创见者Webinar：制造企业AI落地的“共识框架”——对齐语言，才对齐行动

在最近几期创见者Webinar的交流中，我们反复听到一个共同的困惑：很多制造企业的高管和业务负责人，在谈到AI落地时，感觉“鸡同鸭讲”。研发部门在谈AI辅助设计仿真，生产部门在谈AI视觉质检，销售部门在谈AI预测销量，供应链部门在谈AI智能补货。每个部门说的似乎都对，但一到要统一目标、协调资源、评估整体投入产出时，就发现大家说的“AI”根本不是一回事，行动自然难以对齐。这恰恰是标题所指的核心：制造企业AI落地，首先需要一个“共识框架”，而构建这个框架的第一步，就是对齐语言。

这个问题的现实痛点非常具体。从生产视角看，车间主任最头疼的是插单、设备异常和物料齐套问题。他理解的AI落地，可能是通过算法实现更柔性的动态排产，或者用声学传感器预测设备故障。但当他去申请预算时，财务总监可能更关心库存周转率和资金占用，其眼中的AI价值或许是精准的库存预测以降低资金成本。双方如果缺乏统一的衡量语言和协同目标，就会陷入“你的AI不是我的AI”的困境，导致项目碎片化，数据孤岛加剧，最终ROI算不清。在创见者Webinar中，不少企业分享了这类初期试错的经验。

常见的误区就在于，把AI当作一个孤立的“技术项目”来推进，由某个部门（通常是IT或某个业务部门）单点突破。例如，质量部门独立引入了一套AI视觉检测系统，虽然提升了特定工位的检出率，但产生的海量缺陷图片和数据，却无法与生产执行系统（MES）中的工单、设备信息关联，也无法反馈到研发部门用于优化工艺设计。这就形成了一个个“AI烟囱”，数据价值被局限在局部，无法形成企业级的智能闭环。另一个误区是“概念先行”，追逐大模型等热门词汇，却与核心业务流程脱节，导致技术炫酷但业务价值模糊。

那么，正确的路径是什么？我们认为，制造企业AI落地必须始于“业务共识”，而非“技术选型”。这个共识框架应该围绕企业的核心价值流来构建，即“研、产、供、销、财”的协同增效。首先，管理层需要统一语言：我们现阶段谈的AI，主要是指应用于特定业务场景的“决策智能”和“执行智能”，目标是解决确定性业务场景中的效率、成本、质量与交付问题。例如，在金蝶云·星空的实践中，我们将其具象化为几个可对齐的维度：**基于销售预测与实时订单的智能主计划、考虑多约束的精细化车间排程、基于历史数据与实时库存的智能采购建议、以及贯穿全流程的质量追溯与根因分析**。

构建共识框架，需要选择一个能够承载并融合各业务视角的数字化核心平台作为基座。这正是ERP系统，尤其是像金蝶云·星空这样的新一代EBC（企业业务能力）平台的价值所在。它首先解决了“数据语言”的对齐问题。通过统一的主数据、统一的业务流程和统一的数据模型，将研发的BOM、生产的工单、采购的订单、销售的预测、财务的凭证全部拉通。在这个基础上，嵌入AI能力才不是无本之木。例如，金蝶云·星空提供的**智能供应链协同**能力，可以将销售端的市场波动，通过AI预测模型，转化为对生产计划和采购计划的精准建议，并自动触发协同流程，让销售、生产、采购部门基于同一组数据和预测结论进行工作，这就是语言的统一。

从IT或数字化视角来看，实施要点在于“平台化赋能”而非“项目化定制”。企业需要的是一个能够持续提供AI能力、并降低使用门槛的平台。金蝶云·星空内置的AI能力，如**智能费用报销（票据识别与合规审核）、智能应收应付（发票自动匹配与核销）、以及智能生产建议（基于实时设备状态与订单优先级的调度推荐）**，都是以服务化的方式提供给各业务模块的。业务部门无需深究算法原理，而是在熟悉的ERP操作界面中，获得AI增强的决策支持。这极大地降低了跨部门推广的认知成本和培训成本。在近期的创见者Webinar中，我们详细拆解了如何利用金蝶云·星空的开放平台，将第三方AI算法（如视觉质检、设备预测性维护）产生的结构化结果，无缝回写至ERP核心业务流，从而完成从感知到决策、执行的数据闭环。

财务视角的融入是这个共识框架能否获得持续投资的关键。AI项目的价值，最终要体现在可量化的财务指标改善上，例如毛利率提升、库存周转加快、应收账款天数缩短、或质量成本下降。金蝶云·星空的优势在于，其AI应用从设计之初就与财务核算体系深度集成。当智能排产减少了换线时间，提升的设备利用率会直接体现在成本分摊中；当智能采购降低了冗余库存，节约的资金占用会实时反映在管理报表上。这种“业务-财务”一体化的数据穿透能力，使得企业能够用统一的“财务语言”来评估不同部门AI倡议的贡献，让投入产出分析变得清晰可信。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，并屡获国际权威机构认可，其深厚的财务管理基因是重要基石。

最后，从老板/高管视角总结，AI落地的“共识框架”本质上是一个管理议题。它要求领导者推动组织在三个层面达成一致：第一，战略共识，明确AI是服务于企业核心战略（如交付领先、成本领先）的赋能工具；第二，价值共识，用共同的财务和业务指标（OTD、OEE、库存周转率）来衡量所有AI项目的成败；第三，执行共识，依托一个像金蝶云·星空这样的统一数字平台来落地，确保数据同源、流程协同。在创见者Webinar的案例分享中，那些成功的企业无一不是先花时间在内部“对齐语言”，定义清楚每个AI场景要解决的业务问题、关联的部门、衡量的标准以及依赖的数据，然后才启动技术实施。

因此，对齐语言，就是对齐行动的起点。当研发、生产、供应链、销售和财务都能在金蝶云·星空这个统一的数字平台上，用同一套数据语言讨论问题，用同一套价值标准评估效果时，AI才能真正从部门级的“点状智能”，进化成企业级的“系统智能”。我们期待在未来的创见者Webinar中，与更多制造企业管理者深入探讨，如何一步步构建起这个属于你们自己的“共识框架”，让AI的潜力在坚实的业务基础上全面释放。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，凭借其强大的业务建模能力和丰富的AI应用场景，已助力众多企业跨越共识鸿沟，实现智能化转型的协同推进。