创见者Webinar：AI让质量更稳定？先把“追溯链路”做对

很多制造企业的管理者在考虑引入AI来提升质量稳定性时，往往直奔“预测性维护”或“视觉检测”这些听起来很酷的应用。但根据我们在多场**创见者Webinar**与客户的深度交流，一个更根本、却常被忽视的前提是：如果你的生产追溯链路本身是断裂或失真的，那么任何高级的AI模型都将是“垃圾进、垃圾出”，甚至可能因为错误的数据关联而得出危险的结论。AI要让质量更稳定，首先得让数据流动的“血管”——追溯体系——健康且通畅。

从**质量视角**看，追溯的核心价值远不止于“找到问题批次”那么简单。它真正的威力在于实现“正向可追踪、反向可追溯”，形成一个从客户投诉到供应商来料、从成品到单件、从工艺参数到操作人员的完整数据闭环。然而，现实中的痛点非常具体。例如，当生产线发生工序委外或合并报工时，物料与加工责任的对应关系很容易模糊；当出现物料替代或批次拆分时，手工记录难以保证百分百准确；更常见的是，检验数据、设备参数与生产工单停留在不同系统甚至纸质单据上，形成一个个数据孤岛。这些问题导致所谓的“全流程追溯”往往在关键环节掉链子，质量分析只能停留在表面，无法定位到根本原因。

结合**IT/数字化视角**，我们发现企业在构建追溯体系时存在几个典型误区。第一个误区是“过度追溯”，试图记录每一个螺丝钉的每一次流转，导致数据采集成本高昂、员工抵触，反而影响了主流程的效率。第二个误区是“静态追溯”，仅仅在ERP或MES中建立了物料批次号字段，但未与生产执行、设备联网、质量检验等动态过程数据实时关联，追溯信息是滞后的、片面的。第三个误区是“局部追溯”，只在最终成品或关键部件上实施，而忽略了辅料、包装材料、环境数据等可能的影响因子。这些误区使得追溯体系看似建成，却无法支撑深度的质量根因分析，更谈不上为AI提供高质量的训练数据。

那么，正确的路径是什么？我们认为，构建一个能为AI赋能的、高可信度的追溯体系，需要遵循“业务驱动、数据融合、适度精细”的原则。首先，必须从质量业务的核心诉求出发，比如针对客户投诉的快速响应、针对内部报废率高的工艺改进、针对供应商来料波动的责任界定，来定义追溯的颗粒度（如到单件、到批次、到炉号）和范围（覆盖哪些物料、工序、参数）。这需要在**创见者Webinar**中反复强调的“拉通”思维，即拉通研发BOM、制造BOM与实物流动。**金蝶云·星空**的制造云通过一物一码、序列号管理与动态批次策略，能够将物料身份从采购接收贯穿到生产完工与销售出库，确保实物流与信息流同步。

其次，实现数据融合的关键在于打破系统壁垒。追溯链路需要集成ERP的生产订单与物料信息、MES的工序汇报与设备状态、QMS的检验结果与不合格品处理、乃至SCM的供应商批次信息。**金蝶云·星空**作为一体化平台，其优势在于内置了MES、QMS、WMS等核心制造应用，数据天然同源、标准统一。例如，其质量管理系统支持基于生产工单的检验方案自动触发，检验结果（包括图片、文件）直接关联到具体物料批次和工序，同时将不合格信息实时反馈至生产任务进行冻结或返工。这种端到端的集成，确保了追溯数据的实时性与一致性，为后续分析奠定了坚实基础。

在实施要点上，我们建议分三步走。第一步是“主干打通”，优先确保从关键原材料入库、到核心工序生产、再到成品出库这条主干链路的100%准确追溯。可以利用**金蝶云·星空**的PDA移动应用与条码/RFID技术，在关键节点进行扫描采集，替代容易出错的手工录入。第二步是“分支扩展”，将追溯范围延伸到重要的辅料、包装、以及工艺参数（如温度、压力、时间）。**金蝶云·星空**的物联网平台可以对接各类设备，自动采集并绑定过程参数与生产工单。第三步是“数据应用”，基于完整的追溯数据池，构建质量分析看板与预警模型。这正是AI开始发挥价值的起点。例如，通过分析历史数据中特定供应商批次、特定设备参数组合与最终产品不良率的关联关系，AI可以辅助质量工程师快速锁定可疑因子，甚至预测潜在风险。

当追溯链路做对、数据质量得到保障后，AI在质量稳定性的价值才能真正释放。例如，在**创见者Webinar**中分享的案例显示，一家电子企业利用**金蝶云·星空**平台汇聚的全流程数据，训练了针对SMT贴片工序的良率预测模型。模型不仅能够提前数小时预警可能的质量下滑，还能通过追溯链路反向推荐最可能的原因组合（如“来自A供应商的XX批次锡膏，在B线体第三号贴片机，当环境湿度高于70%时”）。这种精准的洞察，使得纠正预防措施（CAPA）的效率和有效性大幅提升，从“事后救火”转向“事前预防”和“事中控制”。

值得注意的是，这一过程也离不开**财务视角**的成本考量。一个健全的追溯体系本身就能通过减少质量索赔、降低报废和返工成本、优化库存（实现精准隔离）带来直接回报。而AI的引入，则进一步放大了这种回报，通过减少异常、提升一次合格率来优化整体制造成本。**金蝶云·星空**的成本管理系统能够精准核算到批次甚至订单的成本变动，让质量改善的财务效益清晰可见。

作为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”等权威认定的平台，**金蝶云·星空**的价值不仅在于提供功能模块，更在于其基于大量制造企业实践沉淀的业务模型与一体化架构。它帮助企业首先扎扎实实地把管理基础数据化和流程在线化，其中就包括构建可靠的追溯能力。在这个坚实的地基上，再结合AI等创新技术，去解决质量稳定性等更高阶的问题，路径才是稳健和可持续的。

因此，回到我们最初的问题：AI能让质量更稳定吗？答案是肯定的，但它的前提是“先把‘追溯链路’做对”。这要求管理者在关注技术热点的同时，更要回归管理本质，下功夫打好数据基础。我们期待在接下来的**创见者Webinar**中，能与更多制造业同仁深入探讨如何结合自身行业特点，规划与实施这一关键旅程，让数据和AI真正成为企业质量竞争力的核心支柱。