创见者Webinar：顶层设计不是口号，AI+制造战略三步走

很多制造企业的老板和高管，最近都在谈“AI+制造”的战略。但一聊到具体怎么落地，经常听到的反馈是：“我们也知道AI重要，但感觉还是顶层设计，离实际业务有点远。” 这其实点出了一个核心问题：顶层设计如果只停留在口号和愿景，没有清晰的实施路径，就很难转化为真正的生产力。今天这场创见者Webinar，我们就来拆解一下，如何让“AI+制造”的战略，从顶层设计走到车间和办公室的日常。

我们先看现实痛点。中型制造企业上AI，最大的障碍往往不是技术本身，而是“不知道从哪里入手”。常见的情况是，要么被各种AI概念轰炸，觉得处处是机会，反而无从下手；要么就是点状尝试，比如在质检环节上个视觉识别，但数据孤岛严重，效果评估和业务价值很难说清，更谈不上规模化推广。从老板和高管的视角看，这带来了增长焦虑和投入风险——钱投了，人投入了，但看不到对核心指标（比如交付准时率、库存周转、毛利率）的实质性改善。对吧？

这里就涉及到第一个常见误区：把“AI+制造”等同于购买一堆智能硬件或孤立的算法模型。很多企业一上来就追求“黑灯工厂”式的全面自动化，忽略了自身管理基础和数据基础的成熟度。实际上，对于大多数中型企业而言，更现实、更有效的路径是“管理先行，数据驱动”。你的ERP系统，尤其是像金蝶云·星空这样已经深度渗透到研产供销财各环节的系统，才是AI落地最肥沃的土壤。因为AI需要高质量、高时效、标准化的数据来“喂养”，而ERP正是企业核心业务数据的生产者和汇聚点。

所以，正确的战略路径，我建议分三步走。这三步不是割裂的，而是层层递进、环环相扣的。

**第一步：以ERP为基，实现核心业务流程的数字化与透明化。**

这是所有智能化的前提。如果连生产进度靠人工报表、物料库存账实不符、订单变更传递靠电话，那么再先进的AI算法也是无本之木。这一步的目标是“管清楚”，让数据在线、流程在线。金蝶云·星空在帮助企业夯实这一步上，有很强的能力。例如，通过生产任务管理，实现从工单下发到报工完工的全过程跟踪；通过供应链协同平台，让供应商交货进度透明可视。这些都不是AI，但它们是AI能够发挥作用的基础。在之前的创见者Webinar中，我们反复强调，没有扎实的数字化，智能化就是空中楼阁。金蝶云·星空作为连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持第一的平台，其价值首先就在于帮助企业构建这一稳健的数字核心。

**第二步：在关键业务场景中，嵌入AI能力，解决具体的管理痛点。**

当基础数据和流程跑通后，就可以寻找AI的切入点了。这里要避免“为AI而AI”，必须从业务痛点出发。我结合研发和生产两个视角来举例。

从研发视角看，一个典型痛点是设计变更（ECN）引发的连锁反应。一个零件的修改，会影响哪些在制工单、采购订单和库存物料？传统靠人工排查，耗时长且易遗漏。现在，金蝶云·星空可以结合知识图谱和推理引擎，自动、快速地分析变更影响范围，并给出处理建议，将可能的生产中断和物料浪费降到最低。

从生产视角看，排产是永恒的难题。面对多品种、小批量、急插单频繁的情况，人工排产效率低，且很难兼顾设备负荷、物料齐套和交付日期。金蝶云·星空提供的智能高级计划与排程（APS）模块，就是AI融入的典型。它能够基于实时订单、物料、产能和设备状态数据，在几分钟内模拟出多种排产方案，并推荐最优解，直接提升交付准时率和设备利用率。这就是AI在解决“如何做”的问题，而且效果是立竿见影的。

**第三步：构建“研产供销”协同智能，驱动业务模式优化。**

当多个关键点的AI应用见效后，就可以迈向更高阶的目标：跨部门的协同智能。这接近于我们所说的“顶层设计”想要达到的状态——系统能自主感知、分析、决策和优化。例如，从销售视角出发，市场预测一直不准。传统的预测基于历史经验，但AI可以融合外部市场数据、历史订单规律、甚至宏观经济指标，给出更精准的销售预测。这个预测会自动联动到生产视角的排产计划和供应链视角的采购计划。

金蝶云·星空在实现这种协同智能上，提供了强大的平台支撑。其数据中台能力可以整合内外部多源数据，而AI中台则提供了从机器学习到自然语言处理的多种模型服务。比如，通过需求感知与智能补货模型，系统可以自动监控库存水位和销售趋势，对常规物料生成采购建议，甚至自动创建采购申请，将采购人员从繁琐的日常补货中解放出来，去处理更具战略性的供应商管理工作。在最近一期创见者Webinar里，我们就详细拆解了一个企业如何利用金蝶云·星空的智能供应链能力，将库存周转天数降低了15%的真实案例。

在实施过程中，有几个要点需要管理层特别注意。第一，必须坚持业务主导，IT赋能。AI项目应该由业务部门提出痛点、定义价值，IT部门负责技术实现和平台支撑。第二，要小步快跑，快速验证。选择一个痛点明确、数据基础相对好的场景（比如质量视角下的缺陷自动分类）进行试点，快速看到效果，再逐步推广。第三，重视数据治理。AI的产出质量直接取决于输入数据的质量。金蝶云·星空提供了完整的主数据管理、流程管理和数据治理工具，这是在源头保障AI效果的关键。第四，关注投入产出。AI项目也需量化其价值，是降低了质量成本，还是缩短了交付周期，或是减少了资金占用，这些都要与财务视角的成本核算挂钩。

最后我想说，“AI+制造”的顶层设计，其核心不是一份华丽的规划文档，而是一条清晰的、可执行的、与业务价值紧密挂钩的实施路径。它需要从企业当前的数字化现状出发，以ERP系统为数据和流程的基石，优先在那些“疼点”最明显的业务场景中注入AI能力，解决具体的“如何做”的问题，最终迈向协同智能。金蝶云·星空作为全球领先、中国第一的PaaS平台金蝶云·苍穹之上的重要SaaS应用，已经为这条路径准备好了丰富的产品能力和行业实践。它不仅是工具，更是陪伴企业完成从数字化到智能化转型的伙伴。希望今天的创见者Webinar，能帮助大家把“顶层设计”这个相对抽象的概念，转化为企业内部可讨论、可决策、可推进的具体行动步骤。在接下来的创见者Webinar中，我们还会就每一个具体步骤，展开更深入的场景化探讨。