近年来，随着数字化变革步伐的加快，低代码开发平台与人工智能（AI）技术的结合成为企业转型的重要趋势之一。与常规开发模式相比，低代码平台通过简化开发流程，使得不具备专业编程知识的用户也能独立搭建应用。当低代码与AI大模型深度结合，这种开发模式的升级无疑为企业创新和效率提升带来了全新的可能性。

对于制造企业来说，诸多企业积极探索大数据、云计算、人工智能等数字技术深度融合设计、采购、制造、销售、服务等环节，数字化转型不但是提高产品质量和生产管理效率的重要途径，同时也是培育新模式、新业态的重要路径。AI与低代码技术的深度融合正在重构制造业数字化转型的底层逻辑，形成“敏捷开发+智能决策”的双轮驱动模式。

3月26日，在CIO发展中心举办的“智领制造：AI战略与低代码双轮驱动下的数字化转型 线上研讨会”上，三位业内专家也带来了极具落地意义的解决方案，如何利用AI和低代码技术，为制造企业带来效率提升，是本次会议的核心议题。

首先需要明确的是制造企业的数字化转型需要IT系统的建设和升级，但是不仅仅是IT 系统的转型升级，而是利用数字技术推动制造业的转型升级。一方面，制造企业需要寻找覆盖多个技术领域的综合解决方案，促进数字技术与制造工艺的深度结合，打破行业技术壁垒，构建数字化制造价值链。另一方面，企业应当充分利用自有海量数据，挖掘自有应用场景优势，寻找适合自身情况的数字技术融合范式。

Epicor 亚太区解决方案总监吕文俊谈到，根据Gartner的预测，2025年全球90%的企业中，生成式AI将成为员工的伙伴。Epicor AI通过与ERP的融合，能够实现高效的文档控制和自动化，同时还可以帮助制造企业实现库存的智能规划和优化，此外财务领域，还可辅助进行财务的规划和分析。

虽然制造业的数字化已经取得一定的进展，但仍然面临生产管理落后、技术创新不足、市场竞争加剧的困境。

苏州珂玛材料科技股份有限公司CIO王瀚林表示可以通过点面虚实”四步法来实现破局。

选“爆破点”：从业务最有难度的部分或最有需求的部分入手，例如优先攻克ERP与MES互联互通的问题，提高工作效率和准确性。

扩“协同面”：打破部门之间的壁垒，积极响应各部门的需求，快速找到解决方案并落实，实现全公司业务的强相连

借“虚”力：让数据说话，替代经验主义决策。通过详细业务流程的数据分析，实现了公司经营决策的科学化和理性化。

抓“实”效：系统必须服从于“陶瓷制造逻辑”，与Epicor实施团队共同开发多个客户化页面和逻辑，将公司运营和ERP运行有机结合。

此外他还讲到数据标准化和业务蓝图的统筹规划对于信息化建设至关重要。甲乙双方的实施经理需要精通各自的业务，特别是乙方项目经理需要具备丰富的企业工作经验。高层领导的挂衔领导对于信息化建设的成功至关重要。

从数据的角度来看，制造业数字化转型需要将数据资源作为重要生产要素，其核心是实现数据资产的有效管理。制造业数字化转型需要利用数字技术构建智慧运营体系，其核心是以数据为抓手的闭环管理，打通企业从科学决策到精准执行的“最后一公里”。AI战略与低代码的双轮驱动，本质是通过技术普惠降低智能化门槛，同时以业务场景反哺AI模型进化。企业需以政策为牵引，选择适配的低代码平台，从试点场景切入，逐步构建“数据-模型-应用”闭环，最终实现全价值链的数字化重塑。

Epicor中国区资深解决方案顾问俞大胜也在分享中谈到，低代码的优势在于以更高的业务敏捷性以推动增长，Application Studio通过云友好型配置解决方案实现更高灵活性，升级弹性，帮助用户保持无代码/低代码配置的最新状态，使用Epicor Functions可简化整个应用程序所需的工作流程。

从以上三位专家的分享中不难看出，制造企业通过AI和低代码开展数字化转型，需结合技术应用、数据驱动和场景创新，从研发、生产、运维到管理全链条重构业务模式。

当前，数字经济的蓬勃发展，企业对数字技术的应用需求呈现指数化上升的趋势。为实现数字技术与制造业共生共赢的融合发展，制造企业的数字化转型更加强调跨界融合的数字化生态模式，与各方合作伙伴共建数字生态，打造与产业链上下游的创新互动模式，才能更好的挖掘传统产业发展的新机会。能够预见的是随着AI在制造业的应用从单点突破转向全价值链协同，未来将更注重多技术融合（如5G+AI+数字孪生）和绿色化升级。广大制造企业需进一步强化数据治理能力，建立跨部门协同机制，同时关注政策导向，以获得更好的发展。