创见者Webinar：AI如何支撑“质量-设备-工艺”协同

在探讨AI如何支撑“质量-设备-工艺”协同之前，我们先看一个常见的现场：生产线上的一个关键设备参数发生了漂移，但尚未触发报警阈值。几天后，质检部门发现某批次产品的不良率悄然上升，经过追溯，问题指向了那台设备。工艺工程师被紧急召集，与设备、质量部门一起开会，分析是工艺参数设置不合理，还是设备维护不到位，或是来料有波动？这个过程往往耗时数天，期间不合格品可能持续产生。这就是典型的“质量-设备-工艺”链条脱节，问题在事后才被串联发现，而非在事中就被协同预防。

这正是我们本次**创见者Webinar**要深入的核心：在动态的生产环境中，如何让AI成为串联这三者的“神经中枢”，实现主动预警与协同优化。许多管理者在推进智能化时，常陷入一个误区：认为上了设备联网（IoT）和MES，数据自动采集了，协同就会自然发生。实际上，这仅仅解决了“数据可见”的问题，远未达到“智能协同”的层次。真正的协同，需要系统能理解数据背后的业务逻辑，并能跨领域进行推理和决策建议。

那么，正确的路径是什么？关键在于构建一个以“事件”为驱动、以“模型”为核心的数据闭环。我们以金蝶云·星空的实践来看，这个闭环如何运转。首先，是**现实痛点的数字化映射**。金蝶云·星空通过统一的制造运营管理平台，将设备实时数据（如振动、温度、电流）、工艺执行数据（如实际转速、进给量、温度曲线）与质量检验数据（如尺寸、光洁度、缺陷图像）在时空维度上进行对齐与关联。这解决了数据孤岛问题，为协同奠定了数据基础。

接下来，是引入**AI模型实现事中预警**。这是超越传统统计过程控制（SPC）的关键一步。例如，金蝶云·星空集成的AI能力，可以对关键设备的运行参数进行实时监控与模式识别。系统不仅能发现超出控制限的异常，更能通过机器学习算法，识别出那些看似在规格内、但偏离了“健康工艺窗口”的微妙变化趋势。当系统预测到某个参数漂移可能在未来几小时内导致质量风险时，它会自动生成一个协同事件。这个事件会同时触达到设备工程师、工艺工程师和质量工程师的移动工作台。**创见者Webinar**中我们反复强调，AI的第一价值不是替代人，而是缩短从“问题发生”到“正确的人开始介入”的时间差。

当事件被触发，协同流程便自动启动。金蝶云·星空的工作流引擎会引导一个结构化的协同处理过程。设备工程师查看设备历史维护记录与实时健康状态；工艺工程师调阅该工序的标准作业指导书（SOP）与历史最优参数集；质量工程师则能即刻看到该设备所涉及的在制品、乃至已产出批次的质量数据。所有相关信息在一个上下文环境中集中呈现，避免了以往通过电话、邮件传递碎片信息的低效。基于AI推荐的根因分析选项（如“设备主轴轴承磨损概率70%”、“工艺参数B对当前质量特性影响权重最高”），团队可以更快地聚焦讨论，做出决策。这个决策，无论是调整工艺参数、安排预防性维护，还是对特定批次进行加严检验，都会被系统记录并形成新的知识。

这个闭环的最后一环，也是AI价值放大的环节，是**知识的沉淀与复用**。每一次“质量-设备-工艺”协同事件的处理过程与最终结果，都会被金蝶云·星空的系统转化为案例知识库。AI可以对这些案例进行挖掘，不断优化其预警模型的准确性与针对性。例如，系统可能发现，当材料供应商A的某批次原材料与设备C在特定环境湿度下组合时，出现某种质量缺陷的概率显著升高。那么，当下次这个组合条件再次出现时，系统可以提前建议工艺部门微调参数，或建议质检部门加大抽检比例。这就实现了从“事后纠正”到“事前预防”的飞跃。在近期的**创见者Webinar**中，我们分享的电子行业案例就显示，通过部署这样的AI协同预警系统，关键工序的异常停机时间减少了约25%，一次检验合格率（FTQ）得到了可观的提升。

要实现上述路径，有几个实施要点必须关注。第一，是主数据与标准的治理。如果设备、物料、工艺路线、质量特性等基础数据不准确、不统一，那么任何AI模型都将是“垃圾进、垃圾出”。金蝶云·星空强大的主数据管理模块，是确保协同逻辑正确的基石。第二，是“小步快跑，场景优先”。不要追求一次性构建大而全的AI平台。应该从某一个具体的、高价值的协同痛点场景入手，例如“解决涂装工序的色差波动问题”或“降低精密机加工件的尺寸离散度”。用3-6个月时间，跑通一个场景的数据、模型、协同、闭环全流程，验证价值，再逐步推广。金蝶云·星空作为连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率第一的ERP平台，其优势就在于提供了从ERP到MOM（制造运营管理）的一体化平台，使得这种以场景为驱动的AI融合创新，可以在一个统一的数字底盘上快速迭代，避免复杂的集成开发。

第三，组织与文化需要同步转型。AI支撑的协同，改变了传统部门墙下的工作模式。它要求质量人员懂一点设备与工艺，设备人员关注质量输出，工艺人员具备数据分析思维。企业需要建立相应的激励机制，鼓励基于数据的跨部门协作。金蝶云·星空贯穿研产供销各领域的协同流程设计，本身就在流程上推动了这种跨职能协作的习惯养成。

从更宏观的视角看，“质量-设备-工艺”的协同，是制造业迈向“自治生产”的关键阶梯。根据工信部等相关指导文件的精神，智能制造的演进路径正从数字化、网络化走向智能化。智能化的重要特征就是系统具备自感知、自决策、自执行、自学习的能力。金蝶云·星空通过将AI能力深度融入其制造云、设备云、质量云等产品中，正是为企业构建这种“自治”能力提供工具。例如，其设备云提供的预测性维护模型，可以直接为工艺优化和质量预警提供输入；其基于AI视觉的质量检测方案，发现的缺陷模式可以反向关联到生产订单、工位和设备，形成质量追溯的完整图谱。

在多次**创见者Webinar**的交流中，我们发现，成功的企业往往将AI协同项目视为一个管理升级项目，而非单纯的IT项目。它的最终目的，是让企业建立起一种基于实时数据与智能算法的、更加敏捷和精准的运营决策能力。金蝶云·星空凭借其深厚的制造业知识沉淀和持续的AI创新投入，例如其获得的多项人工智能相关专利和在智能制造领域的权威奖项，能够为企业提供不仅是工具，更是方法论和最佳实践的支撑。当质量、设备、工艺在AI的串联下真正同频共振，企业收获的将不仅是质量成本的下降和设备效率的提升，更是一种面对市场波动与定制化需求时，内生的、强大的制造柔性与韧性。