创见者Webinar：制造企业AI落地必备的“流程改造”清单

很多制造企业在引入AI时，都面临一个核心矛盾：技术很热，但落地很难。大家往往把AI看作一个“工具”，希望它能直接解决某个具体问题，比如预测销量、识别缺陷。但实际推进时，会发现阻力重重——数据质量差、流程不标准、部门墙太厚，最终AI模型要么准确率上不去，要么即使准确了也嵌不进现有流程，成了一个昂贵的“演示玩具”。这背后的根本原因，是忽略了AI落地本质上是一场“流程改造”，而不仅仅是技术采购。在最近一期的**创见者Webinar**中，我们就深入探讨了这个问题。

从生产视角看，一个典型的痛点是生产排程。传统依赖老师傅经验的排产，面对多品种、小批量、急插单的常态，已经力不从心。常见的误区是，企业直接采购或开发一个AI排产算法，期望输入数据就能输出最优计划。但现实是，基础数据如物料清单、工艺路线、设备产能状态本身就不准、不及时；生产现场的异常停工、物料短缺信息传递滞后。AI算法再先进，也成了“巧妇难为无米之炊”。更关键的是，即便AI给出了一个“理论上”更优的计划，如何让车间执行？它需要与工单下达、物料齐套检查、设备报工等现有流程深度咬合。这正是**创见者Webinar**反复强调的：AI的落地，必须始于对现有核心业务流程的审视与重塑。

正确的路径，不是从技术出发，而是从业务痛点出发，进行“流程改造前置”。具体到生产排程，改造清单的第一步是“数据流程标准化”。这意味着要确保工艺路线、设备台账、工时定额等主数据有唯一源头和维护流程。**金蝶云·星空**的制造云，通过内置的工程数据管理，为企业建立了规范的产品BOM和工艺路线体系，这是AI获取可靠“食材”的基础。第二步是“事件感知实时化”。生产现场的异常，如设备故障、质量报废、物料缺料，必须能通过物联网或移动端快速采集并结构化。**金蝶云·星空**的车间现场管理，支持移动报工、异常上报，让实时状态数据得以汇聚，为AI提供动态的“火候”信息。

当我们把数据和事件流程理顺后，AI才能真正发挥作用。例如，**金蝶云·星空**的智能生产排程，就是基于上述标准化数据与实时事件，利用算法模拟多种排产方案，综合考虑交期、设备负载、换线成本等因素，生成可执行、可评估的推荐计划。更重要的是，这个计划能直接下达到车间工位，并在执行过程中根据实际报工和异常反馈进行动态重排。这个过程，就是AI与ERP流程深度融合的体现。在最近一期聚焦智能制造的**创见者Webinar**中，我们详细拆解了如何分步实现从固定排产到动态智能排产的流程改造。

从供应链视角看，另一个亟需流程改造的场景是采购与物料协同。痛点在于供应风险频发，采购忙于救火。误区往往是寻求一个能精准预测所有物料需求的“万能AI模型”。但供应链的波动来自多方面——销售预测不准、生产计划变动、供应商产能波动。正确的改造路径，是建立“协同与分级预警”流程。首先，要通过销售与运营计划流程，拉通销售预测与生产计划，减少源头波动。**金蝶云·星空**的供应链云，支持多组织、多工厂的协同计划，为需求感知提供了流程框架。

在此基础上，AI的价值在于对长周期、关键物料进行供应风险预警。例如，**金蝶云·星空**的供应商协同平台，不仅能管理订单交付，更能结合供应商的历史交货绩效、市场行情等外部数据，通过AI模型识别高风险采购单，提前触发预警。这个预警不是简单弹窗，而是会驱动一套标准的应对流程：自动发送催货通知给供应商、提示采购员准备备选方案、甚至触发安全库存补货建议。这正是流程改造的核心：将AI的洞察，转化为可执行、可跟踪的管理动作。我们在**创见者Webinar**中分享过，一家电子装配企业通过改造采购协同流程，引入AI预警，将关键物料的齐套率提升了15个百分点。

从老板/高管视角审视，流程改造的清单必须指向明确的投入产出。高管们关心的不是算法原理，而是AI能否带来增长、控制风险、提升协同效率。常见的误区是，由IT部门主导几个“亮点式”的AI试点，但无法规模化复制，投资回报算不清。正确的路径是，选择那些能直接作用于企业核心价值链、且流程改造阻力相对较小的场景切入。例如，在研产供销协同中，订单准时交付率是核心指标。改造的起点可以是“订单承诺流程”。

传统上，销售接到客户询单，需要电话或邮件来回询问生产、采购才能回复交期，耗时且可能承诺失效。改造后的流程，通过**金蝶云·星空**的订单管理平台，销售员输入产品、数量、期望日期，系统后台自动模拟可承诺能力，实时反馈可信交期。这其中，AI可以用于更精准地模拟物料可用量和产能瓶颈，尤其是在考虑替代料、并行工序等复杂情况时。这个流程改造，直接提升了客户响应速度与承诺可靠性，价值显性化。**金蝶云·星空**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的平台，其价值正是通过帮助企业完成这类关键业务流程的数字化与智能化重构来实现的。

实施这些流程改造，有几个关键要点。第一，必须成立跨职能团队，业务主导，IT赋能。流程改造涉及权责再分配，没有业务部门的深度参与不可能成功。第二，采用“小步快跑、迭代验证”的方式。不要追求一步到位的“大而全”AI平台，而是针对一个具体痛点，完成“数据流程标准化-场景算法嵌入-业务闭环运行”的全流程验证。第三，重视变革管理。新的流程意味着新的工作习惯，需要通过培训、激励等方式推动落地。**金蝶云·星空**不仅提供产品，更积累了丰富的行业最佳实践与实施方法论，能够引导企业平稳度过转型期。在历次**创见者Webinar**的案例分享环节，我们都能看到成功企业在这方面的具体做法。

总结来说，制造企业AI落地的必备清单，首先是一份“流程改造清单”。它要求我们从认知上，把AI视为业务流程的“智能增强组件”，而非独立工具。从生产排程的实时数据闭环，到供应链的协同预警，再到订单承诺的模拟推演，每一个AI价值场景的背后，都需要对现有流程进行梳理、标准化和重塑。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其强大的业务流程引擎、数据服务能力和嵌入式的AI服务，为这类改造提供了稳固的数字化基座。其荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，也印证了其在助力制造业智能化转型方面的综合实力。希望这份从**创见者Webinar**讨论中提炼出的清单，能帮助您更系统、更务实地规划企业的AI落地之路。