引言
在制造业加速迈向数字化的进程中，**“端侧大模型+ERP”**的结合正成为一项引人瞩目的技术创新。所谓端侧大模型，是指部署在企业本地或边缘设备上的大型人工智能模型，与云端模型相比，它能够在靠近数据源的地方进行快速、安全的推理。ERP（企业资源计划）系统则是制造企业的信息中枢，涵盖生产、供应链、财务、人力等核心业务数据。当这两者深度融合，企业有望通过人工智能从海量业务数据中获得洞察，提升决策支持能力。这对于追求精益生产和敏捷决策的中国制造业企业（尤其是中小企业）而言具有重大意义。本文将围绕这一主题展开，首先分析当前制造业在生产管理、数据利用和决策支持方面的痛点；然后探讨端侧大模型结合ERP可实现的解决方案和应用场景；接着审视主流ERP厂商的现状与技术挑战，包括数据库开放性和数据权限管理的问题；并进一步讨论端侧大模型+ERP的技术架构要点；在此基础上通过市场案例研究展望未来趋势；最后为企业决策者提供落地实施的建议。全篇力求兼具技术深度和可读性，帮助企业管理者把握端侧大模型+ERP的价值和实现路径。
一、制造业面临的挑战
1. 生产管理与运营痛点
当前中国制造业（尤其众多中小企业）在生产管理上普遍面临效率和协同方面的挑战。传统制造企业的生产流程往往以人工经验驱动，多环节割裂，缺乏数据贯通和统一调度。例如，需求预测、生产计划、物料采购、库存管理等环节各自为政，供应链协同效率低下。这种割裂导致订单处理缓慢、库存积压和交付延期等问题时有发生 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。面对市场需求的快速变化，许多企业难以及时调整生产和库存策略，进而遭受损失 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。此外，随着全球竞争加剧和客户需求多样化，制造企业还承受着提升生产效率和产品质量的压力 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)；劳动力成本上升和招工困难进一步促使企业寻找新的管理优化手段 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。总体而言，传统生产管理模式的低效、刚性已难以匹配现代制造的复杂性和敏捷性需求。
2. 数据利用不足与决策支持乏力
数据孤岛和利用率低是制造业数字化过程中的突出痛点之一。许多企业经过信息化建设，累积了海量运营数据，分散存储在ERP、供应链管理、CRM乃至各类第三方平台中。然而由于系统分散、标准不统一、更新不同步，形成了严重的信息孤岛 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。数据“看得到、用不好”的现象普遍存在——不同系统的数据难以整合，统计口径不一致，数据质量参差不齐，这使得管理层难以直接将数据用于决策支持 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。调研显示，不少制造企业虽然上线了功能丰富的ERP系统，但真正被业务部门有效使用的功能不到30%，大量数据潜能未被挖掘 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。当需要进行生产决策或市场判断时，管理者往往缺乏及时、准确的分析依据，只能依赖经验或不完整的信息。这种情况下，决策的科学性和前瞻性难以保证。实际案例表明，有企业曾因各部门数据分散、无法有效分析市场销售与生产数据的关联，导致决策失误，错过市场机会 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。可见，数据利用不足已直接影响到企业的经营决策水平。
3. 数字化人才与认知挑战
制造业数字化转型不仅是技术问题，也是管理和人才的问题。许多中小制造企业缺乏既懂业务又懂数字技术的复合型人才。业务部门和IT部门常出现沟通鸿沟：一方面业务人员不清楚技术实现的难度，提出需求模糊；另一方面技术人员不够了解一线痛点，开发出的系统不贴合实际 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。结果就是信息化投入后，业务部门抱怨系统不好用，很多数字化工具形同鸡肋。这种技术与业务“两张皮”的现象，使企业无法充分发挥已有ERP等系统的价值。同时，由于人才短缺和认知局限，企业管理层对新技术的接受程度不高，“不敢转、不想转、不会转”的问题依然存在 ([36氪研究院]：中国中小企业数字化转型研究报告（2022） - 发现报告)。部分企业数字化目标不明确，缺乏清晰路线图，导致投入随波逐流而收效甚微 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。因此，在推进更先进的端侧AI应用之前，如何解决人才和组织准备度，也是企业面临的一大挑战。
小结：整体来看，中国制造业企业在迈向数字化、智能化过程中，亟需破解生产管理效率低下、数据价值未发挥、决策缺乏支撑等痛点。这为引入新一代技术（如大模型AI与现有信息系统结合）提供了清晰的需求牵引：即通过更智能的系统来优化流程、打通数据、强化决策支持，以应对竞争环境和内部管理提升的双重挑战。
二、端侧大模型+ERP 方案
针对上述痛点，将大语言模型等AI能力引入ERP系统，并选择在“端侧”本地部署，可以为制造企业带来革新性的解决方案。与传统ERP仅提供流程记录和简单报表不同，引入大模型后，系统可以变得更智能、更具洞察力。本节将分析端侧大模型如何结合ERP，实现自然语言人机交互、智能预测分析以及生产效率的提升，并举例说明实际应用场景。
1. 自然语言报表生成与业务问答
大模型最直观的作用之一，就是让ERP系统具备“听懂人话”的能力。也就是说，业务人员可以直接用自然语言向系统提问或下达指令，大模型经过理解和推理后，自动生成专业报表或执行复杂操作。在没有大模型之前，管理者往往需要在繁琐的BI报表中手工查找数据，或者依赖IT人员编写查询脚本；现在，通过融合GPT等大语言模型，认知型ERP成为可能。例如，有厂商已将GPT-4这类模型集成进财务和供应链模块，实现了用一条自然语言指令自动生成财务报表、触发供应链预警等复杂操作 (云ERP未来十年：9大颠覆性创新重塑企业管理)。这意味着财务经理只需对系统说出“生成本月的利润表和库存预警”，系统便能理解意图并给出结果 (云ERP未来十年：9大颠覆性创新重塑企业管理)。又如，在制造企业的费用报销场景中，原本员工需要登录ERP逐项填写出差申请单，而引入大模型后，员工只需对着聊天窗口描述“我下周出差北京三天”，系统即可根据预置规则自动推理所需信息并生成出差申请表单，供员工确认提交 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）) (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。这种自然语言对话式的人机交互，大大降低了业务人员使用ERP的门槛，提高了工作效率和满意度。值得注意的是，由于大型模型拥有对上下文的理解和记忆能力，它还能在对话中与用户多轮交互、澄清意图，确保生成的报表或单据准确无误。例如，系统可以追问“出差城市有哪些客户要拜访？”以获取更多参数，然后完善申请单内容。最终效果是，ERP从冷冰冰的操作界面变成了贴心的智能助手，帮助企业员工更便捷地获取信息和完成业务流程。
2. 智能预测与决策支持
制造业的另一关键需求是预测未来、优化决策，这正是大模型和机器学习的强项之一。通过将端侧大模型与ERP数据打通，企业可以实现在需求预测、生产计划、库存优化等方面的智能辅助决策。例如，利用大模型对历史销售订单和市场数据进行分析，可生成市场趋势预测和客户需求分析报告，帮助企业制定更科学的生产和销售策略 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。在供应链领域，大模型驱动的“AI+供应链”能够准确预测需求、优化库存以及智能调度物流，提升供应链运营效率并降低成本 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。某先进制造企业的实践表明，引入AI预测后，其库存周转率提升了40%，既避免了缺货又减少了积压 (云ERP未来十年：9大颠覆性创新重塑企业管理)。再如生产排程，大模型可以根据订单优先级、设备产能、原料到货时间等因素，自动给出优化的生产计划和排产顺序，减少产线空闲和切换时间。这类似于让ERP拥有了一个“智能大脑”，不断根据最新数据调整优化建议。此外，在设备维护和质量控制方面，结合工厂物联网数据的大模型能提前预测设备故障和产品缺陷（即预测性维护和质检），把问题消灭在萌芽阶段。可以预见，当这些预测与优化功能嵌入ERP后，管理者将收到系统自动发出的决策建议或预警，例如“预计下月某材料缺料风险高，建议提前备货”或“某产线设备震动异常，48小时内可能故障”。这些智能洞察将极大加强企业的决策支持能力，让管理层从繁杂的数据分析中解放出来，把精力集中在高价值决策上。
3. 生产过程智能优化与效率提升
端侧大模型+ERP的结合，还可以深入到制造现场的过程优化，提升生产执行层面的效率。通过将工业现场数据与ERP业务数据融合，大模型能够发现生产流程中的瓶颈并给出改进方案。例如，在装配车间，大模型分析工序节拍数据后，可能建议调整工人配置或工序顺序，以减少等待时间。又如结合计算机视觉模型，大模型可以自动检测产品缺陷并在ERP中生成质量报告，减少人工检验的工作量。在华为盘古制造业大模型的设想中，这类系统可以提供“工艺标准文档自动生成”和“产供环节智能计划”等能力 ( ) ( )——也就是让AI阅读理解复杂的工艺规范，自动生成标准作业指导书，并根据供应链和生产状况实时调整生产与采购计划。这将帮助企业实现工艺知识的传承和生产计划的自优化。另一实际案例是用友YonSuite云ERP引入的大模型DeepSeek，它将AI能力渗透到营销、生产、供应链等各业务场景 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。例如**“AI+制造”场景下，YonSuite通过大模型实现了生产流程优化、设备运维和排程的智能化升级，持续提升生产效率、降低制造成本 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。可以预见，未来制造车间里，ERP系统会实时接收产线物料、设备状态数据，由本地AI模型即时分析：发现异常立即反馈预警，或者动态优化机器参数以提升良品率。这种人机协同的模式，将传统需要管理者人工干预的诸多事务自动化，使生产管理更敏捷、高效**且可控。
4. 典型应用场景汇总
综上所述，端侧大模型+ERP在制造业中催生的应用场景丰富多样，归纳起来包括：
对话式业务办理与报表：基于自然语言的大模型接口，员工能以对话方式查询业务数据、生成报表，或填写提交各类单据，极大简化操作流程 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）) (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。
智能分析与预测：模型深入分析历史业务数据和外部信息，为企业提供销售预测、生产计划、财务测算等决策支持 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升) (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。如销售趋势预测、客户流失预警、现金流预测等，帮助管理层前瞻性决策。
生产优化与现场智能：模型在线优化排产排程、物料配送路径，并通过设备数据预测故障和安排维护，实现生产现场的智能调度和异常处理 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。
质量控制与知识自动化：视觉大模型结合ERP，可自动完成产品外观质检并记录结果；自然语言模型可阅读技术文档自动生成工艺指导书或培训资料 ( )。这减少人工反复录入和判断，保证质量的一致性。
个性化决策支持：面向管理者，大模型扮演随身顾问角色。比如财务经理可以询问“如果原材料价格上调5%对下季度利润影响？”系统即时计算情景分析结果，提供决策依据。又如供应链经理可咨询“优化采购策略以降低库存成本”，系统基于库存和供应商数据给出建议方案。
通过这些场景可以看出，“大模型+ERP”并非空中楼阁，已经在一个个具体业务环节中展现价值。其共同目标都是将复杂繁琐的工作智能化，用机器的算力和学习能力来增强人的决策和执行，从而全面提升制造企业的运营绩效。
三、ERP现状及技术挑战
在将大模型引入ERP之前，必须直面现有ERP系统的一些技术现状和限制。中国制造业常用的ERP系统既包括本土厂商（如金蝶、用友）提供的方案，也有国际巨头（如SAP、Oracle）的产品。这些主流ERP厂商经过多年发展，各自的系统架构和开放程度不尽相同，给大模型的对接带来机遇和挑战。本节将重点讨论数据库开放性、数据权限管理等方面的现状，以及实践中遇到的“不提供数据库用户名和密码”的集成难题，并探讨可行的解决思路。
1. 主流ERP厂商的开放性现状
传统上，ERP系统往往使用集中式的数据库来存放业务数据。在早期的本地部署模式中，企业有时可以直接访问ERP的数据库（例如SAP ECC部署在Oracle/SQL Server上，技术人员可有只读账号进行查询）。然而，随着ERP逐步云化和SaaS化，厂商对底层数据库的直接访问普遍采取了封闭策略。例如，金蝶的云ERP（如金蝶云·星空等）将数据托管在其云平台上，不向用户开放数据库的直接访问权限 (你好，请问下我们用的金蝶云ERP，数据库都在金蝶的云上，可以用 ...)。这是出于数据安全和系统稳定性的考虑——允许客户直接连库可能带来误操作或性能风险。相应地，ERP厂商提供了丰富的开放API接口来供第三方系统集成使用 (你好，请问下我们用的金蝶云ERP，数据库都在金蝶的云上，可以用 ...)。用友U8/NC、YonSuite等也都有各自的开放平台，开发者可通过标准API获取或操作ERP数据 (用友U8开放平台的api接口原创 - CSDN博客)。国际厂商方面，SAP的S/4HANA Cloud通过OData服务或其商业技术平台（BTP）来提供数据访问，而不会让客户直接操作HANA数据库；Oracle云ERP则推出了基于OCI（Oracle Cloud Infrastructure）的开放API和SDK，甚至提供内置的生成式AI服务，方便将AI模型与应用连接 (从任何Oracle ERP 应用运行自然语言查询)。总体来说，**“开放接口、封闭数据库”**已成为现代ERP的主流模式。对于希望引入大模型的企业，这意味着需要通过官方提供的接口来获得ERP数据，而非跳过应用层直接连库。这一现状要求我们在方案设计时充分利用ERP厂商提供的API、Web Service、消息队列等集成手段，实现数据的提取和写入。
2. 数据权限管理与安全考虑
在将ERP数据交由大模型处理时，数据权限和安全是不可回避的重要问题。ERP系统本身有完善的权限管理，每个用户只能查看和操作自己权限范围内的数据。那么当一个AI助手接入ERP、替用户回答问题时，如何确保它不越权访问敏感信息？为此，集成方案通常需要沿用ERP的权限体系：即大模型调用ERP接口时，使用的是当前业务用户的身份或一个受限的服务账号，使得获取的数据仍受ERP权限控制。例如，某财务人员询问系统“部门预算执行情况”，大模型背后调用ERP报表API时，就只能以该用户权限取数，避免泄露其他部门数据。在技术实现上，可以采用OAuth等授权机制，让AI服务以安全令牌方式代理用户调用ERP接口。此外，对于发送给大模型处理的数据，还应考虑脱敏和加密。如果涉及个人隐私或商业机密的信息，可在送入模型前做模糊化处理，以防范潜在泄露风险（特别是在模型可能连接外部云服务的情况下）。值得一提的是，选择端侧部署大模型本身就是出于安全考量：数据不出厂区，上云计算风险低。许多制造企业（如军工、高科技领域）对数据安全高度敏感，要求生产数据严禁外泄。通过在本地服务器部署大模型，企业可以确保包括数据库用户名/密码在内的敏感配置都留存在内网，大幅降低安全隐患。同时，本地部署便于结合现有的防火墙、访问控制措施，进一步保障AI对接的安全可控。总的来说，在大模型+ERP方案中，必须设计严密的权限与安全策略：既要保证模型获取足够的数据发挥智能，又不能突破企业既定的数据防护边界。
3. “不提供数据库账号”的技术限制及对策
现实案例中，一些企业在推进大模型与ERP集成时会碰到这样的问题：ERP厂商（特别是SaaS模式）不给予底层数据库的账号和密码，因而无法直接读取所需数据。这看似难题，其实正如上文所述，是厂商有意为之，目的是让集成走标准官方渠道而非非授权途径。那么在这种限制下，我们有哪些对策？首先，充分利用ERP官方提供的开放接口。以金蝶云为例，虽然数据库不可直连，但其Open API可以满足大部分数据查询需求，包括按条件筛选、分页获取海量记录等 (实现金蝶云与MySQL的无缝数据集成-CSDN博客) (实现金蝶云与MySQL的无缝数据集成-CSDN博客)。企业可以编写脚本或使用集成中间件，通过这些API定时提取ERP数据供大模型使用。事实上，已有技术方案成功通过轻易云等数据集成平台，每隔一定时间调用金蝶云API抓取业务数据并同步到本地数据库，用于进一步的AI分析 (实现金蝶云与MySQL的无缝数据集成-CSDN博客) (实现金蝶云与MySQL的无缝数据集成-CSDN博客)。其次，如果标准API无法满足（例如某些复杂报表跨模块数据拼接），可考虑借助ERP的报表导出功能或第三方ETL工具，将所需数据定期导出为文件/表格，再由大模型读取分析。再次，对于要求实时性的场景（如实时对话查询ERP数据），可以在ERP厂商提供的SDK或微服务框架下开发插件。在用户提问时，通过插件即时调用ERP服务获取数据反馈给大模型。这种方式等同于在ERP体系内做定制开发，安全性和效率都较高。此外，不同ERP厂商也在推出更灵活的数据访问方案，如数据联邦和虚拟数据层等，允许在不暴露底层库细节的前提下，让授权系统查询数据。企业决策者需要与ERP供应商积极沟通，了解其开放能力边界，从而设计合理的数据获取路径。综上，对“不提供直连账号”的情况，解决之道在于遵循厂商生态，通过开放API/SDK、中间库同步等方式曲线救国，既尊重了系统安全，又能让大模型拿到“粮食”发挥效用。
4. 其他技术挑战
除了数据接口和安全，本地部署大模型本身也带来若干技术挑战：其一是算力资源，大型模型通常需要GPU等高性能硬件支持，中小企业需要评估投入产出，可选择参数量适当的模型或进行模型压缩、蒸馏，以便在边缘设备上流畅运行。其二是模型更新与迭代，行业数据和业务规则在变化，企业需要定期更新大模型的知识库或训练数据。这可以通过增量学习、知识库检索增强（RAG）等技术实现，在架构上需预留相应机制。其三，多模型协同的问题：企业可能不止用一种模型，如既需要NLP模型生成报告，又需CV模型检测产品瑕疵，还要用优化算法做排程。因此系统架构要考虑多模型的协调调用，让它们各司其职 (AIBox-Lingbrain企业AI工作站产品彩页V1.0.docx)。解决办法是在本地建立一个AI服务中台，托管多种模型并提供统一接口给业务系统调用 (AIBox-Lingbrain企业AI工作站产品彩页V1.0.docx)。例如，某些方案采用“云端+本地”结合，云端托管通用大模型以节省本地资源，本地部署小模型处理敏感数据 (AIBox-Lingbrain企业AI工作站产品彩页V1.0.docx)。这些架构细节将在下一节进一步探讨。最后，成本和维护也是决策者需要权衡的挑战，本地运行大模型涉及硬件投入和后续的维护优化，但随着技术进步，推理成本正在逐步下降，而由此带来的效益（效率提升、决策改进）可能很快抵消成本投入。企业应根据自身规模和需求，选择合适的技术路径，在挑战与收益之间取得平衡。
四、技术架构分析
实现端侧大模型+ERP的落地，需要一个完善的系统架构将数据、模型和业务应用有机融合。一个通用的架构通常涵盖数据采集、存储与预处理、AI模型推理、以及应用交互等层次。在端侧部署场景下，还需考虑本地硬件与云服务的协同。下面我们结合典型方案，对这种系统架构进行分析。
(金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)图1：端侧大模型与ERP集成的参考架构示意图。该架构展示了用户通过自然语言接口与本地部署的大模型交互，大模型解析意图后再通过标准API与ERP系统沟通的流程。在上图中，用户的请求经由语言用户界面 (LUI) 输入，由本地的Agents智能代理组件接收并与大模型交互。大模型（如Claude 3等）首先对用户意图进行分类识别（例如判断是“查询报表”还是“提交申请”），并抽取出关键参数 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。随后，代理组件基于识别结果，调用预先配置好的ERP开放API（例如出差申请API、借款单API等） (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)来执行相应操作或查询数据。整个过程中，AWS Lambda等无服务器函数作为桥梁，协调大模型推理与ERP API调用 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。这样设计的好处是：一方面利用大模型强大的自然语言理解能力处理了人机交互的复杂性，另一方面确保所有业务数据交互仍通过受控的API通道进入ERP，符合安全和权限要求。图中虚线框内部表示部署在企业端侧的数据处理和接口逻辑，包括提示词工程(PE)、分类器和NER模型等，它们共同帮助大模型高效、准确地将非结构化的用户请求转化为结构化的ERP操作 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。整体架构以模块化方式解耦：上层是与用户交互的AI逻辑，下层是标准化的业务接口层，两者通过明确的接口契约衔接。这种架构便于维护和扩展——例如需要支持新的业务场景时，只需增加相应的API适配和提示词模板，而不必推倒重来。
从数据流的角度，端侧大模型+ERP系统的架构可以分为以下几个主要环节：
数据源与采集层：涵盖ERP系统本身以及相关的外部数据源。ERP提供业务数据（如订单、库存、财务记录等），其它源例如传感器/物联网平台提供实时设备数据，或第三方系统提供市场行情等。通过定时批处理或实时事件，总线将这些数据采集到AI模块可访问的存储中。在架构中，这一层由各种ERP开放API、数据库连接器或消息队列实现。正如前文提到的案例，使用金蝶云API定时抓取数据到本地MySQL，即属于数据采集层的实现 (实现金蝶云与MySQL的无缝数据集成-CSDN博客) (实现金蝶云与MySQL的无缝数据集成-CSDN博客)。数据采集过程中需考虑接口负载和数据同步的频率，平衡实时性与系统性能。
存储与预处理层：采集来的数据可以存放在本地的数据湖或缓存数据库中，以便大模型高效访问。一些方案将ERP关键表按需同步到本地数据库，进行预清洗和汇总计算，然后供模型查询。此外，如果大模型需要知识库支持（例如回答一些定义类问题），可以预先将企业文档、制度等构建向量索引存储在本地。当用户提问时，通过向量检索找到相关知识供模型参考。用友YonSuite与DeepSeek结合的方案就强调了数据预处理与智能融合，以保证模型能获取完整业务背景 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升) (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。预处理层还可能负责将结构化数据转换为模型易理解的格式，比如把多表的关系数据生成描述性文本给语言模型作为提示。
AI模型推理层：这是架构的核心，包括部署在端侧的各类AI模型及其运行环境。根据功能不同，可包含大语言模型（NLP）、时间序列预测模型、计算机视觉模型等。以大语言模型为例，它在接收到用户输入和经过预处理的上下文数据后，执行推理生成回答或操作指令。在本地部署时，模型一般以容器或微服务形式运行，利用本地GPU/CPU资源提供推理服务。为了提升性能，企业可选择对模型进行裁剪，如采用参数相对较小但在垂直领域经过微调的模型，以实现低延时响应。例如，一家制造企业可能使用开源中文大模型经过自己生产数据的微调版作为内部助手，以保证既懂行业语境又能在本地服务器上流畅运行。推理层通常还包含一个调度控制模块（如前述架构中的Agents代理），负责根据请求类型选择相应的模型组件，以及将多个模型的结果进行整合。例如，当管理者问“本月营收如何？哪些产品毛利率最高？”，系统可能先调用报表API拿到营收数据，再调用大语言模型生成口语化的总结，再叠加上一个图表。这背后的协调由调度模块完成，而对用户则隐藏了复杂性。需要指出的是，端侧AI推理层在运行过程中也会持续学习。通过反馈机制，模型可将用户纠正、确认的结果纳入，以不断优化未来推理的准确性（这一点对持续改进决策支持效果很重要）。
应用展示与反馈层：这是直接与用户交互的部分，体现为各种前端界面或应用入口。例如ERP系统的Web客户端中嵌入一个AI助手对话窗口，或者移动APP上提供语音问答功能。在一些方案中，大模型的输出可以回写到ERP界面，例如自动填好的单据、生成的分析报告附件等，供用户进一步编辑或保存 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。展示层的关键在于良好的用户体验设计：让AI功能无缝融入现有业务流程。例如，当用户在ERP报表界面查看数据时，一键即可调用AI生成分析结论；又或在库存列表页，可以直接询问“哪几种原料库存周转慢？”获取答案，而不必跳转到别的系统。应用层同时也是反馈收集层，用户对AI答案的评价、修正将记录下来，用于训练改进模型（可选经过人工审核后再用于训练，以避免错误学习）。在安全要求高的环境下，应用层也负责对AI输出进行审查，比如禁止显示未授权的信息，或者识别并过滤可能不恰当的内容，确保AI的回答符合企业规范和价值观。
综上，端侧大模型+ERP的架构是一套数据-模型-业务闭环：数据从ERP来，经过模型智能处理，再作用回业务决策和执行当中。这样的系统架构需要兼顾实时性和稳定性——既要让用户感觉到即时互动，又要保证不影响ERP本身的性能。通过边缘计算和云服务相结合的方式，可以达到这一平衡：常用的大模型部署在本地以获取低延迟，而对算力要求极高的任务或模型更新可以借助云端完成，然后将结果下发边缘。未来，随着企业应用对AI依赖程度提高，这种架构也会进化出更加标准化的模式，但其核心思路都会围绕高效、安全地把AI能力嵌入业务流程这一目标展开。
五、市场案例研究及未来趋势
1. 市场案例分析
目前在中国市场，**“大模型+ERP”**的实践案例正逐步涌现，既有ERP厂商自身的主动融合，也有制造企业的探索应用。以下列举几例具有代表性的案例：
金蝶×亚马逊云科技：ERP智能助手 – 国内ERP厂商金蝶在其云ERP中引入了Amazon Bedrock提供的生成式AI能力，为海外客户打造智能提单和智能指标分析系统 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）) (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。通过Claude 3大语言模型和嵌入式向量数据库，金蝶实现了让用户用对话方式填写单据、查询指标的革新体验 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）) (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。测试显示，其AI助手对中文意图的理解和参数提取准确率高达97%，让用户仿佛拥有7x24小时的专属业务顾问 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。这个案例表明，传统ERP厂商正积极拥抱大模型技术，将其作为提升产品智能化的卖点。同时也验证了通过大模型增强ERP用户体验的价值：使用自然语言接口后，查询和操作的准确率和效率均显著提高 (金蝶使用 Amazon Bedrock 改变 ERP 用户体验 | 金蝶案例研究 | AWS）)。
用友YonSuite×DeepSeek：全场景AI赋能 – 另一本土巨头用友则选择与国内AI公司深度合作，将后者的DeepSeek大模型引入旗下YonSuite云ERP。 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)报道显示，YonSuite原有100多个AI应用场景，在接入DeepSeek V3/R1大模型后，正式迈向“AI+全场景”智能化跃升 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。具体而言，大模型为YonSuite注入了更强的数据分析和业务洞察能力，例如自动洞察市场变化、竞争情报，并优化预测模型以提升决策效率 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。在供应链管理中，实现了需求预测、库存优化、智能物流调度等功能的升级，使供应链协同更高效、抗风险能力提升 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。在生产制造模块，则通过引入AI实现了生产排程优化、设备运维智能化和产品质量检测自动化 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。这一案例的意义在于，用友将大模型作为企业级平台的核心引擎来打造，用友高层表示要“为企业实现复杂推理和智能决策”提供支持 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。这预示着ERP正在从传统的事务处理系统，升级为具备认知决策能力的系统。
华为盘古大模型×赛意信息：行业大模型 – 华为云推出的“盘古”系列预训练大模型也在向制造业渗透。2023年华为与智能制造解决方案商赛意信息合作，打造制造行业的大模型 ( )。盘古制造大模型融合了NLP大模型和视觉大模型，目标是提供开箱即用的工业场景AI能力 ( ) ( )。据报道，该模型将具备“五大技能”，包括制造需求理解、工艺标准文档生成、工业软件代码生成、产供过程视图识别、产供环节智能计划 ( )。这几乎覆盖了研发、生产、供应全过程，比如能够自动解读客户订单需求，生成相应的工艺流程文档；根据自然语言描述，直接产出MES系统可用的代码模块；利用视觉识别技术对产线图像进行检测分析；以及针对供应链的约束条件，给出智能排产和调度方案 ( )。盘古制造大模型旨在成为制造业的AI底座，结合华为MetaERP（去IOE的ERP方案）一起推广 ( )。虽然这一项目尚在推进中，但它代表了一种趋势：顶尖科技公司与行业ISV合作，训练领域大模型来解决行业特有问题。未来这些行业大模型有望与企业现有ERP/MES等系统对接，形成端到端的智能制造解决方案。
其他案例：除此之外，一些制造业标杆企业也在内部尝试大模型应用。例如，有传产企业将开源大语言模型部署在内部知识库上，让员工可以自然语言查询工艺配方、设备说明等文档，提高了知识获取效率。又例如海尔集团开发了面向工业互联网的“卡奥斯工业大模型”，用于探索最优工艺参数配置，被称为制造领域的创新实践 (工业界的AI变革：卡奥斯工业大模型如何成为最优工艺的探索者)。还有初创公司推出面向工厂管理的AI决策系统，可以接入不同品牌的ERP/SCM软件，统一进行数据分析和优化。这些探索虽然分散，但都印证了AI在制造业落地的可行性和价值。不少案例实现了降本增效：如某服装厂与AI公司联合开发服装设计大模型，能在3秒钟生成新款式设计图，大幅缩短研发周期 (2025年10个工业大模型值得期待 - 腾讯新闻)；又如某电子厂利用计算机视觉+大模型，实现了PCB板缺陷的自动检测，每年为企业节省上百万人力检验成本。
2. 未来发展趋势预测
基于当前的发展态势和技术演进，我们可以对端侧大模型+ERP在制造业的未来做出如下趋势研判：
趋势1：行业专属大模型兴起，与ERP深度融合 – 通用大模型固然功能强大，但制造业有很多行业特定知识和专业术语。未来会出现更多“行业垂直大模型”，如专注于钢铁、电子、服装、汽车等细分制造领域。这些模型在各自领域的海量数据上预训练，具备行业经验和知识。一旦成熟，它们很可能作为模块嵌入ERP/MES系统中，为行业用户提供定制化的智能助手。例如，服装行业大模型可无缝接入ERP的设计开发模块，帮助设计师生成款式和面料搭配方案；电子制造大模型则内置于MES，实时指导工艺参数调整和故障诊断。可以预见，大模型将成为ERP厂商新的竞争焦点：谁的模型更懂行业，谁的ERP就更具价值。国内外厂商都已在布局这一方向 (用友企业服务大模型) (用友联合行业领先企业发布三大行业垂类大模型！)。未来几年，我们将看到 ERP 与行业大模型打包提供的解决方案大行其道。
趋势2：边缘计算+云服务混合部署成为常态 – 出于对时延和数据主权的考虑，端侧部署会被广泛采用，但这并不排斥云端的作用。预计未来架构将倾向于**“云边协同”**：基础大模型在云端持续训练迭代，边缘部署精简版用于本地推理，重要数据留在本地、非敏感计算上云完成。这种模式下，ERP厂商可能提供本地AI一体机（内置经过优化的大模型推理引擎）给客户部署，同时在云端为其模型更新、知识库维护提供支持服务 (AIBox-Lingbrain企业AI工作站产品彩页V1.0.docx)。例如，企业每天的生产数据在本地AI模型中用于推理决策，而每周归总的非敏感数据上传到云端模型进一步训练改进，然后下发更新到本地。通过云边融合，企业既享受到云端强大算力带来的模型进化，又保证了数据不外泄和低延迟响应。
趋势3：制造业数字化平台逐步标准化智能中台 – 当前，不同企业在将AI融入自身ERP时往往各自摸索，但未来可能出现标准的**“AI中台”**产品。它类似于现在的BI商业智能平台，成为企业内部所有智能应用的底座。这个AI中台可对接各类数据源（ERP只是其中之一），调度多种AI模型，并提供统一的权限、安全、监控机制。制造企业引入AI中台后，可以在其上快速配置各种智能场景，而无需单独开发。有些领先厂商已在尝试将RPA（机器人流程自动化）、决策优化引擎、知识图谱等和大模型一起整合进统一平台 (YonAI，为企业构建持续的AI服务能力 - 用友)。预计不久的将来，一个中型制造企业可能采购一套数字化平台，其中就包含了AI中台模块，开箱即用支持诸如智能客服、产线异常检测、供应链预测等功能。标准化的好处是推广门槛降低，中小企业也用得起、用得惯，从而加速普及。
趋势4：市场渗透率大幅提升，竞争与合作并存 – 根据行业报告预测，截至2023年底中国制造业数字化解决方案市场规模约1万亿元人民币，数字化渗透率22%，未来还有巨大的增长空间 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。预计到2029年，该市场规模将达到2.3万亿元，年均复合增长率约16% (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。可以预见，随着数字化水平提升，智能ERP的渗透率也会随之走高，AI将成为企业管理软件的新标配。在这个过程中，传统ERP厂商、AI技术公司、以及大型云服务商之间既有竞争也有合作：ERP厂商希望掌握AI主动权，开发自有大模型（如用友YonGPT (YonGPT-用友企业服务大模型)）；AI公司则试图通过与行业伙伴合作切入市场（如赛意信息联手盘古模型）；云厂商则提供平台和基础设施支持各方（如阿里云与用友合作加速“AI in SaaS” (用友X阿里云：加速AI in SaaS - 新浪财经)）。这种多方互动有利于催生更成熟的解决方案。但对于企业用户来说，更重要的是实际价值而非技术来源，因而跨厂商生态的兼容融合也将是趋势——未来的大模型助手应能对接不同品牌的ERP/PLM/SCM系统，实现数据和流程的贯通。谁能提供兼容性更好的解决方案，谁就能在市场竞争中占优。
趋势5：政府和行业协会推动标准和示范 – 在中国，制造业的数字化、智能化转型是国家战略重点。可以预期政府相关部门和行业协会会推出指导标准和示范项目，推广大模型等新技术在工业领域的应用。例如，工信部可能制定工业大模型应用规范，明确数据安全、应用场景和效果评价标准，降低企业采用新技术的顾虑。再比如，行业龙头企业（航天、电子、汽车等领域）可能牵头组建联盟，共享部分非敏感数据来训练开放的大模型，从而惠及产业链上的中小企业。正如一次顶层会议指出的，要推动制造业数字化转型行动计划， (Top-level Chinese meeting urges digital transformation of ...)可以预见政策的东风将进一步扫清技术落地的障碍。在此趋势下，端侧大模型+ERP的应用有望在特定行业集群内率先规模化复制，以点带面提高整个产业链的智能化水平。
总的来说，未来几年我们将见证企业管理软件与人工智能深度融合的飞跃。从最初几个先锋企业的成功试点，逐步发展到产业普遍采用智能ERP，实现从数据到决策的智能闭环。这一过程中，不可避免会遇到挑战（如模型可靠性、人才缺口等），但技术的进步和实践的成熟将不断克服这些障碍。可以确信的是，端侧大模型+ERP的结合在中国制造业拥有广阔前景，它将引领新一轮效率变革和模式创新，成为制造强国建设的重要支撑力量之一。
六、面向企业决策者的建议
对于中国制造业企业的决策者而言，如何把握端侧大模型+ERP这一创新趋势，并将其切实应用于自身企业，是一个战略性课题。在投入实践前，需要全面考虑企业现状、技术条件和预期收益。基于前文分析和已有成功经验，这里提出一些落地实施的建议，供企业管理者参考：
1. 明确业务目标，聚焦痛点切入。 导入大模型之前，首先要从业务战略出发，明确希望解决的核心问题。数字化转型失败的一大原因就是目标不清 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。因此，管理层应梳理企业在生产管理、销售决策等方面最迫切的痛点，将其作为AI应用的切入点。例如，如果库存积压严重且缺乏预测，那么“建立AI驱动的需求预测和库存优化”就是明确的目标；如果内部报告产出耗时长、分析不足，那么“实现管理报表自动化和智能分析”可作为切入场景。聚焦痛点有助于小步快跑，在短期内看到效果，增强组织信心。同时，明确的业务目标还能指导技术选型和方案设计，避免为“上AI”而上AI。总之，不要把大模型当成时髦的噱头，而应视其为解决特定业务问题的工具，以结果为导向制定应用规划。
2. 从小规模试点开始，分阶段推进。 引入端侧大模型是一项系统工程，企业不妨采取“先试点、后推广、再集成深化”的路线。可先选择一个部门或业务流程进行试点。例如在财务部门试行智能报表助手，在一条产线试用预测性维护模型等。通过小范围试验，检验技术可行性和效果，对问题及时纠偏。这一过程中要建立清晰的指标评价体系，如报表生成时间缩短了多少、预测准确率达到多少等，用数据说话评估AI带来的改进。一旦试点验证成功，再逐步扩展到更多部门和环节，最终实现规模化覆盖。这种迭代推进策略，与数字化转型常用的敏捷方法类似，能降低一次性大投入的风险。Forrester的研究也建议企业采取分阶段的模块化实施策略，将风险和变化量分散到多个阶段去管理 (云ERP未来十年：9大颠覆性创新重塑企业管理)。企业可以制定一个3年分步计划：第1年重点实现一两个高价值场景AI落地，第2年扩大应用范围并开始系统集成，第3年完善智能中台、实现全面协同。切忌好高骛远一次性大而全上线，稳扎稳打方能确保成功。
3. 培养复合型人才，组建AI推进团队。 决策者需要认识到，引入AI不仅是买软件硬件，更需要人来驾驭和运维。这就要求培养和引进既懂制造业务又懂数据技术的复合型人才 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。可以考虑在企业内部成立一个跨部门的“数字化创新小组”或AI项目团队，成员包括IT部门骨干、业务流程专家，以及外部聘请的AI顾问等。团队职责是统筹AI项目实施，沟通业务需求与技术实现的桥梁 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。在人才培养上，可送现有IT人员去参加大数据、机器学习培训，也可挑选对数据分析有兴趣的业务骨干进行培养，使其成为“公民数据科学家”。有条件的企业应建立自己的AI卓越中心（CoE），正如一些先进企业所做的那样，由高层支持，在组织内推广AI技能和知识 (云ERP未来十年：9大颠覆性创新重塑企业管理)。同时，也要充分利用外部专家和合作伙伴的力量，短期内弥补内部人才不足。例如，邀请ERP厂商的技术顾问、大学科研团队等参与项目共创。在组织激励上，要鼓励业务人员大胆尝试新工具，对成功案例给予认可和奖励，营造数字化创新的企业文化。当人才梯队建立起来后，AI项目的推进将事半功倍，持续迭代有了可靠保障。
4. 强化数据治理，打好数字基础。 任何AI应用效果好坏，关键取决于底层数据质量和治理水平。企业应趁引入AI之机，全面检视自身的数据基础是否达标。首先要清理和整合现有数据，消除信息孤岛 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。这可能需要开展主数据治理，把不同系统中的关键字段（如物料编码、客户ID）统一标准，建立企业数据地图。其次，补齐数字化短板：哪些重要环节还在用纸和Excel？需要尽快引入信息系统以沉淀数据。例如生产车间如果没有数据采集系统，可以考虑部署MES或IoT传感器来获取设备和过程数据，为AI提供输入。再次，完善数据质量管控机制：设立数据负责人角色，定期检查重要数据的完整性、准确性，并通过ERP内置的工具或第三方数据管理软件纠正错误数据。只有高质量的数据才能产出高可信的AI决策，“垃圾进，垃圾出”在大模型场景下同样适用。此外，企业可以逐步建设自己的数据仓库或数据湖，汇总历史数据供AI模型训练使用。简而言之，大模型应用不是“凭空造智能”，其智慧源泉来自企业自己的数据资产。决策者应当重视并投资于数据治理，这是一项长期收益显著的基础工程。
5. 注重安全合规，选择适当部署模式。 在享受AI带来的强大功能同时，企业管理者必须确保不触碰安全与合规红线。首先要明确哪些数据绝不能外流（如涉密图纸、个人隐私数据），哪些可以在受控条件下用于模型训练。在此基础上决定采用何种部署模式：如果数据高度敏感，可采取完全本地部署，模型在内网环境运行，隔绝外部联网，仅定期由管理员手动更新模型；如果数据敏感度适中，可考虑“本地+云”混合模式，让不敏感的数据上云训练或调用更强大的云端模型，而敏感信息只在本地模型中处理 (AIBox-Lingbrain企业AI工作站产品彩页V1.0.docx)。在模型供应商选择上，也要考察其安全措施，例如是否提供模型内容审核接口、日志留存功能等。对于第三方合作伙伴，要签署严格的保密协议，明确数据归属和用途范围。内部也应制定AI使用规范，防止员工在与大模型交互时无意泄露机密信息。权限管理方面，确保AI系统集成遵循最小权限原则，即给予AI代理账号仅完成任务所需的数据访问权限 (你好，请问下我们用的金蝶云ERP，数据库都在金蝶的云上，可以用 ...)。另外，密切关注国家关于数据出境、人工智能应用的法律法规动态，确保公司的AI应用符合最新合规要求。总之，安全永远是底线。正如金蝶云不开放直连数据库是为安全考虑一样 (你好，请问下我们用的金蝶云ERP，数据库都在金蝶的云上，可以用 ...)，企业在享用AI便利时也要筑牢安全篱笆，做到既聪明又谨慎。
6. 与供应商和生态伙伴积极合作。 推动端侧大模型+ERP应用，企业不必也不应该单打独斗。应当充分利用ERP厂商和AI厂商的生态资源，借力发展。首先，和现有ERP供应商保持密切沟通，了解其最新的产品路线和AI功能模块。许多ERP厂商已经推出了AI插件或即将发布相关功能，作为用户可以参与内测或试点，共同打磨产品。例如，用友、金蝶等都有各自AI战略，深度参与这些生态有助于获得技术支持和先发优势 (用友YonSuite上线DeepSeek大模型，开启企业“AI+全场景”智能化跃升)。其次，与云服务商和AI公司建立合作关系。云厂商往往拥有领先的基础模型和工具平台（如阿里通义大模型、百度文心大模型等），可以为企业定制训练模型提供算力支持和技术辅导。AI初创公司则灵活创新，愿意根据企业需求快速开发定制方案，与这样的伙伴合作能够获得贴身定制的服务。在合作中，要善于引入外部智力：邀请专业咨询公司诊断企业AI机会点，或与高校研究团队联合攻关企业特定难题。第三，参与行业联盟和论坛，共享经验教训。很多时候别的企业遇到的坑和解决方案对你有参考价值，抱团探索可以减少弯路。当前业内已经有一些“工业大模型联盟”“智能制造标杆企业交流”活动，建议企业积极加入，从中获得启发并贡献自己的案例。通过内部力量与外部资源相结合，企业可以少走弯路，加快实施步伐。管理者应具有开放合作的心态，将自身数字化转型需求与伙伴的技术供给有效对接，形成共赢。
7. 持续评估ROI，逐步扩大投入。 最后也是很重要的一点，企业在导入新技术时要始终关注投入产出比，确保项目创造实际价值。为此，决策者应建立量化的ROI评估模型，包括直接效益（如效率提升带来的人力成本节约、预测准确度提高带来的库存减少）和间接效益（如决策改善带来的营收增长机会、数字化形象提升带来的品牌价值）等。对每个AI应用场景，都应事先设定KPI目标，实施后定期评估达成情况。如果某些应用未达到预期，要分析原因是技术不成熟还是应用方式不当，及时做出调整或暂停。对于效果显著的场景，则可以加大投入或复制到更多领域。通过这种循证管理，逐步加大在大模型+ERP方面的预算投入，把资源用在刀刃上。需要强调的是，有些智能化效益可能是长期才能体现的，例如培养了数据驱动决策文化、避免了一次决策失误的潜在损失等，决策者在算账时也要把视野放长远。而从整体市场看，随着技术成熟和竞争加剧，AI解决方案的成本会逐年下降。事实上，不少厂商已推出针对中小企业的轻量级AI方案，力求让中小制造企业以可承受的价格用上先进技术 ([36氪研究院]：中国中小企业数字化转型研究报告（2022） - 发现报告)。因此企业不妨及早尝试，小投入撬动大变革，在实践中总结经验，再在适当时机扩大规模，实现指数级的收益增长。
综上所述，端侧大模型+ERP的应用对制造企业既是机遇也是挑战。作为决策者，需要有前瞻性的视野和务实的行动：既看到其长远战略价值，又脚踏实地做好人才、数据、流程等各项准备。正如业内观点所言，数字化转型“痛点与需求并行” (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)，AI应用不是一蹴而就，但需求明确、方案多样，未来潜力巨大 (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网) (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)。通过科学规划和坚定执行，中国制造业企业完全可以在这股智能化浪潮中抢占先机。我们有理由相信，在不久的将来，“AI大脑”将成为制造企业标配的生产力工具，端侧大模型+ERP的深度融合将帮助无数企业实现提质增效，迈向数字化转型的新阶段。决策者今天的每一步布局，都将在明天成为企业竞争优势的重要组成部分。抓住机遇、稳步前行，才能在未来的产业版图中立于不败之地。 (云ERP未来十年：9大颠覆性创新重塑企业管理) (制造业数字化转型：痛点与需求并行_新浪财经_新浪网)
