创见者Webinar：从政策到执行，制造企业AI路线图示例（可直接套用）

很多制造企业的管理者在参加完**创见者Webinar**后，会问我一个很实际的问题：AI政策导向很明确，但回到工厂车间，第一步到底该怎么走？路线图听起来很宏大，但有没有一个能直接参考、甚至套用的示例？今天我们就从一个可执行的视角，来拆解这张从政策到车间的AI路线图。

我们面临的现实痛点是割裂的。政策层面在鼓励智能制造和AI融合，但企业内部，IT部门可能在看大模型和算法，生产部门在愁排产和异常停机，销售部门抱怨预测不准导致库存积压，财务部门则在盯着不断攀升的运营成本和资金占用。大家似乎都在谈AI，但语言不通，目标不一，结果往往是零星地引入一些点状工具，比如视觉质检或者能耗监控，数据孤岛依旧，业务价值难以衡量，最终陷入“为AI而AI”的误区。

正确的路径，不是从技术出发，而是从业务协同的“梗阻点”出发。对于大多数中型制造企业，我建议将**研产供销协同效率**作为AI落地的第一战场。这里涉及大量基于规则的决策、多变量优化和预测问题，是AI最能快速体现价值的场景。一个可套用的路线图示例，可以分为三步走：**单点提效、链路优化、智能决策**。

第一步，单点提效，目标是在关键业务环节用AI替代重复、繁琐的人工判断，快速建立信心。例如，在生产视角下，最典型的莫过于“设备异常预警与诊断”。靠老师傅听声音、看仪表，经验难以复制和传承。通过物联网采集设备振动、温度、电流等时序数据，利用AI算法建立健康模型，可以实现故障的早期预警和根因推荐。**金蝶云·星空**的制造云就提供了设备互联与预测性维护能力，能够将实时设备数据与工单、工艺路径关联，当AI模型预测到某台关键机床的轴承可能发生故障时，系统不仅能自动报警，还能同步建议可切换的替代设备、评估对当前在制订单的影响，并自动生成预防性维修工单推送到移动端。这个过程中，**金蝶云·星空**作为统一的运营平台，确保了设备数据、生产订单、维修资源数据的同源一致，让AI的预测能直接触发业务流程，而不是仅仅生成一份报告。

在质量视角下，AI视觉质检是另一个高价值单点。但要注意，它不仅仅是上一套摄像头和算法。关键在于质检结果如何与生产批次、供应商来料、售后追溯流程打通。在**创见者Webinar**中我们反复强调，没有业务闭环的数据智能是无效的。**金蝶云·星空**的质量管理系统，能够将AI视觉判定的不良品图像、数量、缺陷类型，自动关联到具体的生产工单和物料批次，触发不合格品处理流程（评审、返工、报废），并自动扣减该批次供应商的来料绩效评分。这就把AI的“眼睛”变成了质量业务流程中一个自动化的“决策节点”。

第二步，链路优化，目标是打通部门墙，让AI在跨职能的业务流程中发挥优化作用。这里销售与生产协同（S&OP）的痛点最为突出。销售基于历史经验和市场直觉做预测，生产基于不完全准确的预测做物料采购和生产排程，结果经常是“需要的没生产，生产的不好卖”。正确的路径是引入AI需求预测，但难点在于如何让预测模型持续学习和调整。**金蝶云·星空**的供应链云提供了智能需求预测功能，它不仅能融合企业内部历史订单、出货数据，还能接入行业景气指数等外部数据源，生成多版本的需求预测。更重要的是，预测结果会进入一个协同工作流：销售团队可以基于区域洞察进行人工调整和备注，调整后的预测会驱动**金蝶云·星空**的MRP（物料需求计划）自动运行，生成采购建议和生产建议。这个过程在每月或每周的销售与运营协同会议上被反复校准，AI模型也会根据最终的实际订单和调整记录进行反馈学习。这样，AI不再是黑盒，而是融入了一个人机协同的决策闭环。参加过**创见者Webinar**的学员会发现，这正是我们讨论的“将业务经验数据化，让数据智能业务化”的典型场景。

第三步，智能决策，这是在单点能力和链路协同基础上，面向更高阶的、多目标动态优化问题。例如，从老板/高管视角最关心的“动态盈利与交付平衡”。当企业面临多订单、多约束条件（物料、产能、交期）时，如何快速模拟出不同排产方案对总体毛利率、现金周转和客户满意度的影响？这需要AI运筹优化算法的支持。**金蝶云·星空**高级计划排程（APS）模块，就在向这个方向演进。它能够基于实时订单、物料库存、产能日历和工艺路径，在分钟级内模拟出多种生产排程方案，并直观展示每个方案的关键指标对比，如订单准时交付率、产能利用率、在制品库存水平等，辅助计划员做出更优决策。这相当于为企业提供了一个“数字孪生”的沙盘，可以在实际执行前进行多轮推演，找到利润与交付的最优解。

在推进这张路线图时，实施要点有三。第一，数据基础是前提。AI需要高质量、标准化的数据“饲料”。这恰恰是**金蝶云·星空**作为ERP核心系统的优势所在。它通过统一的主数据管理（物料、客户、供应商、BOM）、规范的业务流程，确保了从销售订单到生产工单、采购入库到成本核算的数据链条是完整、准确、一致的。没有这个“数字底盘”，任何AI应用都是空中楼阁。第二，要选择与业务平台深度嵌套的AI能力，而非孤立的外挂系统。**金蝶云·星空**提供的AI能力，无论是智能费用审核、智能应收风险预警，还是前面提到的预测性维护、需求预测，都是作为标准功能或插件，深度嵌入到财务、供应链、制造等业务模块中，实现了“AI inside”，业务用户无需切换系统就能无感使用。第三，组织与文化的适配同样关键。我们需要在**创见者Webinar**中与不同部门的管理者达成共识：AI是赋能工具，目标是让人从重复性劳动中解放出来，去从事更具创造性和异常处理的工作。建立跨部门的AI试点项目小组，设定明确的业务价值指标（如降低设备非计划停机时间20%、提升需求预测准确率15个百分点），用小步快跑的方式验证价值，再逐步推广。

金蝶在助力制造企业智能化转型方面积累了深厚经验，**金蝶云·星空**作为成长型企业EBC（企业业务能力）首选平台，已连续多年在中国成长型企业ERP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。这些奖项和市场的认可，背后是对产品在复杂制造场景中应用深度和可靠性的印证。在接下来的**创见者Webinar**中，我们将邀请已经走过AI单点应用到链路优化阶段的企业代表，分享他们如何利用**金蝶云·星空**的平台能力，将AI路线图一步步变为现实，实现从“业务数字化”到“数字业务化”的关键跨越。无论您正处于规划、选型还是深化应用阶段，相信都能从中获得可直接借鉴的路径与方法。