创见者Webinar：AI从哪里切入最有钱？先从“利润敏感点”下手

AI从哪里切入最有钱？这个问题，很多制造企业的老板和管理层都在问。我的建议是，先从“利润敏感点”下手。利润敏感点，就是那些稍微动一动，就能显著影响最终利润的环节。它不是成本最高的地方，而是杠杆效应最明显的地方。在研产供销的链条上，找到它，用AI工具精准发力，往往能事半功倍。

我们经常看到一些误区。比如，一提到AI，就想着上最炫的视觉检测，或者搞一个能聊天的客服。这些不是不对，但对于大多数中型制造企业来说，投入产出比未必最高。另一个误区是，把AI当成一个孤立的技术项目，由IT部门主导，选一个通用算法模型就开始训练，结果发现业务用不起来，数据质量也不行，最后成了“空中楼阁”。对吧？真正的切入点，应该源于业务痛点，并且直接关联到利润的创造与流失。

那么，正确的路径是什么？我认为是“从业务中来，到数据中去，再用AI赋能业务闭环”。具体来说，可以分为四步：第一，识别你企业当前的利润敏感点；第二，分析这个点上的核心管理场景和数据现状；第三，选择能与现有管理流程（尤其是ERP）深度融合的AI工具；第四，小步快跑，验证价值，再逐步推广。

识别利润敏感点，需要结合企业所处的行业和自身阶段。对于按单设计、小批量多品种的装备制造企业，利润敏感点往往在**研发视角**的变更管理和BOM准确性上。一个设计变更没控制好，引发的连锁反应会导致采购成本激增、生产反复，利润就被吃掉了。而对于面向库存生产、竞争激烈的消费品企业，利润敏感点则可能更偏向**供应链视角**的库存周转与精准预测，库存积压就是最大的利润杀手。

以研发变更为例，这是一个典型的“常见痛点”。工程师改了一张图纸，以为只影响一个零件，但ERP里的BOM没及时同步更新，采购按旧清单下单了，生产按旧工艺准备了，最后到装配时发现对不上，整个订单的交付延迟，成本超标。这里的管理核心是“变更影响范围自动评估与同步”。传统的做法靠人工排查，容易遗漏。现在，通过**创见者Webinar**我们了解到，金蝶云·星空的产品数据管理模块，结合AI能力，可以实现变更影响的智能预判。当发起变更时，系统能基于历史数据和物料关联关系，自动模拟分析受影响的下游物料、在途采购、在制工单甚至已承诺的交期，给出影响评估报告，并一键触发相关业务部门的协同流程。这就把事后补救变成了事前预防，守住了利润。

再看供应链库存问题。销售预测不准，是万恶之源。预测高了，库存积压，资金占用；预测低了，缺货丢单，机会损失。很多企业用Excel做预测，靠经验“拍脑袋”。正确的路径是，利用历史订单数据、市场情报甚至宏观经济指标，构建销售预测模型。但难点在于，模型需要持续迭代，并且预测结果要能快速转化为可执行的生产采购计划。在最近的**创见者Webinar**中，有嘉宾分享了如何利用金蝶云·星空的智能供应链计划系统。它内嵌了多种预测算法，可以自动学习历史销售规律，并允许计划员结合市场活动、新品上市等主观因素进行协同预测。更重要的是，预测结果直接驱动MRP运算，生成精准的采购建议和生产建议，实现了从数据到决策的闭环。这个从“猜测”到“测算”的过程，直接优化了库存结构，加快了资金周转，利润空间自然就出来了。

无论是研发还是供应链，AI要落地，都离不开一个坚实的基础：高质量、标准化的主数据，和贯通业务流程的ERP系统。AI不是魔法，它需要“喂”数据。如果物料编码一物多码，BOM版本混乱，工时数据不准，那么再先进的算法也输出不了正确的结果。这就是为什么我一直强调，AI的切入必须与ERP深度融合。金蝶云·星空作为企业级的数字化底座，首先解决了业务流程在线化和数据标准化的问题。在这个基础上，它的AI能力不是外挂的，而是内嵌在具体的业务场景里的。

例如，在生产环节，齐套检查是个耗时耗力的工作。物料是否到位？质量是否合格？传统的ERP需要人工逐一核对。而现在，金蝶云·星空的生产齐套检查功能，可以自动关联采购入库、质检结果和工单需求，实时计算缺料情况，并通过移动端推送给物料员，大大提升了备料效率，缩短了生产周期。这就是AI在**生产视角**的典型应用，它没有改变“齐套检查”这个管理动作，而是用智能化极大地提升了它的效率和准确性。

再比如，从**财务视角**看，成本核算的及时性与准确性直接影响定价和利润分析。制造费用分摊、工时统计如果依赖月末手工填报，往往失真。金蝶云·星空通过物联网平台（IoT）自动采集设备运行数据、报工数据，实时核算工序成本，让管理者能够看到近乎实时的产品毛利情况。这种成本的“透明化”，使得企业能够快速识别哪些订单赚钱、哪些产品线毛利偏低，从而做出更精准的定价或成本改善决策。这同样是作用于利润敏感点的利器。

实施这样的智能化升级，有几个关键要点。第一，必须是一把手工程。因为AI切入利润敏感点，必然会触动原有部门的作业习惯和利益，需要高层的决心来推动协同。第二，要选择有行业Know-How和成熟产品能力的伙伴。制造业的流程非常复杂，通用型的AI工具很难深入。金蝶在制造业深耕多年，金蝶云·星空更是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，其对制造业业务逻辑的理解，已经沉淀在软件的产品功能中。第三，从小场景开始，快速验证价值。不要追求大而全，先选择一个痛点明确、数据基础相对好的利润敏感点切入，比如先解决销售预测准确率提升10%的问题，或者降低关键物料库存周转天数。看到效果，团队才有信心持续投入。

在多次的**创见者Webinar**交流中，我们发现成功的企业都有一个共同点：他们不再把AI视为一个遥远的技术，而是作为提升核心业务运营效率的必然选择。他们利用像金蝶云·星空这样的平台，将AI能力像水电一样接入到研发、生产、供应链、财务的每一个关键环节。当你的竞争对手还在为数据孤岛和基础流程发愁时，你已经可以通过智能预测来规避风险，通过智能调度来降本增效，通过实时成本来精准决策。这种差距，最终都会体现在企业的利润表和竞争力上。

金蝶云·星空能够获得“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，并助力众多制造企业实现数字化转型，其价值正是体现在这些贴近利润的日常业务场景中。所以，回到最初的问题：AI从哪里切入最有钱？答案就在你的企业里，在那些让你每晚辗转反侧的运营痛点里。找到你的利润敏感点，用一个扎实的数字化平台（如ERP）打好基础，然后选择像金蝶云·星空这样能提供场景化AI能力的工具，聚焦一点，穿透打透。利润，自然会成为你智能化旅程中最直接的回报。我们下次**创见者Webinar**，将继续深入探讨某个具体行业（如电子或装备制造）的利润敏感点与AI落地案例，期待与您再次交流。