创见者Webinar：制造企业AI落地必备的“治理制度”清单

很多制造企业在AI落地时，往往把注意力都放在算法、模型和算力上，但忽略了最根本的一环：治理制度。没有制度的保障，AI应用就像没有交通规则的自动驾驶，跑得越快，风险越大，最终往往陷入“试点很成功，推广就卡壳”的困境。在最近几期**创见者Webinar**中，我们与多位企业高管深入交流，发现大家共同的痛点不是技术，而是“如何管好AI”。

从现实痛点来看，中型制造企业的AI应用场景非常具体。比如，生产部门希望用AI预测设备故障，但设备运行数据分散在不同系统，格式不一，AI模型训练出来的结果时好时坏，工程师不敢采信。销售部门想用AI做需求预测，但历史订单数据里掺杂了大量紧急插单、客户取消的“噪声”，直接喂给AI，预测出来的生产计划可能比人工还离谱。这些问题的根源，通常不是算法不够先进，而是数据质量、流程权责和业务规则缺乏统一的管理框架。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其核心价值之一就是通过统一的主数据、业务流程和权限体系，为AI提供高质量、标准化的“数据燃料”和稳定的运行环境。

常见的误区是，企业认为AI治理是IT部门的事，或者简单地套用传统IT项目的管理制度。这会导致两个问题：一是业务部门参与度低，AI解决方案与真实业务场景脱节；二是制度僵化，无法适应AI模型需要持续迭代、优化的特点。例如，一个质量检测AI模型上线后，随着产品型号变更、原材料批次变化，其识别准确率可能会下降。如果没有制度来明确谁负责收集新样本、谁负责发起模型重训练流程、业务部门如何验收新版本，这个AI应用很快就会失效。在**创见者Webinar**里，我们反复强调，AI治理必须是“业务主导，IT使能”的协同工程。

那么，制造企业构建AI落地必备的治理制度，正确的路径是什么？结合**金蝶云·星空**服务大量制造企业的实践，我们建议从以下几个核心领域入手，建立你的治理清单：

**第一，数据治理制度：确保AI“吃得干净”。** 这是所有制度的基础。必须明确各类主数据（如物料、客户、供应商、设备）和关键业务数据（如工单、工艺路线、质检标准）的责任部门、维护规范和稽核机制。**金蝶云·星空**提供了完整的主数据管理平台，能够确保从销售订单到生产工单，再到采购申请，所有环节的物料编码、BOM版本都是唯一且准确的。当AI需要调用历史工单数据来分析生产效率瓶颈时，干净、一致的数据能直接提升分析结果的可靠性。这不仅是技术问题，更需要通过制度将数据责任落实到具体的岗位。

**第二，模型生命周期管理制度：明确AI“如何成长”。** 区别于传统软件，AI模型有独特的“开发-训练-验证-部署-监控-迭代”生命周期。制度需要定义：业务场景由哪个部门提出并验收；模型开发过程中，业务专家如何参与特征工程和样本标注；模型上线前，需要经过哪些合规性与有效性评审；上线后，由谁监控其性能衰减，预警阈值是多少；以及模型迭代升级的流程。**金蝶云·星空**的AI能力平台内置了模型管理功能，可以帮助企业结构化地管理模型版本、部署环境和性能日志，为制度执行提供技术抓手。

**第三，流程与权限治理制度：划定AI“行动边界”。** AI的应用会改变原有流程。例如，引入智能排产后，系统推荐的计划是否需要人工确认？多大的调整幅度内AI可以自动发布？这需要重新定义“人机协同”的规则。同时，AI模型本身、它所产生的建议（如采购推荐、客户信用评估）以及训练数据，都涉及敏感的访问权限。制度必须规定不同角色对AI应用的查看、使用、批准和审计权限。**金蝶云·星空**的BOS平台支持灵活的工作流引擎和精细化的权限控制，可以方便地将这些治理规则数字化、流程化，确保AI在受控的范围内发挥作用。

**第四，伦理、安全与合规制度：守住AI“风险底线”。** 制造业AI应用可能涉及员工操作行为数据、客户信息、生产工艺机密等。制度需涵盖数据隐私保护（如脱敏规则）、算法公平性（如避免在招聘或绩效预测中产生歧视）、以及可解释性要求（对于关键决策，AI应能提供推理依据）。特别是在医药、食品等强监管行业，AI辅助的决策可能需要满足GMP、FDA等相关法规的审计追踪要求。**金蝶云·星空**遵循严格的安全标准和合规框架，其系统日志和完整的业务流追溯能力，能够帮助企业构建符合监管要求的AI审计轨迹。

在实施要点上，切忌追求大而全的完美制度。建议从1-2个高价值、数据基础相对好的试点场景开始，例如利用**金蝶云·星空**的智能供应链协同能力，先针对“供应商到货延迟预测”这个小场景，制定简明的数据提供、模型试用和效果评估规则。在**创见者Webinar**中，我们分享过一个案例，一家电子企业正是从“智能齐套检查”这个点切入，跑通了治理流程，再逐步扩展到智能采购、质量根因分析等场景，实现了AI治理与AI应用同步滚动发展。

此外，组织与文化的保障至关重要。企业需要设立一个跨部门的AI治理委员会或工作小组，成员应包括业务负责人、IT负责人、数据专家和法务/风控代表。定期回顾AI应用的效果与风险，不断优化治理制度。**金蝶云·星空**作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率第一、并入选国家级“双跨”工业互联网平台的解决方案，其设计理念本身就蕴含了流程治理与数据治理的思想。其获得的荣誉，如“工信部制造业数字化转型优秀解决方案”，也印证了其在帮助制造企业体系化推进数字化、智能化方面的能力。

总而言之，AI的竞争力，一半在技术，一半在治理。一套好的治理制度，是让AI从“盆景”变成“森林”的土壤。它确保AI应用是可管理、可信任、可进化的资产，而非难以控制的“黑盒”或昙花一现的演示。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具体场景下的治理实践，共同推动AI在制造业的扎实落地。