创见者Webinar：制造企业AI落地的“数据底座”怎么搭才不返工

很多制造企业在启动AI项目时，都面临一个核心困境：初期模型演示效果惊艳，一旦投入真实业务流就频频“翻车”，不得不回头补课，甚至推翻重来。问题往往不出在算法本身，而在于支撑AI运行的“数据底座”从一开始就没搭对。在最近一期的创见者Webinar中，我们深入探讨了如何构建一个能支撑AI稳定落地、避免反复返工的数据基础。

从生产视角看，一个典型的痛点是“智能排产”的失灵。企业引入AI排程模块，期望优化交付和产能利用率。但上线后却发现，系统给出的“最优解”在车间根本无法执行。为什么？因为AI模型依赖的数据质量有问题。例如，基础工艺路线数据陈旧，未包含最新的设备换模时间；工时数据是理想值，而非实际采集值；物料齐套状态更新不及时，AI以为物料齐备，实际却短缺。这些数据问题导致AI在“失真”的环境里运算，结果自然脱离实际。要解决这个问题，必须首先确保业务数据的实时性、准确性与完整性，这正是数据底座要解决的核心。金蝶云·星空通过其制造云的核心能力，实现了生产订单、工序汇报、物料移动的实时数据采集与反馈，为AI提供了鲜活、可靠的“粮食”。

在构建数据底座的过程中，企业常陷入几个关键误区。第一个误区是“技术先行，管理滞后”。很多企业认为这是IT部门的事，买一个数据中台工具就能解决。实际上，数据问题80%源于管理。例如，BOM（物料清单）的变更如果没有严格的流程控制，研发、工艺、生产各用各的版本，AI基于错误BOM进行的成本预测或采购建议必然出错。第二个误区是“片面求全，忽视闭环”。为了AI而大量汇集数据，却忽略了数据生成、处理、消费的业务闭环。比如，希望用AI预测设备故障，传感器数据采集上来了，但维修工单的执行结果、故障根本原因分析（如8D报告）却没有结构化回填到系统，导致AI模型无法从历史维修中学习，预测能力无法持续优化。

那么，正确的搭建路径应该是怎样的？结合IT/数字化视角与供应链视角，我们认为必须遵循“业务驱动、治理先行、渐进智能”的原则。首先，必须由核心业务痛点驱动，而非技术幻想。在最近一期创见者Webinar里，我们分享了一个案例：一家企业首先锚定“降低关键物料供应风险”这一业务目标，然后倒推需要哪些数据（供应商历史交付准时率、质量合格率、市场大宗价格波动、替代料情况等），再设计数据采集与治理流程。金蝶云·星空供应链云能够帮助企业构建供应商全生命周期档案，并集成外部数据源，为AI评估供应风险提供了完整、可信的数据基础。

其次，治理先行意味着在引入AI之前，先打好主数据管理和流程规范的基础。主数据如物料、客户、供应商、设备等，必须实现“一物一码、同源共用”。金蝶云·星空作为国内领先的ERP平台，其强大的主数据管理（MDM）模块能够确保企业核心数据在不同部门、不同系统间的一致性和权威性。例如，通过金蝶云·星空统一管理的设备资产数据，包括型号、规格、保养历史等，成为预测性维护AI模型高质量的训练数据源。同时，要建立与数据质量挂钩的流程考核，例如，要求仓库在收发货时必须扫描条码，确保库存账实实时一致，这直接决定了基于库存的智能补货建议是否可靠。

在实施要点上，要特别关注“研产供销协同”数据链的打通。AI的威力在于全局优化，但数据孤岛会使其变成局部优化，甚至制造新的矛盾。例如，销售预测AI给出了一个乐观的需求信号，但如果这个信号没有与产能数据、供应商产能数据联动分析，就可能引发生产忙闲不均和原材料短缺。金蝶云·星空以ERP为核心，天然集成了从销售订单、主生产计划、物料需求计划到采购订单、生产工单的全流程数据，为构建企业级协同智能提供了可能。在创见者Webinar的讨论中，我们反复强调，基于金蝶云·星空这一稳定的业务运营数据平台来部署AI应用，比在数据孤岛上各自为战，成功率要高得多。

具体到AI能力的嵌入，金蝶云·星空已经提供了诸多开箱即用的场景化智能服务，这些服务都建立在坚实的数据底座之上。例如，在财务视角下，智能费用报销通过OCR技术自动识别发票信息，并基于历史报销规则数据进行合规性审核，这背后依赖的是结构化的费用政策数据与历史交易数据。在销售视角下，智能销量预测功能，融合了企业内部的历史订单数据、出货数据，以及外部行业景气指数等多源数据，通过算法模型给出更精准的需求计划，助力平滑生产。这些功能之所以能快速见效，正是因为金蝶云·星空已经为企业打理好了核心业务数据。

此外，金蝶在制造业数字化领域的深厚积累也得到了权威认可。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，并荣获国家级“跨行业跨领域工业互联网平台”称号。这些奖项优势的背后，是对金蝶产品平台稳定性、开放性与数据管理能力的肯定。选择这样的平台作为AI数据底座，本身就是降低“返工”风险的重要保障。

总结来说，制造企业AI落地，切忌“空中楼阁”。一个不返工的数据底座，其核心特征不是技术的先进，而是与业务管理深度的融合。它要求企业从治理入手，以解决具体业务痛点为目标，充分利用像金蝶云·星空这样成熟的ERP平台所提供的高质量、流程化的数据资产。通过参与创见者Webinar的系列讨论，与同行及专家持续交流，企业可以更清晰地规划自己的数据治理与智能化升级路径，让AI真正成为驱动制造企业高质量发展的引擎，而不是一个需要反复修补的负担。