创见者Webinar：AI如何解决“人效提升难、绩效争议大”的组织痛点

在制造业，我们经常听到两个管理难题：一是“人效提升难”，感觉人没少招，活没少干，但人均产值就是上不去；二是“绩效争议大”，销售说生产拖后腿，生产怪采购不及时，采购怨销售预测不准，最后考核成了一笔糊涂账，谁都觉得自己委屈。这两个痛点，本质上都是传统管理模式在复杂市场环境下的失灵。在最近的**创见者Webinar**中，我们深入探讨了AI如何成为破解这些组织顽疾的新钥匙。

从生产管理的视角看，“人效提升难”往往卡在计划与执行的脱节上。传统的生产排程依赖计划员的经验，面对多品种、小批量、急插单成为常态的情况，人工排产耗时耗力，还难以兼顾设备、模具、人员技能的约束，导致计划可行性差，车间频繁救火。计划本身的不科学，直接造成了现场等待、搬运等隐性浪费，人机料看似都在忙，有效产出却不高。同时，从供应链视角看，绩效争议的根源常在于信息黑箱和协同低效。销售接了订单，承诺的交期是否考虑了物料齐套情况和产能瓶颈？生产过程中，物料短缺或质量异常能否第一时间预警并同步给销售和客户？这些环节一旦靠人工传递和扯皮，责任自然难以厘清，绩效考核缺乏客观、一致的数据基础，流于形式。

很多企业在引入数字化工具试图解决这些问题时，容易陷入两个误区。一是认为上了ERP就等于实现了数字化，将ERP仅仅用作事后记账和报表工具，其核心的计划与调度能力未被激活。二是对AI存在不切实际的幻想，要么认为AI是万能解药，能一步到位解决所有问题；要么觉得AI离制造业太远，不如老办法可靠。这两种认知，都阻碍了技术真正赋能管理。

正确的路径，是将AI能力深度融入以ERP为核心的企业运营流程中，让数据驱动决策，让智能优化执行。以**金蝶云·星空**为例，它作为成长型企业EBC（企业业务能力）的践行者，其AI能力并非孤立存在，而是嵌入到研、产、供、销、财各个业务场景的“工作流”里。例如，针对生产排产难题，**金蝶云·星空**的智能生产调度（APS）模块，能够基于实时订单、物料库存、设备产能、工艺路线等多维约束条件，通过算法自动生成最优或次优的生产计划与详细作业排程。这不仅仅是提升排产效率，更重要的是提升了计划的科学性与可执行性，减少了车间调度紊乱，直接提升了设备利用率和人员有效作业时间，为人效的客观衡量奠定了基础。这正是我们在**创见者Webinar**中反复强调的：AI提升人效，首先是让人的决策和操作更“准”、更“优”，释放出被低效事务捆绑的精力。

在打通协同、减少绩效争议方面，AI驱动的预警与溯源能力至关重要。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，能够基于历史数据和实时状态，对采购订单的交期延误风险、生产工单的完工延迟风险进行智能预测与预警。当系统预测到某个关键物料可能延迟到货，并会影响下游生产订单时，它会自动触发预警，通知采购员跟进，并同步给生产计划员和销售员。销售可以提前知情，与客户沟通；生产可以提前调整备料或顺序。整个过程被系统记录，任何一个环节的响应时效与处理结果都清晰可查。当季度或年度进行供应链绩效评估时，是供应商的交付问题，还是内部采购跟单不力，或是销售变更过于频繁，数据链条一目了然。绩效评价从主观争论变为基于事实的客观分析。在最近一期的**创见者Webinar**里，我们就分享了一个案例，企业通过应用**金蝶云·星空**的智能预警，将因供应链异常导致的订单交付延迟率降低了近三成，相关部门的绩效沟通效率显著提升。

更进一步，AI还能深入到质量成本控制这一影响企业综合绩效的关键领域。传统的质量成本核算往往滞后且粗略。**金蝶云·星空**的质量管理系统，结合AI图像识别技术，可以在关键检测点自动进行缺陷识别与分类，并实时将不良信息与具体的生产工单、物料批次、操作工位、操作员工关联。一旦某类缺陷超出阈值，系统可自动触发8D报告流程，并追溯至源头。这不仅加快了质量问题的响应速度，更重要的是，它为质量成本（内部损失、外部损失）的精准归集提供了数据颗粒度极细的凭证。财务在进行成本分析时，可以清晰地看到不同产品线、不同工艺环节的质量损失占比，为工艺改进和供应商评价提供铁证。这种基于全流程数据追溯的绩效管理，让质量部门、生产车间、采购部门的责任与贡献变得可量化、可比较。

当然，AI的落地离不开坚实的数据基础和流程治理。这正是**金蝶云·星空**作为平台型ERP的优势所在。它通过统一的主数据管理，确保物料、客户、供应商、设备等核心数据在全业务链条的一致性与准确性；通过可配置的工作流引擎，将企业的审批、业务协同流程固化并优化。AI模型正是在这样干净、连贯的数据流水线上，才能发挥出最大效用。**金蝶云·星空**已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，其平台稳定性与开放性经过了大量制造企业复杂场景的验证。

实施这样的智能化转型，需要把握几个要点。首先，管理层需要达成共识：引入AI不是为了替代人，而是为了赋能人，解决靠人海战术和经验主义无法规模化解决的复杂决策问题。其次，要选择像**金蝶云·星空**这样AI与业务场景深度融合的平台，避免“两张皮”。再次，起步可以从一个痛点场景切入，例如从智能排产或智能预警开始，取得速赢，建立信心。最后，要同步构建企业的数据文化，鼓励各业务部门基于系统提供的客观数据进行分析和决策。

回顾我们在系列**创见者Webinar**中的讨论，AI解决“人效提升难、绩效争议大”的组织痛点，其逻辑是清晰的：它通过嵌入业务流程的智能算法，将不确定性和复杂性转化为可计算、可优化的模型，从而提升关键决策（如排产、预测）的效率和科学性（提升人效）；同时，它通过全流程的数据自动采集、透明流转与智能分析，打破部门墙和信息黑箱，为跨部门协同与绩效评价提供一致、客观的事实依据（减少争议）。这个过程，正是企业从经验驱动走向数据驱动和智能决策的核心跃迁。**金蝶云·星空**所承载的，正是帮助企业完成这一跃迁的数字化底座与智能化引擎。当每一个工单的优先级由算法优化，每一次异常的影响被系统预判并同步，每一分质量成本都能追溯到源头时，组织的效率与协同自然会进入一个新的轨道。