数据分析

AI 成企业决策核心引擎科技管理者掌舵数据与效率双重变革

2025-12-12 10:35:51 Pea 阅读：10

在 “人工智能 +” 行动深入推进的当下，AI 早已不是企业展厅里的技术摆设，而是成为驱动业务增长的核心力量。国内众多科技管理者正将 AI 置于战略优先级位置，通过其强化数据分析能力、撬动全产业链效率升级。从传统制造业的高炉炼铁到电子产业的智能排产，从水泥行业的能耗管控到中小企业的成本优化，AI 在数据分析与生产力提升领域的落地，正让企业完成从经验驱动到智能决策的关键跨越。《2025 中国企业家人工智能应用调研报告》的数据也印证了这一趋势，89.84% 的企业已在经营环节中部署 AI 应用，其中 57.03% 的企业将其用于数据分析与决策支持，AI 赋能已成为企业共识。
科技管理者对 AI 的布局，首先体现在破解传统行业的数据分析痛点，让曾经的 “经验依赖” 转为 “数据精准决策”。在诸多传统产业中，核心生产环节因参数复杂、流程隐蔽，长期面临数据分析难、决策偏差大的问题，而 AI 的介入正让这些行业的 “黑箱” 逐步透明化。
钢铁行业的永卓控股对此有着深刻的实践体会。高炉炼铁占据钢铁生产 70% 的成本与能耗，其直径达 30 米、内部温度高达 1500 摄氏度，加料后 6 小时才产出铁水，还涉及上千个参数，过去添料、控温全凭老师傅经验判断，决策偏差常达 20% 以上，炉况波动、交接信息折损等问题频发。面对这一行业痛点，企业管理层决定引入 AI 技术，将飞书 Aily 智能体与制造执行系统深度融合，搭建起 AI 高炉智析专家系统。这套系统如同高炉的 “数字医生”，不仅能自动生成交接班报告，把原本 30 分钟的交接时间缩短至 5 - 10 分钟，还能将风险信号转化为专属任务派发给责任人，更能归档故障案例形成 “高炉病例库”，同时逆向溯源定位异常数据的根本原因。如今 AI 每天会自动向厂长推送日报，清晰标注高炉风险及原因，原本需要 8 小时编制的周报也实现了自动化生成。这一举措让操作决策偏差降至 5% 以下，每年可为企业节省成本 256 万元，累计节省工时 2250 小时，成为钢铁行业 AI 赋能数据分析的标杆案例。
在水泥行业，龙头企业安徽海螺集团的管理层同样将 AI 作为数据分析的核心抓手，携手华为打造 “AI + 水泥建材大模型”。此前水泥生产中的烧成煤耗控制、设备风险识别等环节，依赖人工巡检和经验判断，不仅效率低，还容易出现遗漏。而 AI 大模型应用后，通过对生产全流程数据的实时分析，烧成煤耗指标下降 1%，20 余类风险识别准确率达到 90%，在质量控制、安全管控等核心环节实现了质的提升。管理层的这一决策，本质上是通过 AI 将分散的生产数据转化为可指导实践的决策依据，让数据分析贯穿生产全流程。
除了破解生产环节的数据分析难题，科技管理者推动 AI 落地的另一核心方向，是通过全流程数据优化，实现企业整体生产力的系统性跃升。这种提升不仅体现在单一环节的效率提高，更贯穿于排产、仓储、物流等多个链条，形成全方位的降本增效。
在电子制造领域，联宝（合肥）电子科技有限公司作为联想集团全球最大的 PC 研发和制造基地，其管理层深知排产效率对企业生产力的关键影响。传统排产模式依赖人工梳理订单、物料、产能等多重数据，耗时长达 6 小时，难以适应快速变化的市场订单需求。为此，企业引入数据学习、大模型等 AI 技术，对每日排产所需的各类数据进行快速运算和最优组合规划，最终将排产时间从 6 小时骤减至 1.5 分钟，同时实现产量提升 19%、处理订单数提升 24% 的显着成效。这一转变让企业在应对多批次、小批量的市场订单时更具灵活性，核心生产力得到大幅增强。
美的洗衣机合肥工厂的管理层则选择了全流程 AI 渗透的路径，让 AI 覆盖生产中的 400 余个场景。从零部件运输的物流路径规划，到生产过程中的能源消耗调控，AI 通过持续分析各环节数据并优化方案，最终实现能源消耗下降 37.6%、物流路径优化 29% 的成果。对于中小企业而言，科技管理者对 AI 的运用同样聚焦生产力提升。安徽振达刷业曾受困于出海业务中的外语产品介绍视频制作，不仅成本高，文案产出速度还难以跟上业务拓展节奏。企业管理层借助羚羊工业互联网平台的 AI 视频创作与翻译功能，让文案产出提速 10 倍，制作成本直接锐减 95%，为中小企业通过 AI 提升运营生产力提供了可行范式。
值得注意的是，科技管理者在推进 AI 赋能数据分析与生产力提升的过程中，也在逐步完善配套机制，为技术落地筑牢根基。《2025 中国企业家人工智能应用调研报告》显示，65.63% 的企业已设立或计划设立 AI 相关岗位，多数企业将其融合进数据 / IT 部门，同时有 28.91% 的企业已试点 AI 员工培训，14.06% 建有常态培训机制。这种 “组织保障 + 人才培养” 的双轮驱动模式，正让 AI 从短期项目转化为企业长期的生产力引擎。
从钢铁厂的高炉到电子厂的生产线，从大型集团到中小企业，国内科技管理者对 AI 的优先级布局，正在改写各行业的数据分析模式与生产力格局。当 AI 持续深入企业核心业务，不仅为企业带来真金白银的收益，更推动着整个产业向智能化转型。未来，随着 AI 技术与行业场景的深度融合，以及配套体系的不断完善，AI 必将在数据分析与生产力提升领域释放更大价值，而把握这一趋势的企业，也将在市场竞争中占据更有利的位置。