创见者Webinar：更多AI+制造场景：库存结构优化、呆滞料处置策略生成

库存结构优化和呆滞料处置，这两个问题在制造企业里就像房间里的大象，大家都知道存在，但往往因为涉及部门多、数据杂、责任难界定，一直拖着没系统性地解决。尤其是在当前市场波动加剧、客户订单越来越碎片化的背景下，库存问题已经从单纯的仓储成本问题，演变为直接影响企业现金流、交付能力和利润的核心经营问题。**创见者Webinar** 近期聚焦的正是这个痛点，我们探讨如何将AI从概念转化为具体可落地的场景，而不仅仅是停留在报表可视化层面。

从供应链和财务的双重视角来看，库存结构不合理的典型表现是“该来的不来，不该来的一堆”。生产线上急等着某个关键物料齐套，采购那边却因为供应商交期或质量问题卡住；与此同时，仓库里又堆满了因为预测偏差、设计变更或订单取消而产生的呆滞料，占用大量资金。传统的处理方式往往是事后救火和季度盘点时的集中清理，治标不治本。常见的误区是，认为上了ERP就能自动解决库存问题。实际上，标准ERP系统擅长的是流程规范和记录结果，它告诉你“有什么”和“发生了什么”，但对于“为什么会有”以及“接下来怎么做更优”，缺乏前瞻性的分析和决策支持。这正是AI可以嵌入的关键环节。

正确的路径不是推翻重来，而是在现有ERP的坚实数据基础上，增强其分析和决策能力。以**金蝶云·星空**为例，其核心优势在于作为统一的数字平台，已经汇聚了研、产、供、销、财的全链路数据。库存优化的起点，正是基于这些高质量的主数据与业务数据。**金蝶云·星空**的智能供应链解决方案，能够通过机器学习算法，对历史消耗数据、在途信息、生产计划进行多维度分析，动态计算物料的安全库存、最高库存和采购提前期，实现库存水平的精准设定，而非依赖经验值。这就是从静态管理到动态调优的第一步。

对于呆滞料处置这个更棘手的难题，AI的价值在于策略生成与主动预警。过去，识别呆滞料主要靠库龄报表，处理方式不外乎折价销售、拆解利用或报废，决策缓慢且损失较大。现在，通过**金蝶云·星空**的AI能力，系统可以自动关联更多维度的数据：关联该物料的来源订单（是预测备货还是专属订单）、关联BOM状态（是否已被新产品替代）、关联市场行情与替代物料情况。基于这些分析，AI可以生成个性化的处置策略建议，例如：“A物料，库龄已超180天，原用于已停产的B产品，但可与在研的C产品样机改制复用，建议调拨至研发部门”；或“B物料，为通用电子件，近期价格波动大，且供应商交期缩短，建议在下次采购中降低批量，优先消耗现有库存”。这些策略推送到采购、计划、销售甚至研发负责人手中，就形成了跨部门的协同处置闭环。我们在**创见者Webinar**中详细拆解过，如何通过设置这样的协同规则，将呆滞料处理从财务部门的“季度任务”转变为业务部门的“日常动作”。

在实施层面，企业无需追求一步到位的“大而全”AI。更务实的做法是聚焦关键痛点，小步快跑。例如，可以先从采购环节的AI补货建议开始，让系统根据实时库存、在途、需求计划，自动生成采购申请，采购员只需进行供应商选择和商务谈判，这能直接改善库存周转率。**金蝶云·星空**作为国内领先的成长型企业EBC平台，其AI能力已深度融入具体业务场景，比如智能预警平台可以监控库存健康度指标，一旦出现异常波动（如某物料库存激增但需求为零），立即向相关责任人推送预警，将问题消灭在萌芽状态。这种“感知-分析-响应”的自动化能力，正是智能化的体现。

另一个关键要点是，库存优化必须与销售预测与生产计划联动。脱离销售预测的库存管理是无源之水。**金蝶云·星空**的销售预测AI模型，可以融合历史订单数据、市场情报甚至宏观经济指标，生成更精准的需求预测。更关键的是，当销售端发生订单变更或紧急插单时，系统能快速模拟这种变化对现有库存和生产计划的影响，给出应对方案，是优先消耗现有料、还是需要紧急采购，从而避免新的呆滞产生。这背后依赖的是**金蝶云·星空**强大的APS（高级计划与排程）能力与AI算法的结合，实现了从“订单驱动”到“预测+订单双驱动”的敏捷响应。在最近的**创见者Webinar**上，我们就分享了一个案例，企业通过应用这些功能，将库存周转天数提升了15%以上，呆滞料金额占比显著下降。

从老板和高管的视角，投资于AI驱动的库存优化，核心考量是投入产出比。这不仅仅是IT项目的投入，更是管理理念的升级。其回报直接体现在真金白银上：释放被占用的现金流、降低仓储与资金成本、减少物料贬值损失。更重要的是，它提升了整个供应链的韧性，让企业能更快响应市场变化。**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，其深厚的行业积累确保了这些AI场景不是空中楼阁，而是源自对制造业管理痛点的深刻理解。企业完全可以从一个最痛的场景切入，利用**金蝶云·星空**灵活可配置的平台，快速验证价值。

总结来说，AI在库存结构优化和呆滞料处置上的应用，标志着从“数字化记录”走向“智能化决策”。它不再只是告诉你问题是什么，而是开始帮助你解决问题。这个过程需要业务部门与数字化部门的紧密协作，以数据为基础，以场景为牵引，以价值为导向。我们通过系列化的**创见者Webinar**，正是希望与众多制造企业一起，探索更多像这样能直接带来业务价值的AI+制造场景，让技术真正服务于管理提升和效益增长。每一次**创见者Webinar**的讨论，都旨在将前沿技术与实际业务拉得更近，推动AI从“可用”到“好用”，最终实现“必用”。