创见者Webinar：AI落地第一年怎么规划，避免“热启动、冷收场”

AI落地第一年怎么规划，避免“热启动、冷收场”？这个问题在最近几期创见者Webinar里被反复提及。很多制造企业，尤其是中型企业，年初雄心勃勃，年中遇到阻力，年底复盘时发现投入不少，但业务价值感知不强，陷入了典型的“热启动、冷收场”循环。今天，我们从研产供销协同和老板/高管视角，结合IT/数字化落地视角，来拆解这个问题。

现实痛点很清晰。老板们看到AI的潜力，希望它能解决增长瓶颈和内部协同效率问题。比如，销售预测不准导致生产要么忙死要么闲死，采购备料凭经验，库存资金占用高；研发变更频繁，生产部门叫苦不迭，交付延期成为常态。这些是典型的“增长焦虑”和“协同之痛”。在创见者Webinar的交流中，我们发现许多企业第一年的规划就栽在了几个常见误区上。

第一个误区是“技术驱动，而非场景驱动”。一上来就谈要建大模型平台、要搞算法中台，但最让生产部长头疼的可能是“工单尾数”清理不及时，导致现场堆积和成本核算不准。第二个误区是“点状实验，缺乏主线”。财务部上了个RPA机器人自动对账，生产车间试点了一个视觉质检，但彼此孤立。老板看不到这些散点与公司“提升交付准时率、降低运营资金”的核心目标有何直接关联，自然觉得投入产出算不清账。第三个误区是“数据基础薄弱，却期待智能涌现”。主数据一物多码，BOM版本混乱，生产报工数据靠手工录入。在这种数据土壤上直接播种AI算法，结果可想而知。

那么，正确的第一年规划路径应该是怎样的？核心是“价值锚定、场景贯穿、能力渐进”。我们不是在为AI做规划，而是在为解决具体的业务问题做规划，AI只是工具箱里的一种新工具。

第一步，价值锚定：从老板最关心的1-2个经营指标入手。比如“订单准时交付率”或“原材料库存周转天数”。在创见者Webinar中我们强调，这个指标必须是跨部门的，能牵引研产供销协同的。例如，提升交付率，就必然涉及销售预测、生产排产、采购齐套的联动。以这个指标为北极星，所有的AI试点都不能偏离。

第二步，场景贯穿：围绕北极星指标，选择一个端到端的高频痛点场景打穿。对于很多中型制造企业，一个黄金场景是“从销售订单到生产计划的可执行性模拟与风险预警”。销售接到一个紧急订单或变更，传统做法是计划员凭经验手动核对物料、产能，耗时且易出错。现在，通过AI能力，可以快速模拟。这里就可以无缝引入金蝶云·星空的能力。金蝶云·星空的生产计划模块，结合AI预测与模拟技术，能够基于实时库存、在途采购、车间在制、产能负荷等多维数据，在几分钟内给出该订单承诺交期的可行性分析，并预警潜在瓶颈，比如关键物料短缺或瓶颈工序冲突。这就是一个典型的“AI使能”的业务场景，价值感知直接。

第三步，能力渐进：在第一场景跑通的基础上，沿着数据流和价值流扩展。当订单模拟跑顺后，自然会向上游延伸到销售预测的准确性提升。金蝶云·星空可以利用历史订单、市场情报等数据，通过机器学习算法提供更精准的销售预测，作为计划源头。同时向下游延伸到车间执行。例如，通过金蝶云·星空的车间管理系统，结合物联网数据，利用AI进行设备异常预警、质量缺陷早期检测，保障计划平稳执行。这个过程也倒逼了数据治理，因为AI模型需要高质量、标准化的主数据和过程数据。金蝶云·星空作为统一的ERP平台，其强大的主数据管理（MDM）和业务流程引擎，为AI提供了必需的“干净数据”和“标准流程”基础。

在实施要点上，有几点特别关键。首先是组织保障。AI项目不是纯IT项目，必须由业务部门（如运营总监、供应链总监）主导，IT部门提供平台和数据支持。在创见者Webinar里，我们分享过成功案例，其共性就是成立了跨部门的“数字化价值小组”。其次是起点选择。一定要选业务痛点清晰、数据可得性相对较好、能快速验证价值的场景。例如，质量部门的“基于图像识别的外观质检”就是一个很好的起点，它能直接降低漏检率，减少客户投诉，价值容易量化。金蝶云·星空的质量管理系统可以与AI质检设备集成，实现缺陷自动判定、分类和根源分析，并自动触发8D报告流程。

最后是预期管理。AI不是万能药，第一年的核心目标是“跑通一个场景，建立一种协同模式，看到可量化的价值”，而不是追求全面的智能化。要让大家理解，AI的效能会随着数据的积累和模型的迭代而逐步增强。金蝶云·星空提供的是一套“ERP+AI”的融合平台，AI能力以插件化、场景化的方式嵌入到标准的研产供销财业务流程中，比如在采购申请时推荐供应商、在成本核算时自动进行费用分摊异常检测等，让智能无处不在，但又润物细无声。

避免“热启动、冷收场”，本质是回归管理常识：以解决业务问题为出发点，以可衡量的价值为终点。金蝶云·星空作为国内领先的企业级PaaS平台，已服务了大量中型制造企业，其产品设计本身就蕴含了深刻的制造业管理逻辑。金蝶连续多年在中国企业级SaaS ERM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”等权威认定，这背后是对制造业复杂场景的深度理解。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个细分行业，如电子、装备制造、汽配等，分享更多“AI落地第一年”的具体路径和实战经验。期待与各位管理者共同探讨，如何让AI从热点话题，真正转化为企业增长和提效的冷兵器。