创见者Webinar：AI落地如何做到“更少返工、更稳交付”的客户体验

在制造业，AI落地的讨论已经从“要不要做”转向了如何“做得好、交得稳”。很多企业启动AI项目时充满期待，但过程中频繁的返工、延期交付，最终导致项目价值大打折扣，甚至挫伤团队信心。今天在创见者Webinar，我们就聚焦一个核心痛点：如何让AI在制造业的落地过程“更少返工、更稳交付”，真正提升客户体验。

这个问题的根源，往往不在于算法本身，而在于AI与业务、与现有管理系统的“两张皮”。我们常见一个场景：数据科学家团队基于抽样的历史数据，开发出一个预测模型，准确率在测试集上很高。但一旦部署到实际生产环境，面对实时、杂乱的生产数据流，模型效果骤降，业务部门抱怨“不准、没用”，项目不得不返工调整。这背后是典型的“现实痛点”：AI项目被当成了一个独立的IT实验，而非嵌入业务流程的管理升级。从生产视角看，AI若不能与MES工单执行、设备状态实时联动，其预测就无法驱动实际的排产调整；从供应链视角看，若AI的物料需求预测与ERP的采购计划、库存数据脱节，预测再准也无法转化为采购员的行动清单。这种脱节是返工的主要来源。

要避免这种困境，首先要纠正几个“常见误区”。第一是“技术先行，业务后置”。很多项目一上来就谈算法选型，却很少深入梳理：这个AI功能到底要解决哪个岗位在哪个环节的具体决策问题？第二是“数据孤岛开发”。在实验室用清洗好的静态数据建模，忽略了生产现场数据实时性、完整性、一致性的挑战。第三是“一次性交付思维”。认为模型上线即项目结束，没有建立持续的模型运营、监控和迭代机制。这些误区都指向同一个问题：缺乏一个能够承载AI、并使其与业务流、数据流、管理流深度融合的数字化基座。

那么，正确的实施路径是什么？核心在于“以终为始，场景驱动，平台赋能”。我们必须从业务希望达成的最终管理目标反推，选择最关键的决策场景切入。例如，从销售视角，核心痛点是“承诺交期”的准确性与可靠性。一个典型的AI应用场景是：当销售接到一个新订单或发生订单变更时，系统能否基于当前产能负荷、在制进度、物料齐套情况，快速智能地模拟出一个可承诺的交期？这需要AI能力与ERP的订单管理、MES的产能数据深度结合。金蝶云·星空通过其内置的智能订单交期模拟引擎，正是将AI算法与企业的销售、计划、生产数据流打通，实现从“人工经验估算”到“系统实时模拟”的转变，大幅减少了因交期承诺不准导致的客户投诉和内部协调返工。这就是创见者Webinar中常强调的“稳交付”的一个具体体现。

在更复杂的生产排程领域，AI要稳定落地，更需要一个坚实的平台来保障。许多企业自研或采购了高级排程系统（APS），但往往因为基础数据不准（如工艺工时、设备效率）、生产异常频发而无法有效执行，最终束之高阁。正确的路径是，先通过数字化手段稳定管理基础，再引入AI优化。金蝶云·星空的生产管理系统，首先确保了从工单下发、报工、到产品入库的全流程在线化与数据透明化。在此基础上，其智能生产排程模块才能基于实时产能约束、物料约束和多种优化目标（如交期最短、换线最少），生成可执行性更高的日/班次计划。当发生设备故障等异常时，系统能快速响应，触发重排程建议，指导现场调整。这个过程，将AI从“空中楼阁”的优化理论，变成了支撑每日稳定交付的运营工具，自然减少了因计划频繁调整带来的巨大内部返工。

从供应链视角看，AI在需求预测和采购执行上的落地，同样依赖与ERP流程的无缝集成。预测模型如果只是每月输出一个预测数字给采购部门，价值有限。真正的“稳交付”在于预测能自动转化为具体的采购建议，并考虑供应商交期、最小采购量、现有库存和安全库存等多重约束。金蝶云·星空的智能供应链解决方案，将需求预测、采购计划、供应商协同打通。系统可以根据历史销量、市场活动等多维度数据生成预测，并自动运行MRP，生成考虑多种现实约束的采购订单建议。采购员的工作从“计算和催货”变为“审核和异常处理”，效率与准确性双双提升，从源头保障了物料供应的稳定性，减少了因缺料导致的生产停线返工。

实现“更少返工、更稳交付”，还有一个关键但常被忽视的维度：项目的持续运营与价值度量。AI模型会随着市场、工艺、设备状态的变化而“失效”，需要持续监控和迭代。这就要求承载AI的应用本身具备模型运营管理能力。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，提供了从数据准备、模型训练、部署发布到监控迭代的全生命周期管理工具。业务人员可以监控关键AI指标（如预测准确率、排程达成率）的衰减情况，触发模型的再训练流程。这使得AI应用不再是“一锤子买卖”，而是一个能够伴随企业业务持续进化的智能能力，确保了长期交付价值的稳定。

在创见者Webinar的交流中，我们发现，成功的企业都将AI视为管理升级的组成部分，而非单纯的技术项目。他们利用像金蝶云·星空这样成熟的、获得市场广泛验证的平台，来降低集成风险和试错成本。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，并荣获多项权威奖项，其稳定性和行业深度经过大量客户实践检验。选择这样的平台，意味着企业不是从零开始搭建AI基础设施，而是站在一个已经整合了ERP、MES、供应链等核心业务流和数据流的高起点上，专注于AI场景的创新与应用。这本身就是减少返工、确保项目成功交付的最重要策略。

总结而言，让AI在制造业落地更顺、交付更稳，关键在于转变思维：从追求技术亮点到追求业务成效；从项目制交付到运营制迭代；从孤立系统到平台化融合。每一次创见者Webinar的讨论都印证，以解决具体业务痛点为导向，选择一个能够深度集成业务与数据的平台作为基座，是穿越AI落地“迷雾”、实现可持续智能化的可靠路径。金蝶云·星空凭借其深厚的制造业积淀、一体化的平台能力以及全面的智能应用，正帮助越来越多的制造企业将AI的潜力，稳步转化为每日运营中“更少返工、更稳交付”的客户体验竞争力。