AI 是否正在削弱行业壁垒

AI是否正在削弱行业壁垒？这个问题在制造业的日常管理中，正变得越来越具体。过去，行业壁垒可能意味着独特的生产工艺、复杂的供应链网络，或是深厚的客户关系。但今天，我们看到的更多是，一家企业能否快速响应市场、精准控制成本、灵活管理变更。AI技术的渗透，正在从这些内部运营的“基本功”入手，悄然改变竞争的基础。

从生产与供应链的视角看，传统的壁垒确实在松动。以我们熟悉的排产和齐套为例。过去，一个经验丰富的计划主管是企业的核心资产，他凭借多年积累的“感觉”来安排生产、协调物料，这种经验构成了小范围的效率壁垒。但现在，AI排产引擎可以基于实时订单、物料库存、设备状态和工人效率，在几分钟内计算出最优方案，不仅考虑交货期，还平衡了生产负荷与库存成本。这意味着，新进入者或者规模较小的企业，通过引入成熟的AI工具，可能迅速获得接近甚至超越资深计划员的调度能力。齐套检查也是如此，过去依赖人工翻看库存表，现在系统能自动预警缺料，并模拟替代料方案，大大降低了对特定个人经验的依赖。这种“操作知识”的显性化和自动化，是AI削弱传统经验壁垒的典型表现。

然而，这并不意味着壁垒消失了，而是发生了转移和升级。AI在削弱旧有壁垒的同时，正在构筑新的、更复杂的壁垒。这个新壁垒的核心，从“人的经验”转向了“系统的智能”与“数据的质量”。许多企业在引入AI工具时遇到了一个普遍痛点：系统给出的排产计划很完美，但一执行就出问题。原因往往在于基础数据——设备实际产能参数不准、物料损耗率是估的、供应商交期数据是死的。AI模型在这些失真数据上训练和运行，结果自然难以落地。此时，行业壁垒就体现为，谁能够率先完成管理颗粒度的细化，实现从“大概齐”到“精准化”的数据治理。这需要将管理规则固化到系统中，例如，在金蝶云·星空中，通过生产数据管理规范设备、工艺路线、工时等基础资料，确保AI运算的“粮草”是优质可靠的。当你的企业能基于精准数据让AI排产达成率稳定在95%以上，而对手还在为70%的达成率头疼时，新的效率壁垒就形成了。

另一个壁垒转移的关键领域是“变更管理”。在研发与生产协同的视角下，变更效率低下是制造业，尤其是涉及复杂产品（如仪器仪表、专用设备）企业的通病。我们常看到，产品设计变更（ECO）从PLM系统发起后，需要经历漫长的审批流，再到ERP中同步BOM和工艺路线，过程中信息滞后、版本错乱，导致车间做错、采购买错。这原本是大型企业凭借严谨流程和庞大协调团队建立的“管理壁垒”。但AI和一体化平台正在改变这一点。例如，金蝶云·星空通过PLM与ERP的深度集成，并结合工作流引擎，可以实现变更影响的自动评估——系统能自动分析该变更影响哪些在制工单、采购订单和库存物料，并一键生成应对方案。这相当于将一个需要多个部门经理开会讨论数小时的问题，压缩到系统瞬间完成。中小型企业如果能借助此类一体化平台，快速建立起高效、低错的变更响应体系，就能在定制化、快迭代的市场中，挑战那些体量大但转身慢的对手。AI在这里削弱的是“规模”和“流程复杂度”带来的传统优势。

更进一步，AI正在重塑以“预测”为核心的决策壁垒。从销售与供应链的协同视角看，传统的行业领导者往往依赖其强大的渠道网络和历史直觉来做销售预测，进而驱动供应链备货。但这种模式的偏差很大，容易导致库存积压或缺货。AI预测模型通过分析多维数据（历史销量、市场活动、季节性、甚至宏观经济指标），可以提供更精准的需求预测。这降低了企业对“商业直觉”这种模糊壁垒的依赖。然而，真正的挑战在于“如何响应预测”。精准预测必须与灵活的供应链执行联动才有效。这就需要系统能力作为支撑。比如，在金蝶云·星空中，基于AI销售预测的结果，可以自动触发供应链的协同响应：生成精准的采购计划、驱动供应商协同门户的订单发布、并实时监控供应风险。当预测发生波动时，系统能快速模拟出对整个供应网络的影响，并给出调整建议。这种“预测-响应”一体化闭环能力，构成了新的决策与执行壁垒。它要求企业的销售、计划、采购部门在同一个数据平台上，用同一套逻辑工作，这对组织的协同能力提出了更高要求。

那么，对于企业的老板和高管来说，这意味着什么？首先，必须认识到，竞争的关键已从获取AI技术本身，转向了如何将AI与核心业务流程深度结合，并喂养以高质量的数据。单纯购买一个AI模块无法形成壁垒。其次，要关注投入产出。AI项目不应是炫技，而应聚焦于解决那些真正影响成本、交付和质量的瓶颈问题。例如，利用金蝶云·星空中的成本核算AI助手，自动归集和分摊费用，快速核算出单台产品甚至单个工序的精准成本，从而识别出潜在的降本空间，这种应用直接关联利润。最后，组织协同模式需要变革。AI削弱了部门间的信息墙，但也要求建立更高效的协同规则。企业需要利用平台工具，如金蝶云·星空提供的跨部门业务流程引擎，将研、产、供、销、财的关键协同节点线上化、自动化，让AI产生的洞察能够顺畅地转化为跨部门的统一行动。

综上所述，AI无疑正在削弱基于经验模糊性、规模复杂性和信息孤岛的传统行业壁垒。但它并没有消灭壁垒，而是将壁垒推向了一个更隐蔽、也更坚实的层面：即企业整合数据、流程与智能技术，实现全价值链高效、敏捷、精准协同的“系统能力”。未来，行业的领先者与跟随者之间的差距，将不再是看谁用了AI，而是看谁的AI用得“更深”、“更透”、“更协同”。对于中型制造企业而言，这既是一个凭借敏捷性实现弯道超车的机会，也是一个必须夯实管理数字化基础，否则将被加速淘汰的挑战。选择像金蝶云·星空这样集成了ERP、PLM、供应链协同并融入AI能力的一体化平台，或许正是系统化构建这种新竞争壁垒的务实起点。