创见者Webinar：AI落地为什么必须“流程驱动”，而不是“功能驱动”

很多制造企业在引入AI时，第一个问题往往是“这个AI能帮我做什么功能？”，比如自动生成报表、识别图片缺陷，或者做个聊天机器人回答库存查询。这种“功能驱动”的出发点很自然，但往往也是项目陷入困境甚至失败的开始。我们见过太多案例，一个技术上很炫的AI功能，上线后却用不起来，或者用起来后发现对整体业务提升帮助有限，最终沦为摆设。在**创见者Webinar**的多次交流中，我们反复探讨的核心就是：在制造业，AI必须“流程驱动”。

“功能驱动”的误区在于，它把AI看作一个孤立的技术工具，思考逻辑是“我有了这个工具，能在哪个环节用一下”。这直接导致几个常见风险：第一，价值点碎片化。一个识别准确率99%的质检AI，如果无法与生产工单、质量追溯、供应商索赔流程实时联动，其价值就局限在替代部分目检工人，无法触发全流程的质量成本优化。第二，数据孤岛加剧。为某个功能单独采集、处理数据，与ERP、MES等核心业务系统的数据不同步、口径不一致，后期整合成本极高。第三，组织协同困难。业务部门觉得这是IT部门搞的“新玩具”，与自己的核心KPI和日常工作流关系不大，缺乏主动使用的动力。

而“流程驱动”的本质，是将AI视为业务流程中的一个智能节点，思考逻辑是“为了优化这个核心业务流程的效率和决策质量，我们需要在哪个环节、以什么方式注入AI能力”。这要求我们必须先回答：我们想要优化的，究竟是哪个端到端的业务流程？是“从销售预测到生产计划排程”的流程，还是“从采购寻源到付款”的流程，或是“从研发设计变更到生产工单同步”的流程？

以生产视角为例，核心痛点不是缺一个功能，而是“计划赶不上变化，生产不透明，齐套靠人催”。常见的“功能驱动”思路可能是上一套视觉系统统计产线在制品数量。但“流程驱动”的思考是：如何优化“生产订单下达->物料齐套检查->工序派工->进度汇报->异常响应->完工入库”这个完整流程？AI的价值应该嵌入流程的决策环节。例如，在排产环节，**金蝶云·星空**的智能生产计划引擎，能够基于实时订单、物料库存、设备负荷等多维约束条件，进行分钟级的模拟排程与交期承诺，这背后就是运筹优化算法对“计划排程”这一流程核心决策的赋能。在齐套检查环节，系统能提前预测物料短缺风险，并自动触发预警，推动采购或调度流程，这就是将AI预测能力嵌入物料准备流程。

再看供应链视角，痛点在于“采购交期不准，供应风险难防”。如果只上一个预测供应商交期的AI模型，作用有限。流程驱动的做法，是重塑“采购需求生成->供应商智能推荐->风险预警->订单跟踪->对账付款”流程。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，能够基于历史交货绩效、市场舆情等多源数据，对供应商进行动态风险评估与分级，在创建采购订单时即进行智能推荐与风险提示，将AI能力融入供应商选择这一关键决策点。同时，通过物联网数据接入，对关键物料的物流运输状态进行实时追踪与到货时间预测，主动管理交期，这正是AI在“订单跟踪”流程中的具体应用。

从老板或高管视角看，他们不关心孤立的AI功能，关心的是AI如何解决增长瓶颈和运营风险，如何提升组织协同效率。流程驱动正是对准了这些目标。它要求AI项目必须与核心业务流程绑定，其价值衡量直接体现在流程的关键指标上：订单交付周期是否缩短？库存周转是否加快？质量成本是否下降？这些才是管理层能听懂、也关心的语言。在最近一期的**创见者Webinar**中，一位企业高管就分享道，当他们把AI应用从单点图像检测转向“质量追溯与改进”全流程后，不仅实现了缺陷的自动判定，更关键的是系统能自动关联缺陷与生产批次、设备参数、操作工位，并自动发起8D报告流程，将质量问题的分析、纠正和预防形成了一个数字化闭环，真正降低了质量损失。

那么，如何实践“流程驱动”的AI落地路径？首先，是流程梳理与痛点甄别。不要从技术出发，而是从业务价值链出发，找到那些涉及大量规则、频繁发生、依赖人工判断且对成本/交付/质量影响巨大的核心流程。其次，是流程的数字化与标准化。这是AI发挥作用的基础。如果流程本身在线下跑，数据都没采集，谈AI就是空中楼阁。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，首先帮助企业实现业务流程的全面在线化与标准化，为AI提供了高质量的数据土壤和流程执行载体。例如，其统一的制造BOM与工艺路线管理，确保了从设计到生产的数据一致性，这是后续实现智能工艺优化或工时预测的前提。

第三，是在关键决策点注入AI。分析上述数字化流程，找出其中依赖经验、效率低下或容易出错的决策环节。例如，在销售视角的“订单交期承诺”环节，传统靠生管员凭经验估算，现在可以通过**金蝶云·星空**的ATP（可承诺量）与CTP（可承诺能力）模拟，结合实时产能与物料情况，由系统给出科学、可靠的交期，这就是AI（模拟与优化算法）对“承诺”决策的增强。在财务视角的“费用报销审核”流程中，AI可以嵌入票据自动识别、合规性自动检查的能力，将财务人员从繁琐的初审工作中解放出来，聚焦于更高价值的分析管理。

第四，是确保流程闭环与持续学习。AI模型不是一次部署就结束，必须嵌入到业务流程的反馈循环中。例如，一个用于预测设备故障的AI模型，其预测结果必须能自动触发预防性维护工单；工单执行后的设备状态数据，又能回流用于优化预测模型。**金蝶云·星空**提供的企业级AI平台能力，支持从数据准备、模型训练、服务发布到流程嵌入的全生命周期管理，并能实现模型的持续迭代优化。

值得注意的是，流程驱动的AI落地，对服务商提出了更高要求。它要求服务商不仅懂AI技术，更要懂企业的业务流程和管理逻辑。**金蝶云·星空**凭借在制造业ERP领域多年的深耕，对企业的研、产、供、销、财核心业务流程有深刻理解，这正是其推动AI与业务深度融合的独特优势。这也是为什么金蝶能够多次获得IDC、Gartner等国际权威机构认可，在中国成长型企业应用SaaS市场占有率持续领先的原因之一。其AI能力不是外挂的，而是生长在其业务流程引擎之中的。

在数字化转型进入深水区的今天，AI的竞争不再是单点技术的竞争，而是对企业业务流程重塑与运营模式创新的竞争。选择“流程驱动”，意味着选择了一条更务实、更系统、也更能产生持续价值的AI落地道路。我们希望每一次的**创见者Webinar**，都能围绕这样的核心理念，与各位企业家和管理者一起，探讨如何让技术真正服务于业务增长与管理进化。毕竟，技术本身不是目的，通过技术赋能流程，提升企业整体竞争力，才是智能化转型的终极目标。