角落，为企业创造持续的竞争优势和增长动力。任何割裂或片面的应用方式，都难以实现 AI 在企业中的深层次地融合和有效落地。
你没在erp公司干过，也没在生产企业管理层干过。大型制造erp项目落地远比你说的要复杂。ai也许能在某些环节发挥助力，但让目前的ai统筹支配erp和企业流程，远远不足。 一个简单的观点，高质量的数据，需要大量的人员常期在erp中积累，此时企业与erp流程早已深层次地融合，然后让ai下场，取代人工，能产生质的改变吗？ 销售人员录入一张订单，有上千个产品编码，ai如何知道该选哪个？语音告诉它？那还不如手工输入。有了订单，后续的生产采购等一系列流程都是环环相扣，紧密衔接的，还需要ai吗？ 机械臂和搬运机器人的存在是因为erp管不了，才有ai的发挥空间。
正相反，鄙人不才，在国内几家ERP公司都任职过，也亲身经历过各种ERP的实施。 不想浪费太多口水，我是在探讨各种AI的可能性。 最后说到您说的这个具体的问题，据我个人的经历，几乎没见过销售人员手工录入上千个产品编码的场景，如果您了解ERP里有BOM的话，估计不会这么说！ 即使企业没用BO M，也会有类似物料清单、产品配置清单的标准文件，只要有标准的文件，就可以自动化！另外我说的流程自动化，既包含ERP里的流程的自动化，也包含您说的机械臂。但是重点还是在业务流程自动化！
通过AI的视觉、语言与自动化能力，拓展现有ERP的输入、输出方式与操作使用方式
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