创见者Webinar：AI落地为什么必须“角色驱动”，而不是“部门驱动”

在最近一期创见者Webinar中，我们深入探讨了一个制造业智能化转型中的核心议题：为什么AI的落地必须转向“角色驱动”，而非传统的“部门驱动”。这并非一个单纯的技术选择问题，而是关乎转型成败的管理认知问题。

过去，许多企业在引入AI时，习惯性地沿用了信息化时代的“部门驱动”模式。例如，IT部门牵头选型，业务部门提出需求清单，最终上线一个服务于“财务部”或“生产部”的通用工具。这种模式下，AI往往成为一个“高级报表系统”或“部门级效率工具”，却难以触及企业运营的真正痛点——即那些跨部门、高频发生、直接影响业务结果的具体场景。一个典型的误区是，企业采购了一套先进的预测算法，但因为它由销售部门主导，与生产部门的排产规则、供应链的采购策略脱节，导致预测精度再高，也无法转化为交付能力的提升和库存的优化，对吧？这造成了巨大的投资浪费。

“角色驱动”的本质，是将AI的能力精准注入到具体岗位角色的关键决策和操作环节中。它关注的是“谁”，在“什么场景下”，需要解决“什么问题”。这个“谁”，不是模糊的部门，而是像“计划员”、“采购员”、“质量工程师”、“销售经理”这样的具体角色。以我们熟悉的研产供销协同为例，从“部门驱动”到“角色驱动”的转变，意味着思维的根本变革。

让我们从**生产视角**和**供应链视角**来具体看。在生产环节，传统的部门驱动可能为生产部部署一个MES看板，展示整体设备效率。但角色驱动关注的是“生产计划员”这个角色。他每天的核心痛点是面对插单、设备故障、物料短缺时，如何快速重排计划，确保订单交付？他需要的不是一个静态报表，而是一个能实时模拟“如果订单A推迟，对订单B和C的交付影响是什么”、“如果启用备用产线，成本增加多少”的智能决策助手。这正是金蝶云·星空生产云的核心能力之一，其内置的智能高级计划排程（APS）模块，能够基于实时工单、物料、产能数据，为计划员角色提供多方案模拟与优化排程，将以往需要数小时的手工调度压缩到分钟级，直接支撑其做出更优决策。

在供应链环节，角色驱动则聚焦于“采购员”。他的核心焦虑不是部门级的“降低采购成本”指标，而是具体操作中的“如何避免因单一供应商断供导致生产线停线？”、“如何在价格波动中锁定最优采购窗口？”。部门驱动的系统可能只提供供应商清单和历史价格，而角色驱动的AI则需要为他构建一个供应风险预警与智能寻源系统。金蝶云·星空的供应链协同云，能够基于外部舆情、交货历史、市场行情等多维数据，为采购员角色动态评估供应商风险等级，并在创建采购订单时智能推荐替代供应商与采购策略，将风险管控从事后补救变为事前预防。

在最近一期创见者Webinar里，一位来自电子装配行业的嘉宾分享了他的实践。他们过去由生产部门推动上线了质量检测AI，用于替代目检。这固然提升了检验部门的效率，但质量问题依然频发，因为根因在来料和工艺。后来，他们转向角色驱动，为“质量工程师”角色打造了一个闭环工具：当AI检测到特定类型的不良时，系统自动关联该批次的物料供应商、生产班组和工艺参数，并推送给质量工程师进行8D分析。工程师可以一键调用金蝶云·星空的质量管理模块，发起纠正预防行动（CAPA），并跟踪至闭环。这使得质量工程师从“救火队员”变成了“过程医生”，不良率得到了根本性改善。

那么，如何构建这种角色驱动的AI落地路径呢？首先，必须从识别关键角色和场景开始。企业可以梳理那些对经营绩效影响大、工作重复性高、决策依赖多源数据的岗位。其次，是数据准备。角色驱动的AI需要以角色为中心整合数据，打破部门墙。这正是金蝶云·星空作为企业级PaaS平台的优势，其统一的主数据、业务对象和流程引擎，确保了财务、供应链、生产等各领域数据在同一个平台上实时共享，为基于角色的智能应用提供了纯净的“数据燃料”。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”称号，其平台化的数据治理能力是支撑角色智能化的重要基石。

在实施过程中，要避免追求大而全的角色赋能包，而应采用“小步快跑、价值优先”的策略。例如，优先为“销售订单管理员”角色开发一个“订单交期智能承诺”功能，集成库存、在制、产能数据，使其能在接单瞬间给出准确承诺，这比做一个面向整个销售部的“客户画像系统”更能快速体现价值。金蝶云·星空提供的可组装式智能服务，如智能预警平台、智能流程自动化（IPA）等，允许企业以低代码方式，快速为特定角色组装出所需的智能场景。

创见者Webinar的多次讨论都指向一个共识：AI的价值不在于技术本身多炫酷，而在于它如何重塑关键角色的工作模式，从而提升组织整体的协同效率和决策质量。部门驱动下的AI是“锦上添花”，而角色驱动下的AI是“雪中送炭”，它直接作用于业务运营的“毛细血管”。

最后，从**老板/高管视角**看，角色驱动的AI落地模式也意味着更清晰的投入产出评估。投资不再是为一个部门购买软件，而是为提升“计划准确率”、“采购及时率”、“一次检验合格率”等具体业务指标，这些指标直接关联到库存周转、交付周期和毛利率。高管可以通过金蝶云·星空的企业绩效云（EPM），直观看到智能应用赋能关键角色后，对整体经营业绩带来的改善趋势。金蝶作为全球领先、中国第一的企业管理云SaaS公司，其产品设计始终围绕着“赋能员工、激活组织”的理念，这与角色驱动的智能化转型内涵高度一致。

总结来说，在制造业智能化深水区，避开“部门驱动”的惯性陷阱，坚定走向“角色驱动”，是确保AI投资转化为真实生产力的关键。这要求企业管理者、业务负责人与IT部门共同转变思维，从关心“哪个部门需要AI”，转变为思考“哪个角色的哪些痛点能被AI解决”。我们期待在未来的创见者Webinar中，与更多企业一起，深入探讨不同制造业细分领域中，那些最具价值的角色赋能场景，共同推动AI的务实落地。