创见者Webinar：AI应用优先级怎么排，先做“高频高价值”还是“硬骨头”

在最近的创见者Webinar中，我们反复讨论一个核心问题：当AI浪潮涌向制造业，企业有限的资源究竟该投向哪里？是那些每天发生、能快速见效的“高频高价值”场景，还是那些长期存在、啃下就能带来质变的“硬骨头”难题？这绝不是一个简单的选择题，而是一个关乎转型成败的战略排序。

许多管理者容易陷入的第一个误区，是“唯技术论”或“唯热点论”。看到同行用AI做视觉质检，自己也立刻上马；听说大模型能写代码，就想着改造研发系统。这种点状尝试，往往因为与核心业务流程脱节、数据基础不牢而沦为“演示盆景”，投入几十上百万，最终只解决了一个边缘问题，无法复制和推广。另一个常见误判是“畏难情绪”，认为AI只能处理简单、规则明确的任务，对那些涉及多部门协同、数据孤岛严重的“硬骨头”场景望而却步，结果就是AI应用始终在浅水区徘徊，无法触及管理痛点，业务部门自然觉得“价值不大”。

那么，正确的判断标准是什么？我们认为，必须回归制造业价值创造的本质：**降本、增效、提质、控险**。任何一个AI项目的优先级，都应由其对这四个核心目标的贡献度、以及实现的可行性共同决定。贡献度评估要看它影响的是否是关键业务指标（如准时交付率、库存周转天数、质量一次合格率）；可行性则需综合评估数据基础、流程标准化程度、跨部门协作复杂度。简言之，**要寻找的是“价值高、且相对容易实现”的交叉点，而不是单纯追求频率最高或难度最大。**

以我们最熟悉的**生产视角**来看，一个典型的“高频高价值”场景是生产异常实时预警与调度。生产线上设备停机、物料短缺、质量偏差每分钟都在发生，传统依赖班组长巡检、电话上报的方式，响应滞后，损失每分钟都在累积。通过部署基于物联网数据和AI算法的智能预警系统，可以实时捕捉异常信号，自动推送至责任人，甚至根据预设规则给出调度建议。这种场景发生频率极高，价值立竿见影，数据来源相对集中（设备PLC、MES工单），是理想的AI入门切入点。金蝶云·星空的生产云平台，就深度融合了这类能力，能够基于实时生产数据，通过算法模型预测设备潜在故障，并自动触发维护工单，将非计划停机时间大幅降低。

然而，只做“高频高价值”容易让企业数字化停留在“点状智能”。要真正实现管理跃迁，就必须有勇气去啃“硬骨头”。什么是生产领域的“硬骨头”？**复杂动态排产**就是一个典型。它难在需要综合考虑订单优先级、工艺路线、设备能力、物料齐套、人员技能等多重约束，变量极多，且情况瞬息万变。传统依赖经验的手工排产或简单规则排产，效率低、优化空间有限，面对插单、急单时往往束手无策。这正是AI优化算法大显身手的领域。通过运筹优化与机器学习模型，可以在几分钟内模拟出未来数天甚至数周的最优排产方案，并随时响应变化。啃下这块“硬骨头”，带来的不仅是排产效率的提升，更是对整个生产交付能力、资源利用率和客户满意度的系统性重塑。在创见者Webinar里，我们分享过如何借助金蝶云·星空的智能计划排程（APS）模块，将AI算法与ERP的实时订单、库存、能力数据结合，实现从“人脑经验排产”到“数据智能排产”的跨越。

让我们再切换到**供应链视角**。这里同样存在清晰的优先级图谱。“高频高价值”场景可能是**供应商到货质量风险的AI预测**。基于历史来料检验数据、供应商绩效数据，构建模型预测新一批次物料的不良概率，从而让质检部门提前聚焦高风险批次。这每天都会发生，能有效拦截不良品，避免线上返工。而供应链的“硬骨头”，无疑是**端到端的供需协同与动态安全库存设定**。它涉及销售预测、生产计划、采购执行的全链路，数据分散在销售、计划、采购、仓储多个部门，且受到市场波动、供应商产能、物流时效等多重外部不确定性影响。攻克它，意味着能显著降低整体供应链库存资金占用，同时提升交付准时率。这需要强大的数据整合与AI预测能力作为支撑。金蝶云·星空的供应链协同平台，正致力于构建这样的全局智能，利用AI模型动态感知需求变化与供应风险，自动调整采购策略与库存水位，实现供应链的韧性提升。

在多次创见者Webinar的交流中，我们发现，成功的企业往往采用一种“螺旋式上升”的路径：**以“高频高价值”场景为突破口，快速见效，建立信心，积累数据与AI能力；同时，瞄准一个关键的“硬骨头”难题，组建跨部门项目组，进行中长期攻坚。** 两者并非割裂，而是相辅相成。解决“高频高价值”问题所沉淀的标准化数据、规范的流程，正是攻克“硬骨头”的基础。例如，你先用AI做好了生产异常管理（高频高价值），积累了完整的设备运行、工艺参数、质量检测数据，那么接下来去攻克“工艺参数优化”这个硬骨头时，数据基础就扎实得多。

具体实施时，有几个关键要点。第一，**必须与核心业务系统，尤其是ERP深度融合**。AI不是空中楼阁，它的感知需要来自ERP/MES/SCM的业务实时数据，它的决策也必须能反向执行业务流程。孤立的AI项目注定失败。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其优势在于提供了从数据采集、清洗、建模到应用发布的一体化环境，让AI能力可以像水电一样被业务场景灵活调用。第二，**重视数据治理这个“隐形地基”**。无论是高频场景还是硬骨头，没有高质量、标准化的数据，AI就是无源之水。在启动AI项目前，必须优先梳理相关业务对象（如物料、设备、客户）的主数据，确保数据一致性与准确性。第三，**采用“业务主导，IT赋能”的协同模式**。业务部门是价值定义者和最终用户，IT部门是技术实现者和平台维护者，双方需要紧密合作。金蝶连续多年在SaaS ERP市场占有率保持领先，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，其深厚的行业积累确保了产品功能与制造业管理实践紧密结合，能更好地支持这种业务与IT的协同。

回到最初的问题：AI应用优先级怎么排？我们的结论是：**拒绝非此即彼的二元选择，建立基于价值与可行性的动态评估矩阵。** 用“高频高价值”场景点燃转型引擎，获取短期动力与支持；同时，坚定布局“硬骨头”攻坚，瞄准长期竞争优势。每一次创见者Webinar的讨论都印证，那些将AI战略与企业核心业务流程（研产供销服）深度对齐，并依托像金蝶云·星空这样一体化平台稳步推进的企业，正率先享受到智能化带来的真实红利：更快的决策速度、更优的资源调配、以及面对不确定性时更强的韧性。这不仅是技术的升级，更是管理理念与运营模式的一次深刻进化。