创见者Webinar：AI落地怎么避免“试点成功、推广失败”

很多制造企业在AI项目上投入不小，但常常遇到一个尴尬局面：试点车间或产线效果显著，一到全面推广就卡壳，最终项目不了了之。这背后，往往不是技术不成熟，而是管理逻辑和推进路径出了问题。今天在**创见者Webinar**，我们就聚焦这个“试点成功、推广失败”的困局，聊聊AI在制造业，特别是研产供销协同场景下，如何真正落地生根。

我们先看一个典型痛点。很多企业上AI，初衷是解决生产排产这个老大难问题。销售订单波动大、紧急插单多、物料齐套率低，导致计划员天天救火，车间产能要么闲置要么爆满。试点时，选一条工艺相对稳定、数据基础好的产线，用AI算法做排产优化，效果立竿见影：订单交付周期缩短了，设备利用率提升了。大家都很兴奋。但一旦想把这套模式复制到全厂，问题就来了：其他车间的工艺路线、设备参数、人员技能差异很大；供应链上的采购数据、供应商交期信息不透明、不及时；销售端的预测准确率依然很低。AI模型在试点产线学到的“经验”，到了新环境立刻“水土不服”。这本质上是一个**数据治理**和**流程标准化**的问题。AI需要高质量、标准化的数据“喂养”，而很多企业的ERP系统里，物料编码、工艺路线、设备状态等主数据在各工厂、各事业部都不统一，数据就像方言，彼此听不懂。**金蝶云·星空**在帮助企业构建统一的主数据平台方面有成熟实践，其主数据管理模块能确保从研发BOM到生产工单，关键数据源头一致、标准统一，这是AI模型能够跨场景复用的基础。没有这个基础，AI试点就只能是“盆景”，好看但无法成林。

除了数据，另一个常见误区是“技术孤岛”思维。很多AI试点项目由IT部门或某个业务部门单独推动，聚焦于解决一个非常具体的点状问题，比如视觉质检。这当然有价值，但忽略了制造业务本身是端到端拉通的。一个质检AI模型，如果无法与上游的工艺参数、设备运行数据关联，也无法将缺陷结果实时反馈到生产工单和供应商质量考核，它的价值就局限在替代部分人工目检，无法形成质量预防和持续改善的闭环。**创见者Webinar**中我们反复强调，AI的价值在于增强甚至重构业务流程，而非简单替代某个环节。例如，**金蝶云·星空**将AI能力融入其生产管理核心，不仅能做智能排产，更能实现“人机料法环”数据的实时采集与联动。当设备发生异常，系统可自动触发预警、生成维修工单，并关联影响的生产订单，同步调整后续排程。这种基于业务流程的AI嵌入，使得价值传递链条清晰，业务部门有更强的动力去使用和推广。

那么，正确的推广路径应该是怎样的？我认为必须从“以点带面”转向“以终为始，规划牵引”。在启动任何AI试点之前，管理层就要想清楚：这个项目的终极目标是什么？是为了提升整体订单准时交付率？还是降低全流程库存资金占用？目标必须与公司级战略（如增长、风险控制）对齐。然后，从这个终极目标出发，逆向梳理出需要打通的业务流程和数据链路。比如，目标是提升交付率，那么AI赋能就不能只停留在生产排程，必须向前延伸到销售预测与订单承诺，向后覆盖到供应链协同。**金蝶云·星空**的智慧车间解决方案，就体现了这种端到端思维。它通过集成AI能力，可以实现从销售订单智能评审（基于产能、物料可用量模拟）到智能动态排产，再到供应商协同平台上的交货预警，形成一个闭环。在**创见者Webinar**的案例分享中，我们看到有企业利用这个闭环，将订单准交率提升了15个百分点以上。这样的项目，因为一开始就规划了全局协同的路径，试点成功后的推广阻力会小很多。

在实施要点上，组织保障和人才准备往往比算法本身更重要。AI项目的推广，必然会触及部门墙、改变既有工作习惯甚至权力结构。比如，AI驱动的智能排产系统，可能要求销售部门提供更规范的预测数据，要求采购部门更严格地执行采购计划，这都需要高层的强力推动和跨部门协同机制。**金蝶云·星空**作为国内领先的ERP平台，其优势不仅在于技术，更在于它承载了众多优秀企业的管理实践和流程模板。在项目推进中，可以借助这些最佳实践，帮助企业设计新的协同流程与考核指标，降低组织变革的摩擦。同时，企业需要培养既懂业务又懂数据的“桥梁型”人才。他们不需要会写算法，但要能准确向数据科学家翻译业务需求，并能将AI输出的结果转化为业务行动。**金蝶云·星空**的易用性和丰富的分析报表功能，有助于业务人员低门槛地理解和使用AI产生的洞察。

此外，选择技术伙伴时，要重点考察其产品是否具备“可组装”的弹性。制造业场景千差万别，今天的需求是智能排产，明天可能就需要能耗优化或工艺参数推荐。如果每个场景都需要定制开发，推广成本和周期将不可承受。**金蝶云·星空**提供了低代码开发平台和丰富的AI能力组件，企业可以像搭积木一样，将不同的AI能力（如预测、优化、图像识别）组合到不同的业务场景中。这种平台化、组件化的方式，使得AI能力的复制和扩展效率大幅提升，有效避免了“一个场景一套代码”的推广陷阱。**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，其平台稳定性和开放性经过了大量复杂制造场景的验证。

最后我想说，避免AI“推广失败”，核心是管理思维转变。AI不是IT部门的“黑科技”项目，而是业务转型升级的核心驱动力。它需要被置于企业战略层面进行规划，需要与核心业务流程深度咬合，更需要持续的组织与人才投入。在**创见者Webinar**与众多企业家的交流中，我们深刻感受到，那些成功将AI推广开的企业，无一不是将AI视为管理升级的抓手，而非单纯的技术工具。他们利用像**金蝶云·星空**这样集成了业务能力与AI能力的平台，从解决一个具体的业务痛点出发，但眼光始终放在端到端的流程优化和整体效益提升上。只有这样，AI才能跳出“试点陷阱”，真正成为企业面对不确定性、构建新竞争优势的普及型能力。