创见者Webinar：制造企业AI落地：先解决“系统多但不协同”的断层

在最近几期创见者Webinar的交流中，我们反复听到一个声音：很多制造企业上了ERP、MES、WMS，甚至也引入了AI工具，但信息孤岛依旧，部门墙更厚了。系统多但不协同，成了AI落地前必须填平的断层。这个断层不解决，再先进的算法也只是在局部打转，无法形成全局智能。

从生产视角看，这个痛点最直接。计划员用ERP跑出主计划，到了车间，MES里的实际产能、设备状态、物料齐套情况又是另一套数据。经常是ERP说“能排”，MES反馈“做不了”，导致工单频繁插单、改线，交付延迟成为常态。更麻烦的是异常处理，设备停了、来料不良了，信息在车间层面打转，采购、销售、管理层不能实时感知，响应迟缓。对吧？我们投入系统是为了增效，结果却因为协同断层，增加了大量沟通成本和等待浪费。

从IT/数字化视角看，问题根源往往在于早年的系统建设是“烟囱式”的。每个部门为解决自己的痛点选型，数据标准不统一，流程断点没打通。例如，物料编码在ERP、MES、WMS里可能都不一致，同一个客户订单号在销售和生产的系统里对不上。没有统一的主数据和流程枢纽，AI需要的干净、连贯、实时的数据燃料就无从谈起。数据治理的缺失，让AI成了无米之炊。

常见的误区是，认为AI落地就是选一个酷炫的算法或场景，比如上马一个预测性维护或视觉质检。这当然有价值，但如果没有解决底层的数据与流程协同，这类点状AI的价值会被严重局限。一个能准确预测设备故障的AI，如果它的预警信息无法自动触发维修工单、关联备件库存、并通知生产计划调整排产，那么它的价值就大打折扣，仅仅是一个报警器而已。创见者Webinar里分享过，很多企业AI项目效果不及预期，问题往往不在AI本身，而在它赖以生存的业务协同环境没准备好。

正确的路径，不是推翻重来，而是以“协同”为核心，先修复断层，再部署AI。这个协同，首先是业务协同，然后是数据协同，最后才是智能协同。具体怎么做？第一步，必须建立一个统一的数字化运营平台作为“协同基座”。这个基座要能拉通从销售订单到研发、计划、采购、生产、交付、服务的全流程，确保业务语言一致、流程在线、数据同源。

这正是金蝶云·星空作为成长型企业EBC（企业业务能力）数字平台的核心定位。它并非一个单纯的ERP，而是一个可组装的企业级PaaS平台。例如，通过金蝶云·星空的动态领域模型（DDM）和流程引擎，企业可以灵活构建跨部门的协同流程。当销售订单变更时，系统能自动模拟对物料需求、生产计划、采购订单的影响，并触发预警和调整建议，将变更敏捷地传递到相关环节，这就是业务协同的体现。在最近一期创见者Webinar中，我们详细拆解了如何利用这个平台能力，将订单变更到计划调整的周期从平均2天缩短到2小时内的真实案例。

第二步，在协同基座上，解决数据断层。金蝶云·星空提供了统一的主数据管理平台，确保物料、客户、供应商、组织等核心数据一处定义、全局共享。更重要的是，其内置的智能数据服务，能够将分散在ERP、MES、设备乃至IoT传感器的数据进行实时采集、清洗和融合，形成可供AI直接消费的“数据湖”。有了这个高质量的数据基础，AI模型才可能获得准确的训练和反馈。

第三步，才是将AI能力像插件一样，嵌入到已打通的业务流程关键节点中，解决具体的管理痛点。这里要避免“为AI而AI”，必须紧扣业务价值。例如，在生产协同层面，金蝶云·星空提供的“智能生产排程”能力，它不是一个孤立的优化算法。它的前提是集成了实时订单、物料库存、设备产能、工艺约束等多源数据，在统一的平台上进行模拟和优化，输出的是可执行、可监控、可调整的精细化排产计划。这直接解决了计划与执行脱节的断层问题。

在供应链协同上，断层表现为“预测不准、应对不灵”。金蝶云·星空的“智能需求预测”与“供应商协同平台”可以组合应用。AI基于历史数据和多维度因素进行销售预测，预测结果直接驱动采购计划。通过供应商协同平台，将采购订单、交货计划、质量要求实时共享给供应商，并获取供应商的确认、发货、在途状态。一旦预测发生波动或供应出现风险，系统能快速模拟影响，并给出备选方案。这个闭环，将供应链从被动执行变为主动协同。

财务视角同样受益于断层的弥合。传统上，成本核算滞后、业财数据不一致是老大难。当生产、库存、采购数据实时同步到财务系统，金蝶云·星空能够实现成本的实时滚动计算。AI可以在此基础上，对成本偏差进行根因分析，是材料涨价、工时超标还是工艺浪费？财务数据从“结果记录”变为“过程管控”的工具，真正支持精益改善。

金蝶云·星空能够支撑这样的协同智能化转型，其背后是坚实的产品实力和行业积淀。它连续多年在中国成长型企业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，这是对其平台化、协同化能力的权威认可。在创见者Webinar中，我们展示过，基于金蝶云·星空平台，企业可以像搭积木一样，组合使用智能OCR（用于自动识别发票与单据）、智能对话（用于内部服务问答）、以及行业化的AI场景包，这些能力都天然与业务流程融合，无需复杂的集成开发。

总结来说，制造企业AI落地，首要障碍不是技术，而是管理，是“系统多但不协同”造成的业务断层。解决之道，在于优先构建一个能拉通研产供销服全链条的数字化协同基座。在这个基座上，统一数据，贯通流程，然后有针对性地嵌入AI能力，让AI服务于协同，让协同因AI而更智能。金蝶云·星空作为可组装的EBC数字平台，正是为此目标而设计。我们建议企业管理者，在规划AI战略时，不妨先审视和修复自身的协同断层，这往往是性价比最高、风险最低的智能化起点。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个细分行业，分享更多“协同为先，智能赋能”的落地路径与实战经验。