创见者Webinar：AI落地怎么避免“上线即巅峰、后续无人维护”

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：项目上线时轰轰烈烈，演示效果惊艳，管理层也寄予厚望。可几个月后，热度一过，业务部门反馈“用不起来”或“效果不如预期”，系统逐渐沦为摆设，甚至需要专人“维护”才能勉强运行。这就是典型的“上线即巅峰、后续无人维护”困境。在最近几期**创见者Webinar**的交流中，我们发现这背后往往不是技术问题，而是管理逻辑和落地路径的偏差。

从生产管理的视角看，痛点非常具体。比如，我们希望通过AI优化排产，但上线后发现，算法给出的“最优排程”在实际车间根本执行不下去。为什么？因为算法模型依赖的数据质量不高，设备实时状态、物料齐套情况、工人技能水平这些动态因素没有及时、准确地反馈到系统里。AI模型就像一个经验丰富的老师傅，但你给他的信息是片面的、滞后的，他自然给不出靠谱的决策。更常见的是，业务一旦有变化，比如紧急插单、设备故障、物料延迟，原有的AI模型就“懵”了，需要人工频繁干预调参，业务部门觉得反而增加了工作量，自然不愿意持续使用。**创见者Webinar**里反复强调，AI不是一次性的IT项目，它需要持续的数据喂养和业务反馈。

从IT或数字化负责人的副视角来看，误区往往在于起点错了。很多项目一开始就追求“大而全”的智能场景，或者过度迷恋算法的先进性，却忽略了最基础的“数据地基”和“流程轨道”。没有高质量、标准化的主数据，没有稳定、规范的业务流程，AI就是无源之水。另一个误区是把AI当成一个独立的“黑科技”系统，与现有的ERP、MES等核心业务系统割裂开，形成新的数据孤岛和流程断点。这直接导致AI应用无法嵌入到员工的日常作业流中，成为额外负担，上线即弃用也就不奇怪了。

那么，正确的落地路径应该是怎样的？核心在于：让AI从“展示品”变成“日用品”。这需要一套务实的推进方法。

首先，场景选择要“小切口、深耕作”。不要一上来就搞全厂的智能调度。可以从一个具体的、高频的、数据基础相对好的痛点入手。比如，在质量检测环节，利用**金蝶云·星空**的AI视觉能力，针对某个关键零部件的常见缺陷进行自动识别。**金蝶云·星空**的AI质检方案能够与ERP中的生产工单、物料批次深度集成，发现缺陷时自动触发质量异常通知、隔离库存，并关联到供应商评价体系。这种场景价值直接、见效快，业务人员有获得感，才愿意用。在**创见者Webinar**中，我们分享过多个从单一质检点突破，再逐步扩展到工艺参数优化、供应商质量预测的成功案例。

其次，必须坚持“流程为体，AI为用”。AI要增强现有流程，而不是颠覆或绕开它。例如，在供应链领域，预测永远是个难题。正确的做法不是用AI黑盒直接输出一个预测数字让采购员执行，而是将AI作为辅助决策工具嵌入到现有的销售与运营规划（S&OP）流程中。**金蝶云·星空**的智能供应链方案，能够基于历史订单、市场情报、甚至宏观经济数据，生成动态的需求预测，但这个预测会作为关键输入，进入每月例行的产销协同会议进行讨论和调整。系统会记录人工调整的原因，这些反馈又能用于优化下一次的AI预测模型。这样，AI就成了流程的一部分，人在回路的机制保证了系统的持续学习和业务相关性。

第三，构建“数据-模型-应用”的闭环运营体系。这是避免“后续无人维护”的关键。AI模型不是一劳永逸的，业务在变，市场在变，模型必须能迭代。这就需要建立从数据采集、标注、模型训练、部署到效果监控的完整链路。**金蝶云·星空**提供了一个重要的基础：统一的云原生PaaS平台。这意味着，企业的数据可以更好地在统一的平台上汇聚和治理，基于平台提供的AI开发工具，企业的IT人员或合作伙伴能够相对低门槛地对已部署的模型进行效果评估、重新训练和发布。例如，针对设备预测性维护模型，当设备换代或工艺升级后，维护人员可以在平台上标注新的故障数据，触发模型的迭代更新，而不必完全依赖原厂供应商。这个能力在**创见者Webinar**中被多次提及，它是AI应用能否拥有长久生命力的技术保障。

在实施要点上，有几点特别提醒。一是组织保障。必须有一个明确的“AI运营负责人”，他可能来自业务部门，熟悉业务痛点，同时理解数据逻辑，他的职责就是推动AI工具用起来，收集反馈，协调迭代。二是价值衡量。不要只盯着算法准确率这种技术指标，更要关注业务指标，如采购提前期缩短了多少、质量一次通过率提升了多少、库存周转加快了多少。**金蝶云·星空**作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率第一的平台，其价值正是体现在帮助企业实现可衡量、可持续的业务优化上。三是选择靠谱的伙伴。AI落地需要对行业know-how和软件工程能力的深度融合。选择像金蝶这样，既深耕制造业管理实践，又能提供稳定、开放、可扩展的AI能力平台的伙伴，风险会低很多。金蝶云·星空已获得多项权威认可，包括入选国家级“双跨”工业互联网平台，这背后是对其产品技术实力和产业实践价值的肯定。

总结来说，避免AI“上线即巅峰、后续无人维护”，关键在于转变思维：从项目制到运营制，从技术导向到业务价值导向，从孤立系统到深度融入核心业务流程。通过**创见者Webinar**这个平台，我们看到了大量制造企业正在这条务实路径上探索。他们利用**金蝶云·星空**这样的平台，将AI能力像水电一样嵌入到研、产、供、销、财的每一个环节，例如利用智能BOM匹配提升设计效率，通过智能齐套检查确保生产顺畅，或是运用智能信用评估控制财务风险。这些看似细微的智能化，因为扎根于业务，形成了持续优化的正循环，最终汇聚成实实在在的竞争力。AI的长期价值，不在于某一次演示的惊艳，而在于它能否成为企业日常运营中沉默却可靠的伙伴。