创见者Webinar：AI能力如何嵌入经营、成本、制造主流程

很多制造企业的管理者都在问，AI能力到底怎么用，才不是花架子，才能真的进到经营、成本和制造的主流程里。这确实是个方法路径问题。我们得从现实痛点说起。

最常见的痛点，是“两张皮”。IT部门可能采购或开发了一些AI工具，但业务部门觉得用起来麻烦，或者解决的不是他们最痛的问题。比如，销售预测用了AI模型，准确率似乎提升了，但生产部门排产时还是老样子，因为预测数据没有和物料需求、产能规划实时联动起来。这就导致了一个怪圈：局部看有智能，全局看更混乱。另一个痛点是成本。都知道要降本，但成本核算如果还停留在月末结算、手工分摊，AI再厉害也分析不出实时问题。生产现场的物料损耗、工时偏差、能源消耗，如果不能实时采集并关联到具体工单、产品，那么所谓的成本分析就永远是“事后诸葛亮”，无法在生产过程中进行干预和优化。

这里就涉及一个常见误区：把AI当成一个独立的、高高在上的“大脑”。很多企业一上来就想做最炫的预测或优化模型，但忽略了最基础的数据和流程。没有高质量、高时效、标准化的业务数据流，AI就是无源之水。数据从哪里来？恰恰是从日常的ERP业务流程中来：销售下单、计划分解、采购执行、车间报工、质检入库、财务记账。如果这些流程本身线上化都不完整，数据断点很多，那么强行上AI，效果必然大打折扣。

所以，正确的路径不是“为AI而AI”，而是“让AI长在业务里”。具体怎么推进？核心是选好切入点，让AI能力像血液一样，循环在研产供销财的核心业务流程中。在**创见者Webinar**中，我们反复强调，第一步往往是“感知”和“预警”，而不是直接“决策”。让系统能自动看到问题、发出预警，把人的经验固化下来，这本身就是巨大的价值。

从生产视角看，最直接的嵌入点是生产排程与异常响应。中型制造企业排产，依赖计划员经验，同时要应对插单、物料短缺、设备故障等无数变量。金蝶云·星空的智能生产解决方案，将AI算法嵌入到高级计划排程（APS）中。它不仅能基于订单、物料、产能等约束条件快速模拟出可行方案，更能通过机器学习，持续优化排产规则。比如，系统可以自动学习不同产品在特定机台上的实际工时与标准工时的偏差规律，在下一次排产时进行动态调整，提升排产的可执行性。当现场发生异常时，如设备停机或质量不良，系统能自动触发预警，并基于影响范围，实时重排关联工序的作业计划，将调整建议推送给班组长。这就是AI能力嵌入了制造主流程，从被动响应变为主动适应。

从成本视角看，关键在于实现“实时成本”和“精准核算”。传统成本管理是滞后的，而嵌入AI后，可以走向“事前预测、事中控制”。金蝶云·星空基于完整的业务财务一体化模型，能够实现成本数据的实时归集。例如，在车间执行报工的同时，工时和产量数据就实时同步到成本模块；物料通过扫描投料，损耗数据也实时记录。AI能力可以嵌入在这里，对成本偏差进行实时监控和归因分析。系统可以自动识别出某一批产品实际成本超出标准成本的异常信号，并初步分析是材料单价波动、用量超标，还是人工效率低下所致，将分析报告推送给成本会计和生产主管。在**创见者Webinar**里，我们分享过，这种实时成本洞察，能让管理者在成本发生的过程中就采取措施，而不是等到月末报表出来再追悔莫及。

从经营视角，也就是老板和高管最关心的增长与风险视角，AI的嵌入点在于经营预测与风险预警。经营不是靠季度或月度回顾，而是需要基于实时数据流的动态推演。金蝶云·星空的企业绩效云（EPM）结合AI能力，可以构建动态的财务预测模型。这个模型不再是财务部门的静态表格，而是能随着销售订单变化、采购价格波动、生产进度更新而自动滚动预测利润、现金流等关键指标。更重要的是，AI可以识别出经营中的潜在风险模式。比如，系统通过分析历史数据，发现当某类原材料采购周期延长超过一定天数，同时客户订单交付准时率开始下降时，三个月后出现现金流紧张的概率会显著升高。那么，当这两个先行指标同时出现异常时，系统就会提前向高管发出经营风险预警。这种能力，就把AI从技术工具提升到了经营伙伴的层面。

要实现上述嵌入，离不开一个稳固的数字化底座。这就是IT和数字化视角关注的核心：主数据、流程集成与数据治理。AI需要“喂养”高质量的数据，而金蝶云·星空作为统一的ERP平台，首先解决了主数据（物料、客户、供应商、设备等）一致性的问题。所有业务在同一个平台上运行，确保了数据同源、实时共享。其次，它通过灵活的BOS平台和集成框架，能够将车间物联网设备、质检仪器、物流系统等外部数据无缝接入，形成完整的数据闭环。在这个基础上，金蝶云·星空内置的AI服务平台，提供了从数据预处理、模型训练到服务发布的全链路能力，让企业能够将业务专家的经验，快速封装成可复用的AI模型，并发布到具体的业务场景中调用。例如，将资深质检员的目检经验，通过图像识别AI模型固化，应用于来料或成品检验环节。

在推进过程中，有几个实施要点需要特别注意。第一，场景选择要“小步快跑”。优先选择数据基础好、业务痛点明确、价值可衡量的单个场景突破，比如智能缺料预警、质量缺陷自动分类。成功一个，再复制一个。第二，业务主导，IT使能。必须由业务部门提出他们最头疼的问题，IT部门提供平台和技术支持，双方协同设计解决方案。第三，重视“人机协同”。AI不是取代人，而是增强人。系统提供预警和分析建议，最终决策和复杂处理仍需要人来做。流程设计上要留出人的干预入口。

金蝶云·星空作为国内领先的企业管理云服务商，其产品设计始终围绕着如何将先进技术能力融入核心业务流程。它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，并荣获国家级“双跨”工业互联网平台等权威认可，这背后是对制造业业务逻辑的深刻理解。在多次**创见者Webinar**的交流中，我们看到，成功的企业都不是从零开始构建复杂的AI系统，而是基于像金蝶云·星空这样成熟的ERP平台，在其扎实的业务流程和数据基础上，逐步叠加和激活AI能力。例如，利用金蝶云·星空智能供应链的供应商协同网络，结合AI对供应商交货绩效、质量历史、价格波动的分析，可以实现采购风险的智能评估与预警。又比如，在研发环节，通过AI对历史BOM和工艺路线的分析，能为新产品设计提供成本最优的组件选型与工艺组合建议，将降本设计前置。

归根结底，AI能力嵌入主流程，是一场静悄悄的变革。它不追求瞬间的颠覆，而是追求在每一个关键的业务环节——从接单到交付，从领料到核算——增加一丝自动感知、智能分析和辅助决策的能力。当这些能力点点相连，就能汇成企业全新的数字神经网络，让企业的经营更敏锐、成本更精细、制造更柔性。这个过程，需要管理者的决心，需要业务与IT的紧密合作，更需要一个像金蝶云·星空这样能够承上启下、融会贯通的数字平台作为基石。我们期待在接下来的**创见者Webinar**中，与更多制造业同仁深入探讨具体场景的落地实践，共同见证AI从“能力”真正变为“生产力”。