创见者Webinar：AI落地为什么必须“数据驱动”，而不是“经验驱动”

在最近几期创见者Webinar的交流中，我们反复听到一个来自中型制造企业管理层的困惑：我们引入了AI工具，也积累了不少行业经验，为什么在预测、排产、质量管控这些核心环节，效果总是不稳定，甚至“时灵时不灵”？这背后，往往指向一个根本性的选择：企业是依赖过往的“经验驱动”，还是转向真正的“数据驱动”。

让我们从一个常见的生产场景切入。生产总监凭借多年经验，知道A类产品在旺季大概需要多少产能，B类物料供应商的“习惯性”延迟大约是一周。这种经验在过去市场稳定、产品变化慢的时候，或许够用。但现在，客户订单碎片化、定制化需求激增，原材料价格波动频繁，原有的经验模型迅速失效。依赖经验排产，结果常常是产线忙闲不均，要么紧急订单挤占产能导致其他订单延误，要么库存积压严重。这就是典型的“经验驱动”困境——它基于历史归纳和静态假设，难以应对动态变化。

更深层的风险在于财务和供应链。财务部门依据历史毛利率和经验系数做成本核算与报价，但在多品种、小批量模式下，实际成本与预估经常产生巨大偏差，导致“订单接得越多，毛利越薄”。供应链经理依赖与几个核心供应商的“交情”和过往合作节奏来管理交期，一旦某个环节出现突发质量异常或物流延迟，整个生产计划就被打乱，缺料停线损失巨大。这些风险，在经验驱动的框架下，往往是事后才能发现，只能被动补救。

那么，转向“数据驱动”意味着什么？它绝不是简单地买一个AI算法或上一个大数据平台。其核心在于，将企业运营中的关键决策，从依赖个人或部门的局部经验，转变为基于全局、实时、多维度数据的系统性分析、预测与自动执行。数据驱动不是否定经验，而是将经验沉淀为可量化、可优化、可迭代的模型与规则。

要实现这一点，正确的路径必须从业务痛点出发，而非技术概念。许多企业在初期容易陷入误区，比如认为“数据驱动”就是IT部门牵头建一个数据中台，或者让业务部门填报更多数据表格。这往往导致业务与IT脱节，数据质量差，业务部门看不到直接价值，项目难以推进。正确的路径，应该是以解决具体业务场景的决策问题为牵引，在业务流程中自然沉淀数据，并让数据反馈于流程优化，形成闭环。

以研产供销协同为例，真正的数据驱动，始于一个可信的、统一的数据基础。销售预测不准，是很多制造企业的痛点。在创见者Webinar中我们探讨过，销售依据经验给的预测，生产不敢全信，只能打折处理，结果却可能因为备料不足错失爆款机会。金蝶云·星空通过提供从销售线索到回款的全流程数据打通，能够基于历史订单数据、市场活动反馈、甚至宏观行业数据，利用AI算法生成更科学的销售预测。这个预测数据，会自动联动到主生产计划（MPS），驱动后续的物料需求计划（MRP）。这里，数据成为了协同的语言，而不是相互博弈的筹码。

在生产执行与质量控制环节，数据驱动的价值更为直接。传统的质量管理依赖抽检和老师傅的经验判断，不良品流出和内部返工成本高。金蝶云·星空的质量管理系统，支持从供应商来料、在制品到成品的全过程质量数据采集与追溯。当生产设备或检测仪器实时上传工艺参数与质量数据后，系统可以基于预设的SPC（统计过程控制）规则进行实时监控与预警。一旦关键参数偏离控制线，系统会自动触发预警，甚至停线，防止批量不良。同时，这些海量的生产过程数据，通过AI质量分析模型，能够帮助工程师发现人眼难以察觉的、导致质量波动的潜在因子组合，从而实现从“事后检验”到“事中控制”乃至“事前预防”的转变。这正是数据驱动对经验驱动的本质超越。

在供应链风险应对上，数据驱动提供了前瞻性视角。经验驱动的采购往往关注价格和过往交期，对供应商的产能波动、地域性风险缺乏感知。金蝶云·星空的供应链协同平台，不仅能管理订单执行数据，更能通过集成外部数据源（如物流跟踪、舆情信息），构建供应商全景画像与风险预警模型。系统可以提前提示采购员，某供应商所在地近期有疫情或极端天气风险，建议调整采购策略或启动备选方案。这种基于数据的主动风险管理，是单纯依靠采购员个人经验无法实现的。

实施数据驱动的转型，有几个关键要点。首先，是主数据治理。如果物料编码不统一、BOM版本混乱、客户信息重复，那么任何高级分析都是空中楼阁。金蝶云·星空强大的主数据管理能力，为企业构建了干净、一致的数据基石。其次，是流程在线化。只有将销售、计划、生产、采购、仓储等核心业务流程全部在系统中跑通，数据才能被自动、准确地记录和串联起来，避免人工填报的失真与延迟。最后，也是最重要的，是培养组织的数据文化。管理层需要带头依据数据做决策，并建立相应的考核机制，让各个部门从“凭感觉”汇报，转变为“用数据”说话。

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ERP、MES、SCM等丰富的云服务应用，更在于其内置的苍穹AI平台和数据分析能力，能够帮助企业低门槛地构建数据驱动能力。例如，其智能费用报销服务，利用OCR和NLP技术自动识别发票信息，将员工从繁琐的填报中解放出来；其智能招聘助手，能自动解析简历并与岗位模型匹配，提升HR效率。这些场景化的AI应用，正是数据驱动在具体业务中的落地体现。金蝶云·星空连续多年在中国成长型企业应用软件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，其产品稳定性和行业深度经过大量客户验证。

在最近的创见者Webinar中，我们分享了一家电子装配企业的案例。他们利用金蝶云·星空，将设备联网数据、工单执行数据、物料消耗数据进行实时整合与AI分析，成功将关键设备的非计划停机时间预测准确率提升了40%，并实现了动态的预防性维护排程。这个案例生动地说明，数据驱动带来的价值是具体且可衡量的。

回到最初的问题，AI落地为什么必须“数据驱动”而不是“经验驱动”？因为AI的本质是算法对数据的拟合与学习。没有高质量、高相关性的数据燃料，再先进的AI引擎也无法输出正确的决策。经验是宝贵的，但它应当被数字化、模型化，融入数据驱动的系统之中，成为可复制、可优化的企业智慧资产。在不确定性成为常态的今天，依赖静态经验的“后视镜”管理，无法带领企业穿越周期。唯有构建起实时感知、智能分析、自动优化的数据驱动能力，企业才能实现从“人治”到“数治”的跨越，赢得真正的敏捷与韧性。我们期待在下一期创见者Webinar中，与各位管理者继续深入探讨，如何在您的企业中将这一理念转化为具体行动。