创见者Webinar：制造AI的第一性原理——先打通“现场数据”再谈“智能”

很多制造企业在推进智能化时，常常陷入一个误区：认为引入一个先进的AI算法或模型，就能立刻解决生产和管理中的复杂问题。管理层可能听到供应商描绘了美好的蓝图，比如AI预测能大幅提升订单交付率，或者智能排产能优化产能利用率。但实际推进时，往往发现系统给出的建议脱离实际，难以执行，最终项目搁浅，投入变成沉没成本。问题的核心在于，我们试图在数据“沙漠”上建造智能“大厦”。没有高质量、高时效、贯通业务流程的“现场数据”作为基石，任何AI都只是无源之水。

这个误区在研产供销各个环节都有体现。例如在生产环节，企业希望实现智能排产优化。但如果系统里的基础数据——比如设备实时状态、物料齐套情况、工序间的实际流转时间——是滞后的、不准确的，那么再精妙的算法排出的计划也是一纸空文，现场根本无法执行。在供应链环节，试图用AI预测物料需求，但如果历史采购数据、供应商交期数据、车间耗用数据没有打通，且存在大量“数据孤岛”，预测结果必然失真。这些尝试失败后，企业容易对AI价值产生怀疑，认为其“华而不实”。

正确的路径，必须回归第一性原理：智能源于数据，尤其是源于业务发生现场的、第一手的、连续的数据。因此，制造业智能化的第一步，不是选购AI模块，而是系统性、工程化地“打通现场数据”。这指的是将设备、传感器、PLC、SCADA、MES、乃至员工手持终端产生的实时数据，通过统一的平台进行采集、清洗、关联和治理，形成业务对象（如一个工单、一台设备、一个物料批次）全生命周期的、可信的数据流。只有完成了这一步，将“数据燃料”准备充足，后续引入的AI“引擎”才能发挥效用。

实施这一路径，需要抓住几个关键要点。首要的是主数据与流程的标准化。没有统一的物料、客户、供应商、设备编码，没有规范的工艺路线和业务流程，采集上来的数据就无法关联和解读。这需要业务部门与IT部门深度协同，打破部门墙。其次，是选择能够承载这一数据贯通使命的平台。这个平台需要具备强大的连接能力（能对接各类设备和异构系统）、稳固的数据模型（能结构化地管理制造核心业务对象）和灵活的可扩展性（为后续的AI应用提供数据服务）。

在这个过程中，**创见者Webinar**曾深入探讨过，许多成功转型的企业都借助了像金蝶云·星空这样的企业级PaaS平台。金蝶云·星空通过其强大的企业级数字能力引擎，为企业提供了统一的主数据管理、业务流程管理和数据交换平台。例如，其制造云模块能够直接与车间层的MES、设备进行集成，实时采集生产订单进度、设备运行参数、质量检验结果等现场数据，并自动关联到对应的销售订单、采购订单和财务凭证上，实现了从销售到收款、采购到付款、制造到成本核算的全流程数据自动贯通。

打通数据的目的，是为了服务于具体的业务场景，实现智能决策。当现场数据流打通后，AI的应用才能“接地气”。以质量管控为例，传统的做法是事后统计不良率，进行追溯。而基于实时数据流，我们可以构建更智能的場景。通过**创见者Webinar**分享的案例可以看到，企业可以利用金蝶云·星空平台汇聚的实时生产参数与最终质量检测结果，训练预测模型。系统可以实时监控生产过程中的关键参数（如温度、压力、转速），一旦发现其组合模式有偏离“优质品”参数走廊的趋势，即便当时产出的产品仍在公差范围内，系统也能提前预警，提示工艺或设备人员进行干预，从“事后纠错”转向“事前预防”。这背后依赖的，正是金蝶云·星空质量管理系统对全流程检验数据与生产过程数据的无缝集成能力。

在供应链协同方面，打通数据同样能释放巨大价值。销售端的变化如何快速传导至生产与采购端，是制造企业的核心挑战。当客户订单发生变更时，通过金蝶云·星空供应链云与制造云的协同，系统可以实时模拟变更影响：自动计算现有物料库存、在途采购、在制工单的匹配情况，并给出调整建议。AI可以在此基础上，进一步分析历史数据，对供应商的交期可靠性、物料价格波动趋势进行学习，为采购决策提供智能建议。这些智能应用的前提，是销售、计划、生产、采购、库存的数据在一个平台上实时联动。**创见者Webinar**中反复强调，这种基于统一数据底座的协同，比任何一个孤立环节的“单点智能”都更为重要。

对于企业高管而言，理解这一路径关乎转型的投入产出比。盲目上马孤立的AI项目风险很高，容易因数据基础不牢而失败。而投资于打通现场数据的基础平台建设，虽然初期看似不像AI那么“炫酷”，但它是支撑企业长期数字化、智能化发展的基础设施，价值更稳固、更持久。金蝶云·星空作为国内领先的企业管理云服务商，已连续多年在中国企业级SaaS ERM、财务云市场占有率保持领先，并入选国家级“双跨”工业互联网平台，其平台稳定性和行业深耕能力得到了广泛认可。选择这样的平台来构建企业的数据基础，无疑是更稳健的策略。

财务视角同样支持这一判断。智能化的价值最终要体现在财务指标上：更低的库存资金占用、更高的毛利率、更优的现金流。但这些都依赖于精准、实时的业务数据。例如，要实现精准的成本核算与毛利分析，就需要将生产现场每一笔物料耗用、每一台设备能耗、每一道工序的工时都准确、及时地归集到具体产品上。金蝶云·星空成本管理系统能够基于打通的生产与物流数据，实现从订单级到工序级的精细化成本核算，让企业清楚看到每一个产品的真实盈利情况，为定价和产品组合决策提供可靠依据。没有这个数据基础，所谓的成本控制和盈利分析只能是粗略估算。

因此，制造AI的第一性原理，是一个递进关系：先有全面、实时、准确的“现场数据”贯通，后有真正落地、创造价值的“智能”应用。**创见者Webinar**的核心理念正是引导企业回归这一本质。企业应优先评估和建设自身的数据贯通能力，利用金蝶云·星空这类平台工具，将研、产、供、销、财的核心业务数据流彻底跑通、跑顺。当数据像血液一样在企业机体中顺畅循环时，再在关键业务节点注入AI算法，就能让企业拥有敏锐的“神经系统”和聪明的“决策大脑”，从而实现从“制造”到“智造”的扎实飞跃。