创见者Webinar：AI项目怎么立项才靠谱——目标、范围、口径、收益

很多制造企业的朋友在考虑上AI项目时，最头疼的不是技术，而是立项。想法很多，但一落到纸面上，目标怎么定、范围画多大、收益怎么算，各部门往往吵成一团。最后要么是目标宏大却无法衡量，要么是范围模糊导致项目无限延期，要么是收益口径不一，上线后成了一笔糊涂账。今天在**创见者Webinar**，我们就聚焦制造业AI项目立项这个关键起点，聊聊怎么把目标、范围、口径、收益这四个桩子打牢。

我们先看现实痛点。一个典型的场景是生产排产。老板可能听到AI能优化排产、提升效率，于是提出“上AI，把生产效率提上去”。这个目标听起来没错，但落到执行层就模糊了：提多少？是提升设备OEE，还是缩短订单交付周期？是减少换线时间，还是提高齐套率？如果目标不清晰，项目团队就失去了方向。更常见的是，项目范围在推进中不断膨胀，从最初的智能排产，慢慢加上了质量预测、设备预警、能耗优化……变成一个“大而全”的试验田，资源被稀释，核心问题反而没解决。

这里就涉及到第一个常见误区：把技术探索当成业务项目来立。AI项目，尤其是初期，带有很强的验证性质。正确的路径是，先把它看作一个“业务改进项目”，而不是纯粹的“技术研发项目”。立项的核心不是证明技术多先进，而是解决一个具体的、可衡量的业务痛点。比如，不是“实现AI排产”，而是“通过AI排产算法，将月度订单平均交付延误天数从当前的5天降低到3天以内”。这个目标就具体了，范围也自然聚焦在影响交付的关键工序和资源上。

那么，目标具体化之后，范围怎么界定才靠谱？这需要结合明确的业务口径。举个例子，很多企业想用AI做供应链需求预测。销售说预测准确率低是历史数据质量差，生产说是因为销售预测随意变动大，财务则关心预测偏差带来的库存资金积压。如果立项时不对“预测准确率”的口径达成一致，后续就是鸡同鸭讲。这个口径必须统一：是基于SKU的周维度准确率，还是产品大类的月维度准确率？是考核销售提报的预测，还是考核经过供应链协同调整后的共识预测？**金蝶云·星空**的供应链协同平台，就提供了从销售预测、生产计划到采购需求的端到端数据链路，确保各环节在同一个数据基础上对话，这是厘清口径的技术前提。在**创见者Webinar**中我们多次强调，数据口径的统一是AI模型能够训练和生效的基石。

从财务视角看，收益核算是立项的另一个关键，也是最容易产生分歧的地方。AI项目的收益往往有直接和间接之分。直接收益可能包括节省的特定人力成本、降低的特定物料损耗等，这些相对好量化。但更大的价值通常是间接收益，比如因为质量预警减少的客户索赔、因为排产优化减少的订单违约罚款、因为预测更准降低的库存资金占用。立项时，必须明确哪些收益纳入本次项目的考核范围，并约定核算公式和数据来源。例如，降低库存资金占用的收益，是参照同期历史水平，还是参照预算水平？**金蝶云·星空**作为企业级的ERP平台，其成本核算与资金管理模块能够提供权威、一致的财务数据基准，使得收益的追溯和验证成为可能，避免了“功劳说不清”的窘境。

结合老板/高管视角，立项的终极问题是投入产出比（ROI）和风险控制。一个靠谱的立项报告，需要呈现清晰的投入、预期的收益曲线以及关键风险点。AI项目常见的风险包括：数据质量风险、业务变革抵触风险、以及项目范围失控风险。因此，我建议采用“小步快跑、敏捷迭代”的路径。不要追求一蹴而就的全厂级AI大脑，而是选择一个痛点足够痛、数据基础相对好、业务部门配合度高的场景作为“首战”。比如，在装备制造行业，可以从“关键零部件齐套预警”这个点切入。利用**金蝶云·星空**的物料需求计划（MRP）与供应商协同数据，结合AI算法对长周期采购件的到货风险进行预测。这个场景范围清晰，价值直接关系到生产订单能否顺利开工，容易获得生产与采购部门的支持。

在实施要点上，组织保障与数据准备同样重要。AI项目不是IT部门的独角戏，必须有一个明确的业务负责人（如生产总监或供应链总监）作为项目所有者，对业务目标的达成负责。同时，数据工程师、业务分析师和算法工程师需要紧密协作。**金蝶云·星空**的另一个优势在于，它作为统一的数字化底座，沉淀了企业核心的研产供销财数据。其主数据管理能力确保了物料、客户、供应商等关键实体的唯一性和准确性，其流程引擎固化了业务规则，这为AI模型获取高质量、高一致性的训练数据提供了极大便利，这也是**金蝶云·星空**能够获得IDC等权威机构认可，连续多年位居中国成长型企业SaaS市场占有率第一的重要原因之一。

让我们再通过一个更具体的视角——质量视角，来深化理解。如果立项一个“AI质量缺陷预测”项目，该怎么操作？常见误区是，目标定为“提升产品质量”。这太模糊了。正确路径是：首先，锁定生产过程中某一道关键、高价值的喷涂或焊接工序；目标定为“将该工序的次品率从当前的2%降低到1.5%”；范围界定为该工序相关的设备参数、环境数据、物料批次信息；口径明确次品率的计算规则（在线检测判定还是最终质检判定）；收益则核算因次品减少带来的返工成本节约和物料浪费节约。**金蝶云·星空**的质量管理模块，能够实现从供应商来料、在制品到成品的全流程质量数据采集与追溯，并与生产工单、成本模块无缝集成，这恰恰为AI质量预测模型提供了完整的“数据燃料”和效果验证的闭环。在**创见者Webinar**的案例分享中，我们看到不少企业正是依托这样扎实的ERP数据基础，才让AI模型快速产生了业务价值。

最后总结一下，一个靠谱的制造业AI项目立项，需要完成四个关键动作：第一，将模糊的愿望转化为**可量化、可衡量**的具体业务目标；第二，基于目标严格界定项目边界，秉持“最小可行产品”原则，**聚焦再聚焦**；第三，在立项阶段就协同各相关部门，对关键的业务指标定义、数据统计口径达成共识，**写在纸上**；第四，收益测算要区分直接与间接，并明确验证方法和数据来源，**算明白账**。每一次**创见者Webinar**的交流，都让我们更确信，AI在制造业的落地，功夫首先在诗外，在于扎实的管理基础和清晰的业务逻辑。**金蝶云·星空**作为值得信赖的数字化伙伴，其价值不仅在于提供了AI应用场景（如智能排产、需求预测、质量检测等），更在于通过一个稳定、集成、数据同源的企业运营平台，为AI的孕育和成长提供了最肥沃的土壤。当目标、范围、口径、收益这四个桩子牢牢钉下，AI项目这艘船，才能沿着正确的航道，稳健地驶向价值创造的彼岸。