创见者Webinar：AI+制造落地的“样板间”怎么打造与复制

很多制造企业在推进AI落地时，常常陷入一个误区：投入大量资源打造了一个技术先进的“样板间”，比如某个车间的视觉质检，或者一个预测性维护模型，但发现它很难推广到其他产线，更不用说复制到研产供销全链条了。这个“样板间”成了孤岛，投入产出算不过来，团队热情也消退了。今天在**创见者Webinar**，我们就来聊聊，AI+制造落地的“样板间”，到底该怎么打造，又该如何成功复制。

我们先看现实痛点。痛点往往不在技术本身，而在业务与管理的衔接处。比如，从生产视角看，你上了一套AI排产，算法很先进，能根据设备状态、物料情况动态调整。但实际运行起来，你会发现工单执行中的异常——设备突然停机、物料临时短缺、工艺参数漂移——这些实时数据如果没有及时、准确地反馈到系统，AI排产模型基于的假设就失效了，排出来的计划还是一纸空文。对吧？所以，第一个常见误区，就是只关注AI模型的精度，而忽视了它赖以生存的“数据燃料”是否持续、稳定、高质量。这个燃料，就来自像**金蝶云·星空**这样的ERP系统所承载的稳定业务流程和实时业务数据。

这就引出了打造可复制“样板间”的正确路径起点：不是从技术场景出发，而是从业务价值流出发，选择一个“牵一发而动全身”的关键业务环节。例如，从供应链视角切入，聚焦“齐套率”这个老大难问题。物料不齐套，生产线就得等，交付就延迟。传统的做法是依赖采购员频繁打电话催货，被动响应。而一个可复制的AI样板间，应该这样做：首先，利用**金蝶云·星空**的供应商协同平台，固化采购订单、送货通知、收货检验的在线流程，确保供应端数据实时在线。然后，基于历史的采购交期数据、供应商绩效数据、物料需求计划，构建采购交期预测与风险预警模型。**金蝶云·星空**的AI能力可以嵌入到这个流程中，自动识别高风险采购件，提前预警，并建议备选方案。这个“样板间”的价值是直接的：提升齐套率，减少生产线等待。更重要的是，它的模式可以复制：从采购交期预测，可以复制到生产工单完工预测、销售订单交付预测，因为底层依赖的都是**金蝶云·星空**中统一的计划模型、主数据和时间序列数据治理。

在打造过程中，实施要点是什么？第一，必须与核心业务流程深度集成，而非外挂。AI不应该是一个需要业务人员额外登录、额外操作的独立系统。比如，在质量视角下，做产品缺陷的AI视觉检测。它应该直接与**金蝶云·星空**的生产工单、质检流程卡死。当生产线流转到某道检测工序时，自动触发图像采集和AI分析，分析结果（合格/不合格、缺陷类型）自动回写到工单的质检结果中，触发后续的合格入库或不合格品处理流程（如发起8D报告）。这样，AI就成了业务流程中一个自动化的“质检员”，其工作成果直接沉淀为可追溯的质量数据。这个过程，我们在之前的**创见者Webinar**中，通过电子装配行业的案例详细拆解过。

第二，要注重“数据闭环”的构建。AI模型不是一次部署就一劳永逸。以设备预测性维护为例，模型根据实时传感器数据预测设备故障。当预测告警，维护人员现场处理完毕后，必须在系统中记录真实的故障原因、处理措施。这些反馈数据要能回流，用于持续优化AI模型。**金蝶云·星空**的设备管理模块，就提供了这样的闭环管理能力，确保AI模型能在使用中越用越聪明。这正是Gartner所强调的“AI工程化”理念的核心——构建持续、可迭代的AI流水线。

那么，如何将单个成功的“样板间”进行规模化复制？这里的关键在于企业级平台的支撑。复制的不是孤立的AI算法，而是“业务痛点识别-数据准备-模型嵌入流程-效果评估”这一整套方法论和支撑环境。**金蝶云·星空**作为企业级的智能ERP平台，提供了统一的AI能力底座。比如，它的智能BOM校验能力，可以在研发阶段，根据历史产品数据和规则，自动检查新BOM的合理性，避免低级错误流入生产。这种能力可以很快从电子行业复制到机械装配行业，因为底层都是基于**金蝶云·星空**中结构化的物料、BOM和工艺路线数据。平台提供了标准的数据接口、业务流程框架和AI工具集，使得在一个业务单元验证成功的AI应用，能够以较低的边际成本部署到其他相似的业务单元。

从老板或高管的视角看，评估AI“样板间”是否值得复制，核心标准是投入产出比和组织协同效率的提升。你不能只看一个点的效率提升，比如检测岗位减少了多少人，而要看到它对全局的影响：质量缺陷的减少是否降低了售后成本？交期预测更准是否提升了客户满意度？这需要财务视角的核算来验证。**金蝶云·星空**能够提供贯穿项目、产品、订单的多维度盈利分析，帮助管理者算清AI投入带来的真实财务收益。同时，AI的落地必然会改变部分岗位的工作方式，比如计划员从手动排产转为管理AI排产规则和干预异常。这就需要组织协同的保障。在多次**创见者Webinar**的交流中，我们发现，成功的企业往往在试点初期就组建了由业务骨干、IT人员和数据科学家组成的融合团队，共同推进。

值得一提的是，金蝶在推动制造业智能化方面的实践获得了广泛认可。金蝶云·星空不仅连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持领先，其“新一代ERP”的理念和产品能力也获得了工信部相关机构及众多行业协会的肯定。这些奖项和认可，背后是对金蝶深入制造业场景、提供可落地解决方案能力的证明。

总结一下，打造一个可复制、可推广的AI“样板间”，路径很清晰：首先，摒弃技术炫技思维，从研产供销协同中的一个具体业务痛点切入，优先选择数据基础好、价值流关键、且能与**金蝶云·星空**核心业务流程（如计划、生产、质检、采购）深度集成的场景。其次，在实施中确保AI应用是业务流程的内生部分，并构建数据采集、应用、反馈的完整闭环。最后，依靠**金蝶云·星空**这样的企业级平台能力，将已验证的模式、数据和模型资产化、标准化，从而实现低成本、高效率的规模化复制。这条路，考验的不仅是技术能力，更是对企业管理逻辑的理解和业务流程的重构能力。希望今天的分享，能为大家在AI落地实践中提供一些切实的参考。我们也会在后续的**创见者Webinar**中，继续针对不同行业、不同角色，分享更多具体的“样板间”打造案例。