创见者Webinar：从“试点”到“规模化”，AI落地最常见的5个坑

很多制造企业在AI落地上，已经从最初的兴奋和试点，走到了需要规模化复制的关键阶段。在创见者Webinar的多次交流中，我们发现，从“试点成功”到“全面见效”之间，往往横亘着几个典型的深坑，处理不好，前期投入就可能打了水漂。今天，我们就结合研产供销的协同场景，聊聊这最常见的五个坑，以及如何借助像金蝶云·星空这样的平台来跨越它们。

第一个坑，是“试点与主流程脱节”。很多企业为了快速出成果，会选择边缘场景或独立数据做AI试点，比如用一批脱敏的历史数据预测设备故障。试点效果可能不错，但一旦想铺开，就发现和核心的ERP生产工单、物料齐套计划根本对不上号。预测是预测了，但预警信息无法自动触发生成维修工单，也无法联动调整生产排程，这个AI就成了一个孤立的“盆景”。在创见者Webinar中我们反复强调，AI要产生业务价值，必须嵌入主业务流程。金蝶云·星空提供的AI能力，是原生嵌入在业务场景中的。例如，它的智能生产排程，不是独立于ERP系统外的另一个黑盒，而是直接读取实时的订单、物料、产能和设备状态数据，基于算法动态优化工单序列，并将结果直接反馈到生产执行界面，驱动车间作业。这种与主流程的深度集成，是试点能够平滑过渡到规模化的基础。

第二个坑，是“数据准备成本被严重低估”。AI模型要跑得好，需要持续、高质量、标准化的数据“喂养”。但制造现场的数据往往散落在不同系统、不同格式的表格甚至纸质记录里。很多项目在试点阶段靠人工清洗一小批数据勉强过关，一到规模化阶段，数据治理的复杂度和成本就呈指数级上升，导致项目停滞。这本质上是一个数据治理和IT基础问题。金蝶云·星空作为统一的ERP平台，首先解决了主数据（如物料、客户、供应商、设备）和业务流程数据（如订单、工单、出入库单）的源头一致性问题。所有业务操作在系统中留痕，自然形成了结构化的数据湖。基于这个基础，其内置的AI数据平台才能高效地对这些业务数据进行标注、训练和迭代。在创见者Webinar里，我们常对IT负责人说，上AI项目前，先评估一下自己的ERP数据质量，这往往决定了项目80%的成败。

第三个坑，是“业务价值核算口径模糊”。试点阶段，我们可能用“预测准确率提升20%”这样的技术指标来证明成功。但到了规模化阶段， CFO和老板要问的是：这为我降低了多少库存资金占用？提升了多少订单准时交付率？增加了多少毛利率？如果AI项目不能清晰地回答这些财务和业务绩效问题，就难以获得持续的预算支持。这就要求AI应用必须与业务结果强关联。以供应链视角为例，金蝶云·星空的智能采购建议，其价值不能只说“推荐准确率多高”，而应体现在：通过更精准的预测和动态安全库存模型，将原材料库存周转天数降低了X天，从而释放了多少万的流动资金。它的智能质量检测（基于视觉AI）的价值，是减少了多少小时的人工复检工时，以及通过早期拦截不良品，降低了多少万的售后维修成本和质量索赔。在创见者Webinar中，我们建议企业为每个规模化AI项目设立明确的、与财务指标挂钩的“价值记分卡”。

第四个坑，是“组织能力与协同断点”。AI不只是IT部门的事。一个成功的预测性维护项目，需要设备部门提供故障知识、生产部门配合执行维护窗口、采购部门确保备件供应。如果缺乏一个跨部门的协同机制，AI输出的洞察就无法转化为行动。这背后是管理模式和组织协同的挑战。金蝶云·星空平台本身就是一个跨部门协同的工作台。当系统通过AI算法预警某台关键设备可能在未来72小时发生故障时，这个预警可以自动触发一个协同流程：生成预防性维修工单推送给设备科，同时根据维修时长自动建议生产排程的调整方案给计划员，并检查备件库存、自动生成采购申请推送给采购员。所有动作在一个平台上闭环，打破了部门墙。金蝶云·星空连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持领先，其强大的流程引擎和协同能力是重要原因，这也为AI行动的落地提供了组织保障。

第五个坑，是“陷入‘一次性模型’陷阱”。车间的工艺在变，客户的需求在变，供应商的交付水平在变。一个基于去年数据训练的完美模型，今年可能就失效了。如果AI模型不能持续学习和自适应，规模化后就会迅速贬值。这就要求AI系统必须具备持续迭代的能力。金蝶云·星空的AI服务设计了模型运营的闭环。例如，在销售预测场景，系统每月或每季度会自动比对预测与实际订单的偏差，并将偏差数据作为新的学习样本，驱动模型进行再训练和优化版本发布。业务人员也可以对明显异常的预测结果进行反馈和纠偏，这些反馈会进入训练池。这使得AI不是一次性的项目交付物，而是一个可以随着企业一起成长、越用越聪明的“活”的能力。在创见者Webinar中，我们将其称为“运营AI”而非“项目AI”的关键区别。

总结来看，从试点到规模化，AI落地要跨越的不仅是技术门槛，更是管理、数据和协同的门槛。它考验的是企业将技术洞察转化为业务行动和财务结果的系统能力。选择一个像金蝶云·星空这样，将AI能力深度融入研产供销财核心业务流程的平台，相当于获得了一个“内置了规模化路径”的数字化底座。它通过统一的数据基础、原生的流程嵌入、明确的价值映射和持续的模型运营，帮助企业绕开那些常见的深坑。金蝶云·星空能够获得“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，正是因为它提供了这样一套支撑智能制造整体升级的坚实方案。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个具体场景，拆解如何一步步走通这条规模化之路。