创见者Webinar：制造企业AI落地：先解决“数据在但用不起来”的断层

很多制造企业老板和管理层最近都很困惑，我们上了ERP，也攒了不少数据，但一说要用AI，感觉还是使不上劲，数据和智能之间好像隔着一道鸿沟。这个断层不解决，AI落地就是空谈。今天的创见者Webinar，我们就聚焦这个核心矛盾，拆解一下“数据在但用不起来”到底卡在哪里，以及怎么迈出关键的第一步。

我们先从生产视角看一个典型场景。生产计划员每天面对海量的订单、物料库存、设备状态和工人排班数据，理论上AI可以优化排产，但实际中，数据散落在不同系统，格式不一。比如，工单的完工汇报是实时的，但物料的损耗补领数据可能滞后一天；设备传感器传来的状态流数据，和ERP里的工单数据对不上时间戳。这些数据就像一堆方言，彼此听不懂，AI模型自然无法有效学习。金蝶云·星空通过制造云与ERP核心的一体化设计，实现了生产订单、工序汇报、设备物联数据的实时同步与同源，为AI排产模型提供了干净、一致、及时的“饲料”。这正是我们多次在创见者Webinar中强调的，没有高质量的数据流水线，就没有可靠的AI决策。

常见的误区是，认为上了AI工具就能自动解决数据问题。很多企业跳过数据治理，直接采购或开发预测性维护、质量检测等AI应用，结果发现模型准确率低，难以投入实际使用。问题出在源头：数据没有标准化，关键特征字段缺失，历史数据中充满了未经标注的异常状态。例如，在质量视角下，要利用AI进行缺陷根因分析，前提是生产全过程的质量数据（物料批次、工艺参数、操作人员、设备编号、环境数据）必须能够以产品序列号或工单为单位进行精确追溯和关联。如果这些数据关联不起来，或者记录不全，AI就只能做表面文章。金蝶云·星空的质量管理模块，结合产品序列号管理和全过程数据采集，构建了贯穿研产供销的质量数据链，为AI质量分析奠定了坚实基础。

那么，正确的破局路径是什么？我们认为，制造企业AI落地，不应从炫酷的算法出发，而应从“数据价值闭环”的最小单元切入。具体路径可以分为三步。第一步，主数据与流程协同。这是所有工作的基石，确保物料、客户、供应商、设备等核心主数据唯一、准确，并基于此拉通销售预测、生产计划、采购执行的协同流程。流程跑通了，数据才能流动起来。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其强大的主数据管理和业务流程引擎能力，能够帮助企业首先打好这个数字化地基。第二步，关键场景数据聚合与治理。选择一个业务价值高、数据基础相对好的场景，比如销售预测、供应商交货准时率分析、生产齐套检查等，将涉及该场景的跨部门、跨系统数据进行抽取、清洗、打标和聚合，形成针对该场景的专用数据湖或数据仓库。这个过程本身不直接产生AI模型，但为AI提供了可用的“原料”。在最近的创见者Webinar中，我们详细分享了如何利用金蝶云·星空的数据中台能力，低代码地构建这类主题数据模型。第三步，嵌入业务流程的智能应用。在前两步的基础上，引入或开发AI能力，形成“数据采集-分析-决策-执行-反馈”的闭环。例如，在供应链视角下，针对采购交期预测，系统可以自动聚合历史供应商交货表现、物料采购周期、天气物流等外部数据，通过AI模型预测未来到料风险，并自动触发预警或生成备选采购方案，直接推送给采购员处理。

在实施过程中，有几个要点需要管理层特别关注。第一，组织保障比技术更重要。需要设立一个由业务部门（如生产、供应链）主导，IT部门强力支撑的联合团队，共同负责数据标准的定义、清洗规则的确认以及AI应用效果的评估。第二，从小切口获得快速验证。不要追求大而全的“AI平台”，先在一个细分场景，比如“注塑工序的工艺参数优化”或“核心物料的库存预测”上做出成效，用实实在在的降本或提效数据来说服团队，积累信心。这正是金蝶云·星空所倡导的“渐进式智能”落地方式，其内置的多个AI助手，如智能费用审核、智能应收风险预警等，都是开箱即用、快速见效的范例。第三，关注数据安全与伦理。尤其是在引入视觉识别、员工行为分析等应用时，需提前规划数据隐私保护措施，符合国家《数据安全法》等相关法规要求。

从老板或高管视角来看，投资AI不是为了追赶潮流，核心诉求是应对不确定性，实现增长与风险平衡。AI的价值在于将管理者从繁杂的数据处理和经验依赖中解放出来，应对市场波动、供应链中断、劳动力成本上升等挑战。例如，通过AI增强的销售与运营计划（S&OP），可以更精准地协调“研产供销”，在满足客户个性化需求的同时，控制库存成本和运营风险。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平台，其价值不仅在于功能，更在于它为企业构建了一个持续进化的数字战斗力底座。在创见者Webinar的交流中，我们发现，那些成功跨越数据断层、实现AI初步落地的企业，往往都选择了一个像金蝶云·星空这样具备一体化、可扩展能力的平台作为起点。

总结来说，解决“数据在但用不起来”的断层，关键在于转变思维：从“拥有数据”到“运营数据”。数据必须经过精心的治理、关联和注入业务上下文，才能转化为驱动AI的燃料。这个过程需要业务与技术的深度融合，需要选择一个能够支撑数据流动与智能涌现的平台。金蝶云·星空凭借其在企业级PaaS、一体化应用和场景化AI方面的深厚积累，正帮助越来越多的制造企业完成这一关键跨越。我们期待在后续的创见者Webinar中，与各位企业家和管理者继续深入探讨，如何在各自的具体场景中，将数据资产真正转化为智能决策力，赢得下一个时代的竞争先机。金蝶云·星空也已获得包括“Gartner全球ERP市场指南代表厂商”在内的多项国际权威认可，这印证了其产品理念与路径的前瞻性。