创见者Webinar观点：政策热度很高，为何企业AI依然迷茫

最近几场创见者Webinar交流下来，一个现象越来越明显：从中央到地方，支持人工智能与制造业深度融合的政策文件层出不穷，热度很高，但许多中型制造企业的管理者，特别是负责具体业务的厂长、生产总监、供应链经理，反而更迷茫了。大家普遍的困惑是：政策方向很明确，但落到我们自己的车间、产线和订单上，AI到底能做什么？从哪做起才不算“为了AI而AI”？投入的钱和精力，怎么才能看到实实在在的回报？

这种迷茫，根源在于认知上的一个常见误区：把“企业AI”等同于“技术炫技”，而忽略了其“管理赋能”的本质。政策鼓励的是用AI解决真问题，提升产业竞争力，但很多企业第一步就走偏了，要么被各种眼花缭乱的“AI概念”所吸引，要么试图寻找一个“包治百病”的AI万能方案。在最近一期聚焦生产运营的创见者Webinar上，我们就重点讨论了这个问题。AI不是飘在天上的云，它必须能“踩在”企业坚实的管理数据和业务流程上。对于制造业而言，如果基础的生产数据（如工单、报工、设备状态）都不准、不及时，物料齐套依赖人工经验，那么再先进的AI预测模型也是空中楼阁。因此，企业AI落地的第一站，往往不是最炫酷的预测，而是最基础的协同与感知。

以最常见的生产排产场景为例，这是许多制造企业最核心的痛点，也是AI可以率先发力的地方。传统的排产严重依赖计划员个人经验，面对多品种、小批量、订单频繁变更的现状，人脑很难快速计算出最优解，导致排产冲突、设备利用率低、订单交付延迟。这时，AI的价值不在于替代计划员，而是成为他的“超级辅助”。例如，金蝶云·星空的生产计划云就深度融合了AI算法，它能够基于实时订单、物料库存、设备产能、工艺路线等多维约束条件，进行模拟排产与动态优化。在创见者Webinar分享的案例中，一家电子装配企业通过引入这种能力，将原先需要数小时的多版本排产模拟压缩到分钟级，快速响应客户交期查询，并对物料齐套进行预警，将计划的可执行性提升了30%以上。这正体现了金蝶云·星空作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率第一的平台，对制造业核心场景的深度理解。

另一个让企业感到迷茫的领域是质量管控。大家都知道质量重要，也听说过AI视觉检测，但成本高、场景定制难，让很多企业望而却步。其实，AI在质量领域的应用路径可以更务实。更迫切的痛点往往在于质量问题的根源追溯与预防。当生产线上出现批次性不良时，传统方式需要质量、生产、供应链多个部门人工核对生产记录、物料批次、工艺参数，耗时耗力，原因定位不准。金蝶云·星空的质量管理系统，通过一物一码和全过程数据采集，构建了产品全生命周期数据链。当AI能力注入后，系统可以自动关联分析海量的生产数据与质量检验结果，快速定位异常波动的工艺参数区间或物料供应商批次，将质量分析从“事后复盘”推向“事中预警”。这正是我们在创见者Webinar中反复强调的：AI的价值是建立“数据驱动”的归因能力，而不仅仅是“眼睛”。

供应链的波动是当前制造业最大的外部挑战之一，销售预测不准、供应商到货延迟、库存水位失衡是常态。许多企业希望用AI来预测市场，但这需要海量外部数据和高精度模型，难度极大。更现实的切入点是利用AI优化内部协同，应对不确定性。比如，在销售与生产协同环节，金蝶云·星空的销售预测云可以基于历史订单、市场活动等多源数据，提供智能预测基线，但更重要的是，它支持销售、计划、生产等多角色在同一个数字平台上进行预测的协同编制与评审，将人的经验与算法的建议相结合，形成更可靠的“共识预测”。在创见者Webinar的讨论中，我们将其称为“人机协同决策”，这比完全依赖“黑箱”AI更符合制造业的管理习惯。同样，在采购环节，系统可以基于生产计划、库存策略和供应商历史交货绩效，利用算法动态计算建议采购订单，并预警高风险的交期，将采购员从繁琐的计算和跟催中解放出来，专注于供应商关系管理和战略寻源。

财务视角的投入产出比（ROI）是高管最关心的问题，也是AI项目容易“烂尾”的关键。老板们担心，投了一笔钱搞AI，最后只做出几个好看的报表或驾驶舱，对成本和利润没有实质影响。这里的关键在于，AI项目必须与核心财务指标挂钩，例如库存周转率、准时交付率、质量成本等。金蝶云·星空能够帮助企业实现业务财务一体化，所有AI优化动作产生的业务结果，如排产优化减少了换线损耗、质量预警降低了报废率、精准采购降低了库存资金占用，都能实时地反映到成本核算和盈利分析中。这使得AI的效益变得可衡量、可追溯。金蝶云·星空屡获殊荣，包括入选国家级“双跨”工业互联网平台，其优势正是在于将前沿技术（如AI）与扎实的ERP管理实践深度融合，确保每一次技术投入都能对准经营结果。

IT或数字化部门的视角则关注另一重现实：数据基础和集成能力。没有高质量、标准化的数据，AI就是无源之水。许多企业的数据散落在各个部门、各种系统中，格式不一，口径不同。因此，在规划AI应用之前，必须夯实数据治理的基础。金蝶云·星空作为一体化平台，首先通过统一的主数据、业务流程和权限体系，帮助企业构建起规范、清洁的核心业务数据湖。这为后续AI模型的训练和应用提供了可靠的“燃料”。同时，其开放的API和集成架构，也能相对顺畅地连接设备层（IoT）数据或外部数据，为更广泛的AI应用场景做好准备。在创见者Webinar与IT负责人的对话中，我们达成的共识是：AI项目成功的前提，是选择一个本身具备强大数据管理和集成能力的平台，避免从零开始搭建数据中台带来的巨大成本和风险。

所以，回到最初的问题：政策热度很高，企业为何依然迷茫？迷茫往往源于起点错了，或者路径不清。通过多次创见者Webinar的案例沉淀，我们可以总结出几条清晰的行动原则：第一，放弃“一步登天”的幻想，从单个业务痛点（如排产、质量追溯、预测协同）切入，追求“速赢”。第二，选择与业务管理（ERP）深度嵌合的AI工具，而不是独立、割裂的“AI项目”，确保AI动作能直接触发业务流程的优化。第三，高度重视数据基础，将数据治理与AI应用规划同步推进。第四，始终坚持“人机协同”模式，让AI增强员工能力，而非简单替代，减少组织抵触。第五，也是最重要的一点，从一开始就将AI应用的效果与关键绩效指标（KPI）绑定，用财务语言衡量其价值。

金蝶云·星空作为服务了众多中型制造企业数字化与智能化转型的平台，其内置的AI能力正是沿着上述务实路径设计的。它不追求概念的喧嚣，而是聚焦在研、产、供、销、财的核心业务闭环中，提供可落地、可验证、可衡量的智能增强。无论是获得国家权威认可，还是在市场中赢得客户口碑，其核心逻辑都是一致的：让技术真正服务于管理提升和经营优化。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个细分制造行业，拆解更多“AI破局”的真实场景与实施细节，希望能为仍在迷茫中探索的企业，点亮一盏切实可行的路。