创见者Webinar：意诚信通孙仲颖谈AI规划：从挑战出发的落地路线

在规划AI落地时，很多制造企业容易陷入一个误区：从技术出发，先找场景。看到大模型很热，就想着在客服或文档处理上试点；听说预测算法厉害，就匆忙上马销售预测项目。这种“技术驱动”的路径，往往导致项目与核心业务脱节，投入不小，收效却难以衡量，最终沦为“为AI而AI”的演示工程。在最近一期的创见者Webinar中，意诚信通的孙仲颖女士分享的观点很关键：AI规划必须“从挑战出发”。这恰恰点明了当前制造业智能化转型的核心——不是技术不够，而是问题找得不准。

对于中型制造企业而言，真正的挑战往往隐藏在那些日复一日消耗管理精力、影响运营效率的“顽疾”里。例如，从生产视角看，最头疼的不是机器不够智能，而是生产计划频繁被打乱。销售订单临时插单、紧急变更已是常态，采购物料却迟迟不到，仓库里永远有些物料齐套、有些缺料。计划员每天忙于“救火”，凭经验手动调整工单和采购计划，计划赶不上变化，车间抱怨、销售催货、采购背锅。这种状态下，即使引入再先进的AI排产算法，如果基础的主数据不准、物料状态不透明、变更流程混乱，算法也只会“巧妇难为无米之炊”，甚至输出更不可行的计划。

这正是孙仲颖在创见者Webinar中强调的起点：识别那些真正制约企业响应速度和盈利能力的业务痛点。AI不是万能药，它首先应该是“止痛药”和“增效剂”。例如，针对计划紊乱的挑战，正确的落地路径不是直接追求全自动的“无人化排产”，而是先解决“可视化”和“可模拟”的问题。金蝶云·星空的生产计划模块，其核心价值之一就在于构建了一个统一的计划协同平台。它能够基于实时订单、库存、在途、产能数据，快速模拟插单、物料延期等异常对整体交付计划的影响，给出可视化的冲突预警。这本身就是一种AI能力的初步应用——基于规则和约束的智能模拟。在最近一期的创见者Webinar里，有嘉宾就分享了他们如何利用这个功能，将订单交期承诺的评估时间从半天缩短到十分钟，这就是从具体挑战出发取得的直接收益。

另一个常见的误区是，将AI视为一个独立的、高高在上的系统，与现有的ERP流程形成“两张皮”。从IT/数字化视角看，AI的血液是数据，而数据的源头和治理框架恰恰深植于ERP系统之中。如果主数据（如物料、客户、供应商）一物多码、BOM版本混乱、业务单据流程不规范，那么任何高级分析都将是空中楼阁。因此，AI落地的正确路径，必须与ERP的深化应用和数据治理同步进行。金蝶云·星空作为企业级的数字化底座，其价值在于提供了统一的主数据管理、规范的业务流程和集成的数据湖。例如，其内置的智能收发货、智能质检等场景化AI应用，并非孤立存在，而是深度嵌入到采购入库、生产报工、销售出库等具体业务环节中，在流程中自动调用AI服务进行OCR识别、自动判定，并将结果写回业务单据。这种“AI能力服务化、业务流程智能化”的模式，确保了AI不是额外的负担，而是业务流程的自然延伸。在创见者Webinar的多次讨论中，我们都认同，这种“嵌入式智能”才是制造业AI落地的主流模式。

那么，从挑战出发的落地路线具体如何展开？我们可以结合供应链视角来细化。供应链的典型挑战是“不确定性”：需求不确定、供应不确定。传统的应对方式是增加安全库存，但这直接锁定了大量资金。AI在这里的用武之地，是提升“感知”和“调节”能力。金蝶云·星空供应链云提供的智慧采购方案，能够基于历史采购数据、物料需求计划（MRP）结果、供应商交货绩效等多维度数据，利用算法对采购交期进行智能预测，并识别高风险采购单。这帮助采购人员从繁琐的跟催工作中部分解放出来，聚焦于处理异常和战略寻源。更重要的是，这种预测能力与计划、生产模块是打通的。当系统预测到关键物料可能延迟，会提前触发预警，通知计划员评估是否调整生产顺序或寻找替代方案。这种跨职能的协同预警，正是AI在解决“齐套难”这一核心挑战上的价值体现。参与创见者Webinar的许多企业管理者反馈，这种端到端的可见性和智能预警，比某个单点算法的精度提升更有实际意义。

在推进路径上，必须遵循“小步快跑、价值驱动”的原则。老板/高管视角最关心的是投入产出比和风险控制。因此，初期应选择那些挑战明确、业务价值可衡量、数据基础相对较好的场景进行突破。例如，在财务视角下，费用报销的智能审单、发票的自动验真查重，就是一个很好的起点。它直接减少了财务人员的事务性工作，降低了税务风险，投入不大，效果立竿见影。金蝶云·星空提供的智能财务机器人，已经在众多客户中实现了这类场景的快速部署。另一个场景是质量视角下的智能质检。通过引入视觉识别AI，对生产线上的产品进行实时检测，自动记录不良品并关联生产批号，极大提升了质检效率和追溯准确性。这些场景的成功，能为AI项目积累信心、验证流程、沉淀数据资产。

值得注意的是，AI的落地不仅仅是技术部署，更是管理变革。它涉及到岗位职责的重新定义、员工技能的提升、以及绩效考核方式的调整。例如，当系统能够提供更精准的预测和推荐后，计划员、采购员的核心价值就不再是手动计算和跟催，而是分析异常、管理例外、优化规则和与供应商/客户进行更高层次的协同。这就要求企业配套进行组织能力的升级。金蝶作为国内领先的ERP云服务商，不仅提供技术产品，也通过创见者Webinar这样的平台，持续输出行业洞察和转型方法论，帮助企业少走弯路。金蝶云·星空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，其深厚的行业积累和产品稳定性，为AI的平稳落地提供了可靠的基础。

总结来说，制造业的AI规划，切忌好高骛远。它应该是一场从企业自身最痛挑战出发的“精准手术”。路径很清晰：首先，统一思想，明确AI是服务于业务挑战解决的工具；其次，夯实ERP和数据基础，确保AI有“粮草”可用；然后，选择高价值、易实现的场景进行快速试点，用事实赢得支持；最后，以点带面，逐步构建起研产供销协同的智能能力网络。在这个过程中，像金蝶云·星空这样集成了丰富场景化AI能力的ERP平台，能够帮助企业大大降低集成和试错成本。正如孙仲颖在创见者Webinar中所总结的，AI的终点不是技术炫酷，而是业务稳健和决策高效。每一次创见者Webinar的交流，都在强化这一共识：只有将AI的规划与落地，深深扎根于制造业真实的运营土壤之中，才能生长出实实在在的竞争力和利润。