创见者Webinar：制造企业AI项目的“风险清单”与应对策略

在推进AI项目的过程中，很多制造企业的管理者会感到一种“熟悉的焦虑”。这种焦虑和二十年前上ERP时很像：都知道是趋势，都怕落后，但真正启动时，面对技术选型、投入预算和预期回报，又觉得心里没底，风险重重。今天的讨论，我们就聚焦于这份“风险清单”，并借助**创见者Webinar**的多次研讨成果，来梳理清晰的应对策略。

先从最常见的现实痛点说起。当前，许多中型制造企业的AI探索，往往始于某个具体业务环节的痛点，比如销售预测不准导致库存积压，或是生产线上质检依赖老师傅、效率瓶颈明显。初衷很好，但项目启动后，问题接踵而至。一个典型的误区是“技术驱动业务”，即IT部门或供应商主导，选了一个看起来很酷的AI算法或视觉检测方案，但忽略了与现有管理流程、数据基础的融合。例如，我们曾在**创见者Webinar**中分析过一个案例，企业投入重金引入了先进的预测算法，但因为它所需要的清洗后的历史订单数据、物料主数据、市场活动数据，分散在销售员的Excel、旧的ERP系统以及MES中，无法有效拉通，导致模型“巧妇难为无米之炊”，最终沦为摆设。这背后暴露的，是数据孤岛和治理缺失这一根本风险。

因此，正确的路径起点，不是算法，而是业务场景与数据根基。AI不是空中楼阁，它必须生长在坚实的数字化土壤上。这意味着，企业需要首先评估自身核心业务流程的在线化、数据化程度。以**生产视角**来看，如果你的生产工单执行状态、设备巡检数据、质量检验结果还不能实时、结构化地回传，那么谈论基于AI的预测性维护或智能排产就为时过早。主数据，如物料、客户、供应商数据的准确性与一致性，是AI模型能够正确理解业务的前提。这正是**金蝶云·星空**作为企业数字化底座的核心理念之一。其强大的主数据管理平台，能够为企业建立统一、权威的“数据语言”，确保从销售订单到生产计划，再到采购需求的整个链条，对“一个产品”、“一个客户”的认知是一致的。这是规避AI项目“输入即错误”风险的第一道防线。

当我们把视角切换到**供应链视角**，风险则更加具体。供应链的波动是常态，采购交期延误、原材料价格波动、突发性需求变更，都是AI模型需要学习和应对的复杂变量。常见的风险在于，企业试图用一个“万能”的模型来解决所有供应问题，结果模型过于复杂，难以解释，业务人员不敢用、不会用。应对策略应当是“小步快跑，场景闭环”。例如，可以先从“供应商交期风险评估”这个具体场景切入。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，不仅积累了长期的供应商交货准时率、质量合格率等历史数据，更能通过AI能力，对供应商的潜在风险（如地域政策变化、舆情信息）进行智能识别与预警。在**创见者Webinar**的分享中，有企业就利用这一功能，将高风险供应商的到料延误预测准确率提升了30%，从而让采购员能提前启动备选方案。这种在一个明确业务闭环内（数据采集-模型分析-预警-人工决策-反馈）验证价值的模式，远比追求大而全的“智慧供应链”蓝图更稳健、风险更低。

谈到生产环节，风险则与“人机协同”的落地密切相关。许多企业引入AI视觉质检，初衷是替代人工，降低成本。但这往往面临两大风险：一是初期识别准确率（尤其是在复杂缺陷、新缺陷类型上）可能不及老师傅，导致生产线信任度低；二是模型需要持续迭代，但产线工人或质检员没有能力提供有效的反馈数据。正确的应对策略，是将AI定位为“增强”人工，而非“替代”。**金蝶云·星空**的生产管理与质量管理模块，提供了很好的融合框架。当AI质检系统发现一个疑似缺陷时，它可以自动在**金蝶云·星空**中创建一张质量检验单或异常工单，推送给现场的质检工程师进行复核。工程师的复核结论（是或否，以及缺陷分类）会实时反馈给AI模型，用于模型的在线学习与优化。这个过程，将人的经验与机器的效率结合起来，形成了持续改进的闭环。同时，所有质检结果与具体工单、批次、设备绑定，为后续的全流程质量追溯提供了数据基础，这本身也是数字化管理的重要提升。

从**老板/高管视角**审视，最大的风险莫过于投入产出比（ROI）不清晰，以及项目引发组织协同障碍。AI项目往往需要业务部门（提出需求、提供数据、验证结果）、IT部门（技术选型、部署集成）和财务部门（预算审批、效益核算）的紧密协作。权责不清、考核指标不一致，极易导致项目延期或失败。应对这一风险，需要从一开始就建立跨部门的联合项目组，并设立以业务价值为导向的阶段性目标。例如，第一阶段的目标不是“上线AI预测模型”，而是“将主数据准确率提升至98%”或“实现销售、生产、库存关键数据的每日自动拉通报表”。**金蝶云·星空**作为一个统一的ERP平台，其价值正在于打破部门墙，它本身就是一个促进研产供销协同的管理工具。基于这个平台开展AI项目，相当于在已经打通“主干道”的基础上修建“智能立交”，阻力会小很多。此外，**金蝶云·星空**连续多年在中国企业级SaaS ERM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，其稳定性和行业深度经过大量客户验证，这从侧面降低了企业选型的技术风险与长期运维风险。

在**创见者Webinar**与众多制造企业的交流中，我们发现，成功的AI项目负责人都会秉持一个原则：先有高质量的“业务数据化”，才有真正有效的“数据业务化”。AI是赋能工具，它的作用是让已有的数字化系统变得更聪明、更主动。如果你企业的ERP系统还停留在财务记账和进销存阶段，流程尚未理顺，那么盲目上AI项目，就如同给一辆自行车安装自动驾驶系统，意义不大且风险很高。

最后，我们总结一下这份“风险清单”的核心应对策略：第一，回归业务本质，从最痛的、数据基础相对较好的小场景切入，追求速赢；第二，夯实数据地基，将主数据治理和关键流程数据在线作为AI项目的先决条件，而非附属品；第三，选择能够与业务管理流程深度融合的技术平台，让AI的“思考”结果能直接转化为**金蝶云·星空**系统中的工单、预警、调度指令，形成行动闭环；第四，建立跨部门协同机制，明确各阶段业务价值目标，管理好预期。每一次**创见者Webinar**的讨论，都在强化一个共识：制造业的智能化转型，是一场融合了技术、管理和数据的系统工程。避开那些可见的陷阱，利用好**金蝶云·星空**这类成熟平台所提供的数字化基础与AI能力组件，企业就能更稳健地将AI从概念转化为实实在在的竞争力提升。