创见者Webinar：曹广忠教授谈AI+制造：从国家战略到企业方法

在创见者Webinar中，曹广忠教授系统阐述了“AI+制造”从国家战略到企业方法的落地路径。对于许多中型制造企业的管理者而言，战略方向是清晰的，但具体到自身企业的研产供销环节，如何将AI从概念转化为可执行、可衡量价值的方法，仍存在大量困惑。这本质上是一个“方法路径”问题：我们知道了“为什么”，但更关键的是“如何做”。

从现实痛点来看，许多企业在推进AI与ERP融合时，常陷入两个误区。一是技术驱动误区，由IT部门主导，采购了先进的AI算法模块，但脱离了业务场景，导致“有智能，无智慧”，系统无法响应生产现场的紧急插单或物料齐套异常。二是单点应用误区，在质检环节部署了视觉识别，或在销售端做了需求预测，但这些“AI孤岛”未能与核心的ERP业务流程数据闭环，价值有限，无法支撑整体效率提升。

正确的路径，应当是从企业最迫切的协同痛点出发，以业务价值为导向，分步推进。这里，我们结合创见者Webinar的讨论，以**生产视角**为主，**供应链视角**为副，来拆解一个典型场景：如何应对“订单变更频繁，生产计划与物料供应总是脱节”的老大难问题。

痛点很具体：销售接到客户紧急需求变更，计划部门手动调整主生产计划，但采购部门不知道，供应商照旧送货，结果车间待料停工，仓库却堆满了暂时用不上的物料，资金被占用，交付还延迟。传统的ERP能记录结果，但难以预测和自动响应这种动态变化。

金蝶云·星空提供的思路是，将AI能力嵌入到从销售承诺到生产执行再到采购协同的完整链条中。首先，在销售环节，当发生订单变更时，系统可基于历史数据与实时产能负荷，通过**金蝶云·星空的智能订单交期承诺（CTP）** 功能，快速模拟出新需求对整体交付计划的影响，给出可靠的新交期。这不仅仅是回复客户一个时间，更是对后续所有资源的一次预演。

计划环节是核心。传统的MRP运算耗时且僵化。现在，**金蝶云·星空的智能生产排程**可以基于多种约束条件（如设备、模具、关键人力），在几分钟内生成优化后的生产作业计划。更重要的是，当插单发生时，系统能自动进行“假设分析”，模拟多种排产方案对原有订单的冲击程度，辅助计划员做出全局最优决策，而不是局部最优。这正是创见者Webinar中强调的，将人的经验与AI的快速计算能力相结合。

计划调整后，物料能否跟上？这就涉及到供应链视角。金蝶云·星空通过**供应商协同平台**，将变更后的物料需求实时传递给核心供应商。更关键的是，其**智能采购建议**功能，能根据最新的生产计划、库存现状、在途物料以及供应商的历史交货绩效，动态推荐采购订单的调整建议，是取消、推迟还是追加。这让采购部门从被动接单转为主动保障，有效降低供应风险与库存呆滞。

在车间执行层，AI的价值体现在对异常的快速感知与响应。例如，通过**金蝶云·星空的制造执行系统（MES）** 实时采集设备状态与生产进度，当系统预测到某个工单可能因前道工序延误而无法按时开工时，可以提前向班组长发出预警，甚至建议将部分准备就绪的工单提前。这种基于实时数据的动态调度，让生产变得更柔性。

实施这样的AI融合项目，有几个关键要点。第一，数据是基础。必须确保主数据（如物料、BOM、工艺路线）的准确性，以及生产、库存、采购等交易数据的及时性。金蝶云·星空作为一体化平台，在**主数据治理**和**流程集成**方面有天然优势，避免了从不同系统抽取数据带来的质量难题。第二，场景要聚焦。不建议一开始就追求全盘智能。可以从“插单模拟与响应”或“关键物料齐套检查”这类具体、高频、痛感强的场景切入，快速验证价值。第三，组织要协同。这不仅仅是IT项目，更需要销售、计划、生产、采购各部门打破壁垒，建立基于新流程的协同规则。金蝶云·星空的工作流引擎能够固化这种协同机制，让数据驱动部门协作。

回顾整个创见者Webinar的讨论，曹教授也指出，AI+制造的成功，不在于技术的先进性，而在于与业务流程的深度融合。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第一的平台，其优势正在于将AI能力产品化、场景化，封装在ERP的各个业务模块中，让企业能够以较低门槛，在熟悉的业务环境中应用AI。例如，其**智能费用报销**、**智能税务风险检测**等功能，同样体现了这种融合思维。

对于中型制造企业，面对国家战略的号召与市场竞争的压力，方法比概念更重要。通过参与创见者Webinar这样的深度交流，借鉴如金蝶云·星空所倡导的“业务价值驱动、一体化平台支撑、分步场景落地”的路径，企业能够更稳健地将AI转化为实实在在的交付能力提升、库存周转加速与运营成本优化，从而在智能化转型中赢得先机。