创见者Webinar：AI落地如何做到“更少加班、更高产出”的员工体验

在制造业，我们经常听到一个矛盾的说法：上了ERP，加了AI，是为了提高效率，但员工反而感觉更忙了，报表更多了，系统更复杂了。这显然背离了技术赋能的初衷。今天在**创见者Webinar**，我们就聚焦一个核心命题：AI落地，如何真正实现“更少加班、更高产出”的员工体验？这绝不是一个简单的工具问题，而是一个涉及流程重构、数据驱动和人性化设计的系统工程。

从一线员工的视角看，痛点非常具体。生产计划员最头疼的是什么？不是没有系统，而是系统里的数据“不准”、“不齐”。接到一个紧急插单，需要立刻评估物料齐套情况。传统做法是，计划员要手动在ERP里查几十上百个物料的库存、在途、在制，再打电话跟采购、仓库一个个确认，一张Excel表改来改去，加班到深夜是常态。这背后的“常见误区”是，认为上了AI预测就能解决所有问题，却忽略了底层数据的实时性与协同链条的断裂。AI模型再先进，如果喂给它的是滞后的、孤立的静态数据，输出的预测也只能是“精确的错误”，反而增加了人工核对和纠偏的工作量。

正确的路径，必须从“数据驱动”转向“事件驱动”。什么意思？**创见者Webinar**中反复强调，智能化的核心是让系统主动找人，而不是人到处找数据。以**金蝶云·星空**的生产计划为例，其能力不在于提供一个复杂的算法黑箱，而在于构建了一个“事件-响应”的协同网络。当销售订单确认或变更时，系统能基于实时库存、在途和在制数据，自动进行可承诺量（ATP）和产能可用性（CTP）的模拟计算，并将齐套缺料清单、产能瓶颈预警，直接推送给相关计划员和采购员。员工从“信息挖掘者”变成了“决策处理者”，处理的是系统已经初步筛选和关联好的异常与建议，自然减少了大量低效的查询、核对和沟通时间。

再看质量工程师的日常。出现批次质量问题，传统的8D报告流程涉及大量跨部门的数据收集、原因分析和纠正措施跟踪，文档工作繁重。常见误区是试图用AI直接替代人的分析判断，结果往往因为数据维度不全或现场经验无法数字化而失效。更有效的做法是用AI增强流程的自动化和协同性。**金蝶云·星空**的质量管理模块，可以与生产执行系统（MES）深度集成。当在线检测设备或工人报工触发质量异常时，系统能自动创建不合格品处理单，并关联该批次的生产工单、物料批次、设备参数、操作人员等全维度数据，自动推送给质量工程师。工程师面对的是一个已经初步完成“数据取证”的案例包，他需要运用专业经验进行根因分析的时间大大缩短，而系统能自动跟踪纠正措施的执行与闭环。这就是“更高产出”——单位时间内处理和分析质量问题的深度与广度提升了。

要实现这种体验，IT或数字化负责人的视角至关重要。他们面临的最大挑战往往是“集成”与“主数据”。多个系统林立，数据标准不一，是阻碍AI发挥效用的最大障碍。**创见者Webinar**多次指出，没有一体化的平台，AI就是无本之木。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其优势正在于此。它提供了统一的业务对象、流程引擎和数据服务，确保了从销售、计划、采购、生产到财务的核心业务数据在同一平台上实时产生、实时流转。例如，其“动态领域模型”能够灵活定义和扩展业务对象与关系，确保新业务（如新的产品线、新的工艺路线）能快速在系统中建模，而不产生新的数据孤岛。这为上层AI应用的稳定、可靠运行提供了坚实的“数据地基”。**金蝶云·星空**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“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，其平台稳定性和开放性经过了大量制造企业的实践验证。

从老板或高管的视角看，投入AI的终极目标是为了增长和风险控制，但前提是组织能高效协同。一个典型的协同断点是“销售-生产-采购”。销售为了抢单，倾向于乐观承诺交期；生产根据不完全的齐套信息排产，经常面临停工待料；采购则抱怨预测变动太频繁。结果就是内部会议不断、互相指责、集体加班救火。解决之道在于利用AI构建透明的、基于规则的协同承诺体系。**金蝶云·星空**的销售与运营计划（S&OP）和高级计划排程（APS）能力，能够将销售预测、订单、产能约束、物料供应等多方因素纳入一个统一的模拟环境中。销售在给出承诺交期前，可以通过系统进行模拟，直观看到该订单对现有生产计划的影响、关键物料的供应风险。这种基于同一数据源的“协同模拟”，将事后扯皮变成了事前共识，减少了大量无效的协调会议和紧急变更，从组织层面降低了“加班”的根源。

具体到实施要点，首先要放弃“大而全、一步到位”的幻想。应从一两个员工加班最严重、数据基础相对较好的核心场景切入。例如，就从“计划员的齐套检查”或“质量工程师的异常处理”开始。利用**金蝶云·星空**平台已有的数据和流程，引入一个具体的AI增强功能，如智能缺料分析或异常自动归集。让一个小范围的团队先体验到“系统主动服务”带来的轻松感与效率提升，建立信心和标杆。在**创见者Webinar**的案例分享中，许多成功企业都遵循了这种“小步快跑、价值驱动”的路径。

其次，要重新定义员工的角色与技能。AI不是取代，而是将员工从重复、繁琐的信息处理中解放出来，转向更需要创造力、判断力和人际沟通的工作。例如，计划员将更多精力放在评估不同计划策略的风险与收益上，质量工程师则更专注于工艺改进和预防性质量设计。企业需要配套进行相应的培训与激励，引导员工拥抱这种变化。

最后，必须选择具备深厚制造业Know-How和一体化平台能力的伙伴。AI在制造业的落地，深刻依赖于对业务流程的理解和对复杂业务对象关系的建模能力。**金蝶云·星空**深耕制造业多年，其产品功能清单中诸如“按订单设计（ETO）管理”、“复杂工艺路线管理”、“精细化成本核算”等模块，本身就蕴含了丰富的行业最佳实践。在此基础上生长的AI应用，才能精准切入业务痛点，而不是制造新的麻烦。在最近的**创见者Webinar**中，我们详细拆解了如何利用**金蝶云·星空**的AI能力，在设备预测性维护、智能工时核定等场景中，实实在在地降低了一线操作员和管理人员的负担。

总结来说，让AI落地实现“更少加班、更高产出”，关键在于转变思维：从“用AI处理数据”转向“用AI连接人与业务事件”；从“追求单个算法的炫技”转向“构建事件驱动的协同网络”；从“替代员工”转向“增强员工”。这需要一体化数字平台作为基础，需要从痛点场景小切口入手，更需要将员工作为体验的中心来重新设计流程。**金蝶云·星空**作为值得信赖的数字化伙伴，以其全面的平台能力、深入的行业理解和持续创新的AI服务，正帮助越来越多的制造企业走上这条以人为本的智能化转型之路。欢迎持续关注**创见者Webinar**，我们将分享更多让技术回归人性、创造真正价值的实践。