创见者Webinar：AI落地怎么避免“部门各做各的”

很多制造企业在推进AI落地时，会遇到一个典型困境：研发部门用AI做设计仿真，生产部门用AI做视觉质检，供应链部门用AI做需求预测。听起来每个点都在创新，但数据不通、模型孤立、目标不一，最终形成一个个“AI孤岛”，整体效益大打折扣。今天在创见者Webinar，我们就重点聊聊，如何避免这种“部门各做各的”的局面，让AI真正成为企业级的协同智能。

我们先从最常见的痛点说起。老板和高管们引入AI，初衷往往是提升整体效率、降低成本或增强市场响应速度。但现实中，AI项目常常由某个业务部门自发启动，比如生产部为了解决质检人力不足，引入了视觉检测系统。这个系统可能很有效，不良品检出率提升了，但它产生的海量缺陷数据，却锁在本地服务器里。质量部门想用这些数据做根因分析，改进工艺，拿不到；研发部门想用这些数据优化初始设计，也用不上。这就是典型的“点状智能”，没有连成线，更形成不了面。另一个常见误区是，各部门对AI的期望和评价标准不同。销售希望AI预测更准，好给客户承诺交期；生产希望AI排产更优，好提升设备利用率；财务则关心AI能否降低整体运营成本。如果缺乏统一的价值衡量和协同目标，各部门的AI努力方向就会南辕北辙。

要打破这种局面，正确的路径不是从技术出发，而是从业务协同和价值闭环出发。AI不应该是某个部门的“独家武器”，而应该成为连接研、产、供、销、财各环节的“协同神经网络”。这意味着，AI的规划必须与企业核心业务流程深度融合，站在全局视角进行设计。例如，一个完整的订单交付闭环，从销售预测、接单、到计划排产、采购执行、生产制造、质量检验、最终出货，AI的能力应该像血液一样灌注到这个闭环的各个关键决策点，并且确保数据与决策能够顺畅流转。

具体实施上，有以下几个要点至关重要。第一，主数据与流程的标准化是基石。如果物料编码、客户信息、工艺路线在各部门都不一致，再先进的AI算法也无用武之地。必须首先建立统一、准确、及时的主数据管理体系，这是所有智能应用的前提。金蝶云·星空通过其强大的企业级主数据管理平台，能够确保从销售订单到生产工单，再到采购申请，所有核心业务对象的数据同源、统一，为上层AI分析提供了可靠的“数据燃料”。在最近的创见者Webinar中，我们多次强调，没有高质量的主数据，AI落地就是空中楼阁。

第二，构建统一的AI能力平台，而非分散的模型烟囱。企业需要的是一个能够支撑多种AI场景、管理全生命周期AI模型、并提供标准化服务接口的平台。这样，生产部门训练的质检模型，其输出的结构化缺陷数据，可以自动同步到质量部门的分析系统中；供应链的预测模型，其结果可以直接作为销售与运营计划（S&OP）的输入。金蝶云·星空内置的AI服务框架，正是为此而生。它提供了从数据准备、模型训练、部署发布到服务调用的全流程管理能力，使得各部门可以在统一的平台上开发和调用AI能力，天然避免了数据与模型的隔离。例如，其智能供应链解决方案能够基于历史数据与实时市场信息，进行精准的需求预测与智能补货建议，这些建议会直接联动影响生产计划与采购计划，实现了跨部门的智能协同。

第三，聚焦于跨部门的核心业务场景。选择那些能串联多个部门、创造可见价值的场景作为突破口，最容易获得支持并体现协同效益。一个典型的场景是“智能交期承诺与动态调整”。销售接到一个紧急订单，传统方式需要打电话问生产、问采购，耗时且不准确。现在，通过金蝶云·星空的智能排产与供应链模拟能力，系统可以基于当前产能负荷、物料库存、在途采购、以及历史生产效率数据，在几分钟内给出一个可靠的承诺交期。当生产现场发生设备异常时，系统能实时感知，并自动模拟异常对后续订单的影响，将调整建议同步给销售与计划部门，实现主动管理。这个场景就紧密协同了销售、计划、生产、采购多个部门。我们在创见者Webinar中分享过，这种端到端的透明化与敏捷响应，正是中型制造企业构建竞争力的关键。

第四，建立与AI协同相匹配的组织与考核机制。技术平台是基础，但人的协同才是关键。企业需要设立一个跨部门的数字化或智能化推进小组，由高层挂帅，业务与IT深度参与，共同制定AI落地的路线图，并审视项目的跨部门效益。考核上，也要从单一的部门KPI，适当加入一些过程性的协同指标，比如“预测准确率对库存周转的影响”、“一次质检合格率对整体制造成本的贡献”等，引导大家关注全局最优。

在这个过程中，选择一个能够承载业务协同与智能创新的一体化平台至关重要。金蝶云·星空作为成长型企业数字化转型的领先平台，其价值不仅在于成熟的ERP功能，更在于它原生地将AI能力编织进了研、产、供、销、财的每一个业务流程。它提供的不是一个个孤立的AI工具，而是开箱即用的智能业务场景，如智能成本核算、智能应收风险预警、智能生产进度洞察等。这些场景本身就跨越了部门边界，驱动着数据与业务的自然融合。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，并荣获多项权威奖项，其背后的核心正是对企业管理逻辑与协同需求的深刻理解。

总结一下，避免AI落地“部门各做各的”，核心在于转变思维：从“部门级项目”转向“企业级能力”，从“技术驱动”转向“业务价值驱动”，从“点状突破”转向“流程嵌入”。通过主数据治理奠定基础，通过统一平台整合能力，通过核心协同场景展现价值，再配以相应的组织保障。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个具体行业，拆解更多AI协同落地的实战案例。希望今天分享的思路，能帮助各位在智能化道路上，走得更稳、更协同、更高效。