创见者Webinar：AI落地怎么避免“供应商交付、企业不接”

AI落地，尤其是与ERP系统融合，常常陷入一个尴尬局面：供应商交付了一套看似功能齐全的AI模块或解决方案，但企业内部却“接不住”，最终导致项目搁浅或效果远不及预期。这背后，是技术交付与业务接纳之间的巨大鸿沟。今天在创见者Webinar，我们就聚焦制造业，拆解这个普遍痛点，并探讨如何构建一条企业能“接得住”的AI落地路径。

我们先看现实痛点。对于许多中型制造企业而言，AI的诱惑与焦虑并存。老板和高管们看到的是增长机会和效率革命，但具体到业务部门，如生产、供应链、销售，感受到的往往是额外的负担和不确定性。常见的误区是，企业将AI落地视为一个纯粹的IT采购项目，由IT部门主导选型，业务部门被动提出需求。供应商则倾向于展示通用的、技术炫酷的“标准能力”，比如一个通用的预测模型或一个漂亮的视觉识别界面。然而，制造业的管理核心是研产供销的协同与细节控制，通用模型往往无法适配企业特有的工艺路线、异常处理逻辑、供应链波动模式。结果就是，系统交付了，但数据对不上、流程嵌不进、问题解不了，业务部门自然“不接”，觉得这东西“不好用”、“不解决我的实际问题”。

那么，正确的路径是什么？关键在于，将AI落地从“技术功能交付”转变为“管理问题闭环”。这意味着，项目起点不是“我们要上AI”，而是“我们要解决哪个具体业务痛点，并且这个痛点用传统ERP或人工方式已遇到瓶颈”。AI应该成为嵌入业务流程的“智能算子”，而不是一个独立的、需要额外维护的“黑盒子”。

以生产视角为例，一个核心痛点是“齐套检查”与“异常响应”。传统ERP能根据BOM做物料需求计算，但无法动态预测因供应商交期波动、来料不良、车间设备突发故障导致的当日、当班次生产任务无法齐套的风险。等到开工才发现缺料，已经造成了停工待料。正确的AI落地路径，是首先锁定“降低因齐套问题导致的生产计划达成率波动”这个管理目标。然后，不是直接购买一个预测算法，而是构建一个从数据到行动的管理闭环。这个闭环需要融合多源数据：金蝶云·星空的ERP工单和库存数据、MES的车间实时状态、供应商门户的到货预报、甚至设备物联网的预警信息。金蝶云·星空提供的企业级AI平台和智能数据服务，能够将这些异构数据在统一的平台内进行治理和融合，为模型训练提供高质量的“燃料”。在创见者Webinar中我们多次强调，数据质量是AI能否“接得住”的第一道门槛。

接下来是常见误区二：追求“大而全”的AI应用，忽视“小切口、深穿透”。对于制造企业，尤其是正处于管理数字化深化期的企业，与其追求一个覆盖全厂的“AI大脑”，不如先从一两个关键场景实现“AI增强”。例如，在供应链视角下，“供应商交期预测与风险预警”就是一个极佳的切入点。传统采购依赖采购员的经验判断供应商承诺的可靠性，波动大。通过AI模型，可以分析历史订单的承诺交期与实际到货数据、供应商绩效评分、宏观物流数据等，动态评估每一笔采购订单的延迟风险概率。金蝶云·星空供应链云中的智能采购助手，正是基于这样的逻辑，它不仅能预测风险，还能自动触发应对策略，比如向高风险订单的供应商发送催货提醒、或向计划员推荐备用供应商。这种AI能力不是孤立存在的，它紧密嵌入在采购下单、跟催、入库的完整流程中，业务人员在一个熟悉的操作界面内就能获得AI的辅助决策建议，自然“接得住”。这种深度融合的能力，也是金蝶云·星空能屡获市场认可，例如在IDC报告中连续多年位居中国成长型企业SaaS ERM市场占有率第一的重要原因。

实施要点在于“协同共建，而非单向交付”。AI模型不是一次交付就完事的，它需要持续学习和优化。这就要求供应商与企业，特别是业务专家，形成深度协同。在项目初期，业务专家（如资深计划员、生产主管）必须深度参与，帮助数据科学家理解业务逻辑和异常规则。例如，在质量视角下，构建“关键工序不良率预测模型”时，质量工程师需要明确哪些工艺参数、设备状态数据是关键特征，历史上哪些异常模式是重点。金蝶云·星空提供了低代码的开发环境和模型运维平台，允许企业的IT人员或合作伙伴，在业务专家的指导下，对AI模型进行持续的迭代和微调，使其越来越贴合企业自身的生产特性。这个过程本身，就是企业将AI能力“内化”的过程。通过参与创见者Webinar，许多企业管理者意识到，培养既懂业务又懂数据的复合型团队，与引入AI工具同等重要。

从财务视角看，避免“不接”的另一个关键是建立清晰的投入产出评估框架。AI项目的价值不应停留在“提升预测准确率”等技术指标，必须转化为可感知的业务财务指标。例如，通过应用销售需求智能预测，将成品库存周转天数降低了X%；通过设备预测性维护，将非计划停机时间减少了Y%，从而增加有效工时。金蝶云·星空的成本管理云与AI应用的结合，能够更精细地核算和归因这些改善所带来的成本节约与效益提升，为AI项目的持续投入提供令人信服的依据。在创见者Webinar的案例分享中，我们看到成功的企业总是将AI项目的目标与年度经营计划中的关键指标（如交付准时率、库存资金占用）直接挂钩。

最后，从老板/高管视角总结，要避免“供应商交付、企业不接”，核心是完成三个转变：第一，目标转变：从“上AI”到“解难题”；第二，模式转变：从“项目采购”到“能力共建”；第三，评估转变：从“技术验收”到“价值闭环”。金蝶云·星空作为国内领先的企业级PaaS平台，其价值不仅在于提供了丰富的AI原子能力，如智能单据处理、智能推荐、智能预测等，更在于提供了一个能够将AI能力与ERP核心业务流程（财务、供应链、制造、项目）无缝集成、协同运作的数字化底盘。这个底盘确保了AI的“供”与业务的“需”能在同一语境下对话。金蝶荣获国家级“双跨”工业互联网平台称号，正是其平台综合能力的体现。

AI在制造业的落地是一场马拉松，而非冲刺。它需要供应商有深厚的行业理解与产品积淀，更需要企业有清晰的战略耐心和务实的推进节奏。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个具体业务场景，拆解更多“接得住、用得好”的AI融合案例。希望每一次交流，都能为企业管理者带来切实的创见，共同跨越从技术交付到价值实现的鸿沟。