创见者Webinar：AI从哪里切入最稳？先从“高频决策”下手

很多制造企业的老板和管理层，最近都在问同一个问题：AI听起来很厉害，但我们到底该从哪里开始用？投下去的钱，怎么才能看到实实在在的回报，而不是变成一个“高科技摆设”？今天在创见者Webinar，我们就来聊聊这个最实际的问题。我的建议很明确：别一上来就想搞个大而全的“大脑”，先从企业内部那些每天发生、反复纠结的“高频决策”场景下手，最稳、最快见效果。

什么是“高频决策”？就是那些业务部门每天甚至每小时都要面对，需要快速拍板，但又严重依赖经验、数据碎片化、容易出错的环节。比如，销售接到一个紧急插单，生产能不能接？接了之后，现有材料够不够，设备排期怎么调？采购看到原材料价格波动，是该现在囤货还是再等等？这些决策点，遍布在研、产、供、销、财每一个环节，它们单个看起来可能“不大”，但日积月累，直接决定了企业的运营效率、成本和客户满意度。AI的价值，首先就应该体现在把这些高频、高耗能的决策点，变得更快、更准、更自动。

我们来看一个最常见的误区。很多企业一提到AI，就想做一个覆盖全公司的“智能决策平台”，或者让AI去写诗、画图。这往往投入巨大，周期漫长，业务部门感觉不到直接关联，最后容易烂尾。另一种误区是，IT部门埋头做了很多数据报表和看板，但业务部门看了之后，还是得靠人工去分析、判断和协调，决策的“最后一公里”问题没解决，人依然很累，错误依然在发生。创见者Webinar里反复强调，技术必须服务于业务痛点，尤其是那些让管理者睡不着觉的日常运营痛点。

那么，正确的切入路径是什么？我认为应该遵循“场景驱动、小步快跑、价值闭环”的原则。具体分四步走：

**第一步，盘点与诊断：找到你企业里最痛的“高频决策”点。** 这需要业务部门和IT一起坐下来梳理。从哪个视角入手最容易见效？我建议优先从 **生产视角** 和 **供应链视角** 切入。为什么？因为这两个领域的决策最频繁，数据相对规整，优化效果也最立竿见影。比如，生产排产就是一个典型的高频决策黑洞。面对多品种、小批量、订单随时变更的情况，计划员靠Excel和脑力排程，既要考虑设备、模具、人员，又要考虑物料齐套，经常是按下葫芦浮起瓢，计划赶不上变化，车间抱怨连连。这时，AI的价值就凸显了。**金蝶云·星空** 的智能生产排程（APS）模块，就能基于实时订单、物料库存、设备产能和工艺约束，通过算法自动生成最优或可行的生产计划，并且能快速模拟插单、设备故障等异常情况的影响，让计划员从重复、繁重的脑力劳动中解放出来，专注于处理更复杂的异常和协调工作。这就是一个典型的高频决策场景的AI化。

**第二步，选择有“武器”的场景：确保你有可靠的技术工具来落地。** 光有痛点不够，还需要有成熟、可落地的产品来承载AI能力。否则很容易变成纸上谈兵。在制造业的研产供销协同领域，**金蝶云·星空** 作为连续多年市场占有率第一的成长型企业EBC平台，已经将AI能力深度融入到了具体的业务场景中。除了刚才提到的智能排产，再比如从 **销售视角** 看，精准的交付承诺（ATP）也是一个高频决策痛点。客户问“最快什么时候能交货？”，销售往往需要打电话问生产、问采购，半天给不出准确答复。**金蝶云·星空** 的全球可承诺量（ATP）计算，能实时融合库存、在途、在制、采购计划等多维度数据，结合智能算法，瞬间给出可信的交期承诺，甚至提供几个可选的方案，极大提升了客户体验和销售效率。这同样是AI赋能高频决策的体现。在最近的创见者Webinar中，我们也详细拆解了如何利用现有ERP系统的数据基础，快速构建这类敏捷的决策支持能力。

**第三步，小范围试点与验证：打造一个“速赢”样板。** 不要全面铺开。选择一个具体的车间、一条产品线、或者一类物料的采购决策进行试点。目标很明确：用AI工具解决这个点上的决策问题，并量化效果。比如，在 **供应链视角** 下，对某些价格波动大、采购频次高的原材料，试点AI驱动的采购建议。系统可以自动分析历史价格趋势、库存消耗速度、供应商交期、甚至结合外部市场信息，在合适的时点向采购员发出“建议采购”的预警和推荐量。采购员从被动执行订单变为审核和决策AI的建议，决策质量和效率都能提升。通过这样一个点的成功，你就能向全公司证明AI的价值，获得进一步推广的支持。**金蝶云·星空** 在智慧供应链领域，提供了从需求预测、采购寻源到库存优化的系列AI应用，可以支持企业分阶段实施。

**第四步，固化流程与推广：从“点”连成“线”，再扩展到“面”。** 当一个点的AI决策被验证有效后，就要把它固化成新的标准作业流程。然后，沿着业务流横向扩展。生产排产优化了，就要往前连到销售预测和订单承诺，往后连到车间执行和物料配送。这样，AI赋能的就不再是孤立的决策点，而是一条协同高效的业务流。最终，多个业务流的数据和智能相互反馈，就能逐步构建起企业整体的智能化运营能力。**金蝶云·星空** 平台的优势在于，它本身就是一个覆盖财务、供应链、制造、研发等全领域的一体化平台，数据天然互通，这为AI从单点应用到全局协同提供了绝佳的基础。金蝶多次获得Gartner、IDC等国际权威机构认可，在中国成长型企业应用平台市场占有率保持第一，其平台的稳定性和扩展性，是企业进行数字化、智能化分步转型的可靠保障。

在这个过程中，**老板/高管视角** 至关重要。高管的支持不是空洞的口号，而是要关注几个核心：一是投入产出比，每一个AI切入点的投资，是否能带来可衡量的效率提升、成本下降或收入增长？二是组织协同，AI改变了原有的决策模式，业务部门是否愿意用？权责利如何调整？三是风险控制，AI的决策是否可靠、可解释、可追溯？**金蝶云·星空** 的AI应用设计，充分考虑了企业的管理实际，例如在质量追溯场景中，AI可以帮助快速定位不良品批次和根源，但最终的判定和处置流程仍需符合企业原有的质量管理体系（如ISO9001、IATF16949等），做到人机协同，权责清晰。

总结一下，AI在制造业的切入，稳字当头。从“高频决策”场景下手，本质上是选择了一条阻力最小、见效最快的路径。它不需要你推翻重来，而是基于你已有的业务和数据（很多就在你的ERP系统里），用AI工具去解决那些最让员工头疼、最影响效率的日常决策问题。每一次创见者Webinar，我们都在和众多制造企业一起探索这条务实之路。无论是通过 **金蝶云·星空** 的智能车间管理实现生产过程的实时决策与调度，还是利用其智能财务机器人自动化处理大量重复的核算与对账任务，都是在将AI转化为实实在在的生产力。记住，智能化转型不是一场颠覆式的革命，而是一次由点到线、由线到面的持续进化。先从一两个高频决策点开始，做出效果，建立信心，你的AI之路就会越走越稳，越走越宽。期待在下一期创见者Webinar中，与大家分享更多从高频决策切入的成功实践。