创见者Webinar：制造企业AI落地：先解决“信息化有了但不智能”的断层

很多制造企业老板和管理层最近都在问同一个问题：我们上了ERP，流程也跑通了，数据也进系统了，但为什么感觉还是不够“聪明”？订单来了，生产排程依然靠老师傅拍脑袋；物料齐套，还得采购员天天打电话催；质量出了问题，追溯起来像破案，费时费力。这就是典型的“信息化有了，但不智能”的断层。数据躺在那里，没有转化为洞察和行动指令，管理和运营的“黑箱”依然存在。

这个断层的核心痛点，往往首先在**生产与供应链的协同**上爆发。比如，销售接了一个紧急订单，或者客户临时要求变更，这个信息传到生产部门，往往就卡住了。生产计划员要手动去查现有产能、物料库存、在途采购，还要考虑现有工单的优先级。这个过程耗时不说，一旦某个环节信息没同步，比如采购员知道某个关键物料供应商交期延迟了，但计划员不知道，排出来的计划就是“空中楼阁”，必然导致交付延误。这就是我们常说的“计划没有变化快，而系统跟不上变化”。**创见者Webinar**里反复强调，智能化的第一步，是让系统能实时感知变化，并自动做出响应。

要跨越这个断层，常见的误区是认为“缺一个更高级的AI算法”，或者“数据量还不够大”。其实不然。很多情况下，问题出在基础没打牢。第一，**主数据不统一、不准确**。同一个物料，在研发叫A，在生产叫B，在采购又叫C，系统里就是三条数据，AI再厉害也分析不了。第二，**业务流程线上化但未标准化**。比如检验流程，有时走系统，有时走纸质，数据入口不统一。第三，**数据孤岛依然存在**。ERP、MES、WMS、CRM各管一段，数据不通，无法形成从客户订单到生产执行再到供应商送货的完整视图。没有这些基础，直接上AI预测、智能排产，就像在沙地上盖高楼。

那么，正确的路径是什么？我认为，制造企业的AI落地，应该遵循“**场景驱动、数据贯通、人机协同**”的路径。不是为AI而AI，而是回到具体的业务痛点场景。比如，就从“**提高订单准时交付率**”这个最朴素的目标开始。这个目标牵扯到销售预测、生产计划、物料齐套、生产执行、供应商协同等多个环节。我们需要做的，是先用数字化手段把这些环节的数据流彻底打通，让状态透明化，然后在这些环节的关键决策点上，引入AI能力进行辅助，而不是替代。

这里，**金蝶云·星空**作为成长型制造企业广泛应用的ERP平台，其价值就在于它提供了一个**统一的数字化底座**。它不仅仅是一个记录系统，更是一个运营和协同平台。例如，在解决订单交付问题上，**金蝶云·星空**的**高级计划排程（APS）** 模块，就可以作为一个关键的智能枢纽。它能够基于统一的物料、产能、工艺路线数据，在销售订单或预测订单进入时，快速进行可承诺交期（ATP/CTP）的模拟计算。这背后就需要实时获取库存、在途、在制、产能负荷等多维数据。**创见者Webinar**中曾分享过一个案例，一家电子装配企业通过部署**金蝶云·星空的APS**，将订单交期答复时间从平均4小时缩短到10分钟，准确率大幅提升。

智能排产只是结果，前提是供应链的透明。在物料齐套检查环节，传统方式需要计划员或物料员手动核对BOM、查库存、看采购在途，极易遗漏。**金蝶云·星空**的**智能齐套分析**功能，可以自动根据工单计划开工日期，提前进行物料齐套性检查，并精准预警缺料件、缺口数量和缺料时间，甚至能给出替代料建议。这就把事后补救变成了事前预警，让采购和生产准备更有主动权。这正是将数据转化为 actionable insight（可执行的洞察）的典型体现。

再往供应链上游看，采购的智能化对保障生产稳定性至关重要。面对供应商交期波动、质量波动等风险，传统采购处于被动应对状态。**金蝶云·星空**的**供应商协同平台**和**采购风险管理**功能，能够基于历史交货绩效、质量数据，对供应商进行动态评级。在发布采购订单后，系统可以自动追踪物流信息，异常自动预警。更进一步，结合外部数据，系统还能对关键物料的供应风险（如地域集中度、价格波动趋势）进行提示。这些功能都在帮助采购人员从日常跟催事务中解脱出来，更多精力投入到供应商开发和战略寻源上。在最近一期**创见者Webinar**中，多位供应链总监都认同，AI在供应链领域的首要价值是“风险预警”和“效率提升”。

谈到质量，这是制造企业的生命线，也是数据价值密度极高的领域。从IQC、PQC到OQC，产生了大量检验数据。但很多企业只做到了记录，没有做到分析。质量问题追溯，需要串联起供应商批次、入库检验、生产领料、工序加工、产成品直至客户端的全流程数据，手动追溯效率极低。**金蝶云·星空**的**全流程质量追溯体系**，通过一物一码或批次管理，能够快速实现正反向追溯。更重要的是，其**质量分析工具**可以对这些历史质量数据进行多维度分析（如缺陷柏拉图、供应商不良率趋势、工序不良分布），自动锁定主要问题来源，为质量改进的8D报告提供数据支撑。这就让质量管理工作从“经验驱动”转向了“数据驱动”。

在推进这些智能化场景落地时，实施要点需要特别注意。首先，**必须是一把手工程**。因为智能化涉及跨部门的数据标准和流程重构，没有高层推动，很难打破部门墙。其次，**要小步快跑，从“点”上突破**。不要追求大而全的“AI大脑”，可以先选择一个痛点最明显、数据基础相对好的场景（如智能齐套预警），快速上线、验证价值、树立标杆。**创见者Webinar**的很多成功案例都遵循了这一模式。第三，**重视数据治理的同步进行**。在实施智能化模块的同时，就要梳理并规范主数据、明确数据责任主体，确保“喂”给AI的是干净、准确的“粮食”。

最后，从投入产出的角度看，制造企业AI落地的价值，最终会体现在几个关键指标上：订单准时交付率（OTD）的提升、库存周转天数的下降、质量成本（COQ）的降低，以及整体运营效率（人均产值）的提高。这些指标的改善，直接贡献于企业的利润和现金流。**金蝶云·星空**作为国内领先的企业级PaaS平台，凭借其强大的业务建模能力和“乐高式”的组装开发模式，能够灵活适配不同制造细分行业（如电子、装备、汽配、家居）的管理特性，这正是其能连续多年在成长型企业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”等权威认可的原因。它为企业提供的，是一条从信息化到数字化，再到智能化的**渐进、务实、可落地**的路径。

每一次**创见者Webinar**的讨论，其实都在深化一个共识：对于制造企业而言，AI不是飘在空中的概念，而是解决具体业务断层、让既有信息化投资焕发新生的工具。它的起点，就是先让数据活起来、流起来、用起来，在关键的业务决策点上，为人提供更精准的辅助。先解决“不智能”的断层，才能为更深度的智能化奠定坚实的基础。