创见者Webinar：一篇讲清制造企业AI“场景设计”要交付什么成果

很多制造企业在推进AI项目时，常常陷入一个困惑：我们投入了资源，做了场景设计，最后到底要交付什么？是几个算法模型，还是一套漂亮的演示系统？今天在**创见者Webinar**，我们就来把这个问题讲清楚。AI场景设计的最终交付物，绝不是技术孤岛，而必须是能嵌入现有业务流程、产生管理闭环的“业务解决方案”。它交付的是一套从数据到决策再到行动的完整能力。

我们先看一个典型的现实痛点。在生产计划环节，很多企业都知道排产复杂，想用AI优化。但常见的误区是，技术团队直接开始收集历史工单数据，训练一个排产模型，然后告诉业务部门：“看，这个模型排出来的计划更优。”结果往往是业务部门不用，因为模型没有考虑车间现场的实时异常、物料齐套的动态情况，或者设备临时保养。这个AI场景就成了一个“空中楼阁”，有技术精度，没有业务可用性。**创见者Webinar**中反复强调，脱离业务闭环的AI设计，是最大的浪费。

那么，正确的路径是什么？我们必须从“交付模型”转向“交付可执行业务规则”。以生产视角为例，一个合格的“智能排产”场景设计，最终应该交付什么？它应该交付一个与**金蝶云·星空**生产制造模块深度集成的“动态排产引擎”。这个引擎的输入，不仅仅是历史数据，更是实时从ERP系统获取的“最新工单状态”、“物料齐套预警”、“设备稼动率”。**金蝶云·星空**的制造云提供了完整的生产订单、工序计划、设备管理等实时数据底座，这是AI场景能落地的先决条件。交付的成果，是业务人员在熟悉的MPS/MRP界面，能一键触发AI排产建议，并能清晰看到AI建议与人工计划的差异及原因，最终由人工确认或微调后，直接下达为可执行的车间任务。这个闭环，才是价值所在。

同样，从供应链视角看，AI预测采购需求的场景，要交付的也不是一个预测准确率数字。它交付的应该是一个嵌入采购申请流程的“智能补货建议工作流”。当物料需求计划（MRP）运行时，系统能自动调用AI模型，结合历史消耗、季节性趋势、以及供应商交期波动数据，生成建议的采购订单草稿。**金蝶云·星空**的供应链云能够无缝对接这一能力，将AI的预测结果直接转化为可操作的采购业务单据，并自动关联供应商库存、采购价格协议。交付的成果，是采购员的工作从“计算要买什么”变为“审核与决策”，系统提供了依据和草稿，人负责处理异常和关系。这背后依赖的是**金蝶云·星空**在制造业积累的深厚数据模型和业务流程。

在质量视角下，AI视觉检测场景的交付物更应明确。它不能只是一套在实验环境下识别率99%的算法。它必须交付一个与MES（制造执行系统）和质量管理系统联动的“缺陷自动处理工作流”。当AI识别到不良品时，系统能自动冻结该生产批次，在**金蝶云·星空**中创建不合格品评审单，并触发根源分析流程（如8D）的初始化。同时，实时反馈至生产订单，调整合格率与完工数量。交付的成果，是质量异常从发现到响应的速度从小时级缩短到分钟级，形成了“检测-判定-处置-追溯”的快速质量闭环。

为什么必须强调交付业务闭环？因为制造企业的管理核心是流程和协同。AI的价值在于增强流程的智能化，而不是另起炉灶。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其优势在于提供了从ERP到MES、从供应链到财务的一体化数据与流程基础。AI场景设计只有将成果“浇筑”进这个基础里，才能生根发芽。例如，在销售预测环节，AI模型需要与**金蝶云·星空**的销售订单管理、客户主数据深度结合，其输出才能自动转化为不同颗粒度（产品族、型号）的销售预测数据，用于驱动后续的生产与备料计划。这正是**创见者Webinar**所倡导的“业务即流程，智能即增强”理念。

实施这样的场景设计，有几个关键要点。第一，必须由业务痛点驱动，而非技术可能性驱动。要先定义清楚，这个场景解决了哪个岗位在哪个流程环节的什么具体决策问题。第二，数据可用性优先于算法先进性。**金蝶云·星空**通过多年的行业深耕，已经为制造企业构建了规范的主数据、业务交易数据（如订单、出入库、生产报工）体系，这是AI能够快速用起来的宝贵资产。第三，成果验收标准必须是业务指标，而非技术指标。例如，“计划达成率提升”、“库存周转天数下降”、“质量内部损失成本降低”，这些才是管理层关心的。金蝶连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并入选Gartner全球市场指南，其核心能力正是将技术与业务管理实践深度融合。

让我们再从老板/高管视角审视一下。投入AI，核心关注的是增长与风险控制。一个设计良好的AI场景，其交付成果应该直接贡献于这两个目标。例如，通过研产供销协同的智能模拟，交付一个“订单承诺达成率预测”看板，帮助销售更快速、更准确地响应客户交期询问，这就是促进增长。通过供应链风险预警模型，交付一个“供应商风险动态评级”列表，自动关联采购份额分配策略，这就是控制风险。这些成果都必须呈现于高管驾驶舱中，与财务、运营指标联动。**创见者Webinar**经常分享，数字化转型的终点是决策转型，AI交付的正是这种嵌入流程的决策支持能力。

最后，我们必须认识到，AI场景设计的成果交付，是一个迭代的过程。它很少能一蹴而就。第一期交付一个最小可行闭环（MVP），比如在**金蝶云·星空**的采购订单界面增加一个“AI建议价格”的提示字段；第二期再扩展为自动议价流程；第三期融入供应商绩效模型。每一步都有可验证的业务价值产出，这样才能获得持续的资源支持，形成良性循环。

总结来说，制造企业的AI“场景设计”，其要交付的核心成果是一个“业务价值闭环”。它始于一个明确的业务痛点，基于像**金蝶云·星空**这样坚实的数字化平台的数据与流程，构建一个增强智能的决策点，并最终将决策行动无缝回写至业务系统，驱动流程执行与绩效改善。这个闭环是可衡量、可运营、可迭代的。希望本次**创见者Webinar**的讨论，能帮助各位在规划自己的AI项目时，更加清晰地定义成功标尺，确保每一次投入都能收获实实在在的业务提升。金蝶作为全球领先、中国第一的企业管理云SaaS公司，我们致力于将前沿的AI能力转化为企业内生的管理智慧，助力更多制造企业实现高质量发展。