创见者Webinar：你以为AI能秒出答案，其实先把“业务问题定义清楚”

最近在几家中型制造企业做调研，发现一个挺有意思的现象。管理层一提到AI，第一反应往往是：“能不能让它快点给我个答案？”销售总监希望AI秒出下个月的精准预测，生产经理指望AI一键生成最优排产计划，老板则期待AI立刻告诉他该投哪条产线最赚钱。这种心情我特别理解，毕竟大家都被“AI颠覆一切”的氛围包围着。但今天我想借着**创见者Webinar**这个平台，和大家深入聊聊一个被严重低估的关键前提：在向AI要答案之前，我们是否花够了力气，把要解决的“业务问题”本身定义清楚了？

这绝不是一个理论问题。从生产视角看，很多企业上马AI排产模块，第一步就卡住了。痛点很明确：计划变动频繁，物料不齐套，设备故障打乱节奏，导致订单交付延迟。常见的误区是，IT部门或供应商直接收集“历史工单数据”和“设备理论产能”就丢给算法去训练，期望输出一个“完美排程”。结果往往不理想，因为算法理解不了业务背后的复杂约束。比如，一个“紧急插单”在系统里只是一个新工单，但业务上它可能意味着需要调用为其他订单预留的专用物料、必须由某位高级技工操作、甚至会挤占一条正在做工艺调试的新产品线。这些隐藏在流程和人员经验里的“软约束”，如果没有在问题定义阶段就被清晰地提炼成规则或参数，AI给出的“最优解”很可能在生产现场寸步难行。

正确的路径是什么？首先，必须从“业务语言”翻译成“系统可定义、可量化的语言”。这不是IT部门单独能完成的，需要生产计划员、车间主任、物料员一起，把“什么是好的排产计划”这个模糊概念拆解。是优先保障头部客户订单？还是最大化设备利用率？或是严格控制特定半成品的在制库存？这些目标有时互相矛盾，需要明确权重。**金蝶云·星空**的智能生产解决方案，其起点正是帮助企业完成这个“问题定义”的工序。它的高级计划排程（APS）模块，在初始化配置时，就引导企业梳理各类约束规则，比如物料齐套性检查规则、工序间特定设备的依赖关系、班组技能与工单的匹配规则等。通过**创见者Webinar**中分享的案例可以看到，只有当这些千头万绪的业务规则被系统地定义并配置到系统中，后续的AI算法才有一个坚实的“思考框架”。

同样的问题也出现在供应链视角。采购经理希望AI预测物料价格波动或供应商交付风险，但直接问“哪个供应商会有风险”太笼统。这里常见的误区是，仅仅接入供应商的历史交货数据就进行预测，忽略了外部环境、产能排挤、质量波动等多维因素。正确的路径，是把“供应风险”这个业务问题，拆解为“交期波动风险”、“质量波动风险”、“价格波动风险”等多个可评估的维度，并为每个维度找到领先指标。例如，交期波动可能关联该供应商所在地区的物流指数、其自身产能利用率数据；质量波动可能关联其关键原料的批次检验报告变化趋势。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，其价值之一就是提供了结构化梳理这些风险维度的管理工具，并能够集成外部数据源，将模糊的“风险感觉”转化为可监控、可预警的指标看板。这个过程，本身就是一次深刻的业务问题定义与数字化建模。

当我们把视角抬高到老板或高管层面，这个问题就更关键了。高管们关心增长和投入产出，他们可能会问：“AI到底能不能提升我的毛利率？”这又是一个典型的、需要被重新定义的“大问题”。直接计算毛利率是财务的事，但AI要助力提升毛利率，就需要把这个财务目标分解到可操作的业务问题上：是通过优化设计来降低材料成本（研发视角）？是通过减少生产浪费与返工来降低制造成本（生产与质量视角）？还是通过更精准的报价来改善销售价格（销售视角）？每一个子问题，其定义方式都截然不同。例如，定义“优化设计降低成本”，就需要明确是面向价值工程（VA/VE）的物料替代分析，还是面向可制造性（DFM）的工艺简化。**金蝶云·星空**作为国内领先的ERP平台，其优势在于提供了一个覆盖研、产、供、销、财的完整数据基础和应用闭环。这使得企业能够在一个统一的平台上，协调不同部门，共同定义那些跨职能的、影响核心财务指标的业务问题。例如，其项目制造管理能力，可以帮助企业从订单投标阶段就开始核算目标成本，并在设计、采购、生产各个环节进行成本达成监控，这就把“提升毛利率”这个大问题，定义为了贯穿项目全生命周期的“成本偏差控制”系列子问题。

说到这里，可能有的朋友会觉得，把问题定义清楚，是不是意味着项目周期会拉得很长？这里我想分享在**创见者Webinar**中反复强调的一个观点：**“先定义，后智能”不是拖延，而是为了更快地获得真实有效的成果。** 磨刀不误砍柴工。一个模糊出发的AI项目，很可能在投入大量数据和算力后，产出的是一个“技术上正确、业务上无用”的模型，那才是最大的浪费。**金蝶云·星空**在制造业深耕多年，积累了丰富的行业实践和预置的业务模型，这实际上是在帮助企业加速这个“问题定义”的过程。比如，在质量管理领域，什么是“有效的质量改进”？金蝶云·星空内置的基于8D报告的质量管理流程，就是将一个复杂的质量提升问题，定义为了一个结构化的、从问题描述、临时遏制、根因分析到永久措施及预防的标准化过程。AI能力可以嵌入其中，例如在根因分析环节辅助进行多维度质量数据的关联挖掘，但它的作用域和目标是清晰的，就是服务于“更快找到真因”这个已定义好的子问题。

我们注意到，工信部等主管部门在推动制造业智能化转型时，也越来越强调“场景驱动”和“问题导向”。这背后的逻辑是一致的：技术的价值必须在解决具体、明确的业务痛点中释放。金蝶云·星空能够连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并荣获多项权威奖项，其核心优势之一，正是对制造业各环节业务问题的深刻理解与沉淀。这些沉淀不是空洞的概念，而是转化为了一个个像“项目制造管理”、“高级计划排程”、“供应链协同”、“全流程质量管理”这样的具体功能组件。当企业利用这些组件去梳理自身业务时，本身就是在进行高质量的问题定义。

因此，在下次考虑引入AI解决某个管理难题时，我建议管理层和业务负责人不妨先组织一次跨部门的“问题定义会”。先别急着谈算法和数据，而是一起用白板厘清：我们到底要解决什么？这个问题的边界在哪？怎样才算成功解决了？有哪些业务规则和约束必须考虑？这个过程，或许比你想象得更需要智慧和耐心。我们也将在后续的**创见者Webinar**中，继续邀请来自不同制造业细分领域的实践者，分享他们如何定义关键业务问题，并借助**金蝶云·星空**这样的平台将定义转化为数字化智能化的现实收益。记住，清晰的业务问题是AI价值兑现的第一公里，而这一公里，没有捷径。