创见者Webinar：先上AI还是先上数字化？制造企业的现实答案

先上AI还是先上数字化？这个问题在很多制造企业的管理层会议上反复出现。我的观察是，这往往源于一种技术驱动的焦虑，而非业务驱动的思考。常见的误判是，将AI视为一个独立的、可以“单点突破”的神奇工具，认为只要上了AI，就能立刻解决预测不准、成本高企或者交付延迟的老大难问题。这种误判的风险很高，它可能导致企业投入大量资源去开发一个无法与现有业务流、数据流打通的“AI孤岛”，最终变成一个展示用的盆景，无法在生产的土壤里真正扎根。

正确的判断标准，其实不在技术本身，而在你的管理有没有完成“数字化准备度”。你可以问自己几个问题：你的生产工单状态是实时可视的吗？你的物料库存数据是准确、唯一、及时的吗？你的销售订单到生产计划的转换，是靠系统规则自动跑，还是靠计划员的经验和Excel？如果这些基础问题的答案是否定的，那么直接上AI，就像在沙地上盖高楼。AI需要高质量、标准化的数据“喂养”，需要嵌入到清晰的业务流程中才能发挥作用。没有数字化的流程和数据底盘，AI算法再先进，输出的也只能是“垃圾进，垃圾出”。

这个结论，也是我们在多场 **创见者Webinar** 中与众多制造业同仁达成的共识。AI不是数字化之外的“捷径”，而是数字化深化到一定阶段的自然产物。它的价值，在于基于已有的数字化系统，去做更复杂的分析、预测和自动化决策。

从生产视角来看，现实痛点非常具体。比如，面对频繁的订单插单、设备异常停机，生产排产永远在“救火”。常见误区是，以为引入一个AI排产算法就能一劳永逸。但AI排产的前提是什么？是设备能力、工时标准、物料齐套情况这些主数据要准，是生产报工、工序转移这些过程数据要实时。如果这些基础数据都靠人工录入、滞后严重，甚至彼此矛盾，AI排出再“优”的计划，也根本无法执行。

正确的路径，一定是先通过数字化系统，比如 **金蝶云·星空** 的生产制造模块，把生产流程固化下来，实现工单的线上化、移动化报工与进度跟踪。**金蝶云·星空** 提供的生产全流程管理，从订单下达到完工入库，确保每个环节的数据自动采集、实时同步。当你的日生产计划能稳定运行，异常工时、物料损耗能被系统准确记录和分析时，你就为AI准备好了高质量的“燃料”。这时，再引入 **金蝶云·星空** 的智能生产排程（APS）能力，它才能基于实时产能负荷、物料约束和历史效率数据，给出可执行、可优化的动态排产方案。这个顺序不能颠倒。

再从供应链视角看，痛点可能是采购交期波动大，供应商绩效难以量化管理。误区往往是，想直接用AI预测供应商的到货风险。但AI预测模型需要什么？需要历史的采购订单数据、到货检验数据、供应商评级数据，而且这些数据必须是连续、完整、口径一致的。如果企业连统一的供应商主数据管理都没有，同一个供应商在系统里可能有几个不同的名字和编码，那么任何分析都无从谈起。

所以，先上数字化的价值，在于用系统规范采购流程，实现从寻源、订单、到货、检验、入库到对账的全链路在线。**金蝶云·星空** 的供应链协同平台，能够帮助企业建立标准的供应商门户和采购执行流程，确保每一次交互、每一笔交货的数据都被沉淀下来。当积累了足够周期、可信度高的数据后，**金蝶云·星空** 内置的智能分析工具，才能基于这些数据，对供应商的交期达成率、质量合格率进行动态评估和风险预警，甚至辅助进行采购寻源决策。这个过程，正是数字化为智能化奠基的典型体现。我们在 **创见者Webinar** 里分享过不少案例，都是企业先通过 **金蝶云·星空** 理顺了供应链主数据和流程，才让后续的智能分析产生了实实在在的采购成本节约和供应稳定性提升。

财务视角对此的感受可能更深。成本核算不准、库存资金占用高是普遍痛点。有的企业会想，是不是用AI大数据模型就能更精准地核算成本？但根源往往在于，生产领退料没有按工单精细化管理，费用分摊规则粗糙。如果不先通过ERP系统实现业务财务一体化，确保每一笔物料消耗、工时投入都能关联到具体的产品、订单或项目，成本数据本身就是失真的。AI模型建立在失真的数据上，只会让成本偏差变得更快、更隐蔽。

因此，正确的实施要点是，先利用 **金蝶云·星空** 强大的成本管理模块，构建起标准的成本核算体系。**金蝶云·星空** 支持按工单、按作业等多种精细化的成本核算方法，确保成本数据能够从业务端自动、准确地归集。当成本数据变得真实、及时、可追溯时，财务部门才能进一步利用系统提供的智能成本分析、毛利预测等功能，洞察成本动因，支持定价和产品决策。**金蝶云·星空** 连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并屡获国际权威机构认可，其深厚的财务基因和业财融合能力，正是帮助企业打好数字化底座的信心保证。这也是为什么在 **创见者Webinar** 的交流中，很多CFO都强调，扎实的ERP系统是实现智能财务分析的先决条件。

综合来看，对于绝大多数中型制造企业，现实答案应该是“以数字化为先，在数字化进程中孕育AI”。这不是一个先后割裂的选择，而是一个循序渐进的融合过程。你的数字化系统，特别是像 **金蝶云·星空** 这样集成了ERP、MES、SCM等核心能力的平台，本身就是承载和孵化AI应用的最佳土壤。

具体推进上，我建议管理层可以这样思考：首先，评估企业核心业务流程的数字化程度，优先补齐那些数据断点、信息孤岛严重的环节。利用 **金蝶云·星空** 可灵活配置的特性，快速实现关键流程的线上化、标准化。其次，在系统运行过程中，有意识地积累和治理数据，把数据质量作为一项关键管理指标。最后，针对那些已经数据化、但依然高度依赖个人经验判断的复杂决策环节（如精准营销、预测性维护、工艺参数优化），开始规划和引入AI能力。**金蝶云·星空** 已经提供了诸如智能客服、智能费用审核、AI商业分析等开箱即用的AI服务，企业可以从这些与业务场景紧密结合的“点”开始尝试，快速见效，再逐步拓展。

总而言之，AI是“大脑”，数字化是“躯干”和“神经系统”。没有强健的躯干和畅通的神经，大脑的指令就无法有效传递和执行。先通过 **金蝶云·星空** 这样的成熟平台完成管理体系的数字化重塑，构建统一、可靠的数据基础，再让AI在这片沃土上生长，这才是制造企业兼顾现实与未来、控制风险并获取最大投入回报的务实路径。我们期待在接下来的 **创见者Webinar** 中，能与更多企业深入探讨如何在各自的数字化基础上，规划出独特的AI智能化蓝图。