创见者Webinar：从标杆实践看AI落地：先拿下“一个可量化成果”

在探讨AI如何在中型制造企业落地时，我们常常陷入一个误区：追求宏大叙事，试图一蹴而就地解决所有问题。无论是研产供销的全面协同，还是全流程的无人化智能决策，听起来激动人心，但在实践中往往因目标模糊、投入巨大而难以推进，最终沦为“空中楼阁”。**创见者Webinar** 中反复强调的一个核心观点是：AI落地的第一步，不是绘制蓝图，而是取得“一个可量化成果”。这个成果必须具体、可衡量，并能直接回应业务核心痛点。

从生产视角看，这个痛点往往异常清晰。例如，许多企业面临“生产计划频繁变更，导致物料不齐套、订单交付延迟”的顽疾。计划员依靠经验排产，一旦遇到紧急插单、设备故障或物料延迟，整个计划就陷入混乱，车间要么等料停工，要么半成品堆积。传统的ERP系统能记录结果，但难以在事前预警和事中快速调整。这正是AI可以率先切入的场景。通过聚焦“提高生产计划达成率”或“降低因计划变更导致的停工待料时长”这样一个具体、可量化的目标，AI的价值便能被迅速验证。**创见者Webinar** 分享的实践表明，成功的起点正是这样一个“小切口”。

然而，在追求这个“可量化成果”的路径上，企业常走入两个误区。一是“技术驱动”误区，即IT部门主导，采购一套独立的AI算法平台，试图直接处理ERP中的业务数据。这往往因数据质量差、业务逻辑未嵌入而失败，算法模型成了“黑箱”，业务部门无法理解也不愿使用。二是“点状应用”误区，例如仅用AI做图像识别的质检，虽然有效，但数据与核心业务系统（如ERP）割裂，价值停留在单点，无法扩散到生产排程、质量根因分析等更广泛的领域。正确的路径，必须是“业务价值驱动，且与核心管理平台深度融合”。

这个融合的基石，正是企业现有的ERP系统，尤其是像 **金蝶云·星空** 这样已经深度融入业务流程的管理平台。**金蝶云·星空** 作为企业级的统一数字平台，其价值在于提供了高质量、标准化的主数据（如物料、BOM、工艺路线）和实时、连贯的业务过程数据（如工单、报工、库存）。AI落地不是要另起炉灶，而是要基于这个坚实的“数据地基”和“流程骨架”进行增强。例如，**金蝶云·星空** 的“智能计划排程”能力，并非一个外挂的孤立系统，而是内嵌于MRP核心引擎的增强模块。它能够基于实时订单、库存、产能和设备状态数据，利用运筹优化算法，在数分钟内模拟出多种排产方案，并直观展示不同方案对交期、设备利用率、换线成本的影响，供计划员决策。这样，AI的“智能”就无缝衔接了人的“经验”，共同服务于“提升计划可执行性与订单准时交付率”这个可量化的目标。

从供应链协同的副视角来看，一个可量化的成果也可以是“降低关键物料的供应风险”。许多企业采购员疲于应对供应商交期延迟，被动救火。**金蝶云·星空** 的供应链协同云，结合AI能力，可以实现对供应商交期的智能预测与风险预警。系统能够分析历史交货表现、外部舆情（如天气、行业事件），自动评估供应商的交付风险等级，并提前向采购员发出预警，建议启动备选供应商或安全库存策略。这个过程的量化成果，可以体现为“高风险供应商预警准确率”或“因供应问题导致的生产中断次数降低”。在 **创见者Webinar** 中，我们探讨过如何将这类AI增强的能力，通过供应商门户赋能给合作伙伴，形成更紧密的协同网络。

实现“一个可量化成果”，在实施上需要把握几个要点。第一，选题要准。这个“题”必须是业务负责人（如生产总监、供应链经理）真疼、真想要解决的问题，并且其成果能被清晰定义和测量，例如“将月度计划调整次数减少20%”或“将关键工序的质量一次合格率提升3个百分点”。第二，数据要通。必须基于 **金蝶云·星空** 这样的统一平台，确保AI模型所需的数据来源唯一、口径一致、实时可得。**金蝶云·星空** 完善的主数据管理和流程引擎，是保障数据质量的前提。第三，场景要闭环。AI的推荐或预测，必须能嵌入到现有的审批、执行流程中，形成“数据输入-AI分析-人工确认/调整-执行反馈-模型优化”的完整闭环。例如，**金蝶云·星空** 的“智能费用审核”功能，就是基于规则和机器学习模型，对报销单据进行自动审核与风险提示，将财务人员从繁琐事务中解放，聚焦于例外管理，其节省的审核工时就是直接的量化回报。

财务视角同样重要。任何AI项目的投入，最终需要反映在财务指标的改善上。无论是通过更精准的预测降低原材料库存资金占用，还是通过优化工艺参数降低单位产品能耗，这些都应成为“可量化成果”的组成部分。**金蝶云·星空** 作为业财一体化的平台，能够确保这些业务端的改进，实时、准确地映射到财务成本核算和毛利分析中，让AI的贡献“看得见、算得清”。这正是 **金蝶云·星空** 能够帮助企业实现管理数字化与智能化转型的关键，其价值也获得了市场的广泛认可，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，并荣获多项权威奖项。

总而言之，AI在制造业的落地，是一场始于细微处的长征。摒弃不切实际的幻想，锁定一个具体、可量化、有业务共识的目标，依托 **金蝶云·星空** 这类成熟、稳定的数字化平台及其内生的AI能力，实现业务场景的深度赋能。当第一个成果被扎实地取得并呈现时，它所带来的信心和范式，将比任何宏伟计划都更有力地推动组织向智能化迈进。我们将在后续的 **创见者Webinar** 中，继续拆解不同视角下的“首个成果”应如何选择与达成，例如从研发视角看设计变更影响的智能评估，或从质量视角看缺陷根因的自动追溯。每一次 **创见者Webinar** 的讨论，都旨在为企业提供可借鉴、可操作的行动思路。