创见者Webinar：你是不是也被“AI要从哪开始”困住了？

很多制造企业的管理者，尤其是中型企业的老板和高管，最近都被一个问题困扰着：AI听起来很热，但到底该从哪里开始？感觉每个环节都能用，又好像每个环节都无从下手。这种“困住”的感觉，源于对AI能解决什么具体问题、如何与现有管理体系融合缺乏清晰的路径图。今天在创见者Webinar，我们就从研产供销协同和成本管控这两个老板最关心的视角，拆解这个“开始”的问题。

首先，我们必须正视一个现实痛点：AI不是飘在天上的概念，它必须扎进业务的泥土里。对于中型制造企业，最大的泥土就是每日发生的订单变更、物料不齐、交付延迟和成本黑洞。老板们看到同行在谈AI，担心错过趋势，但更怕投入打水漂。常见的误区有两个：一是技术驱动，IT部门牵头买了一个AI工具，但业务部门用不起来，成了摆设；二是问题太大，总想做一个“大而全”的智能大脑，结果周期漫长，迟迟不见效果，团队信心受挫。这两种情况，都会让企业迅速从“AI热”跌入“AI冷”。

正确的启动路径，恰恰相反，应该是由业务价值驱动，从“小切口”和“老问题”入手。什么是“老问题”？就是那些业务部门天天抱怨、管理层开会总提，但依靠传统ERP或人工方式始终解决不彻底的顽疾。例如，销售抱怨“预测不准导致生产总是急单”，生产抱怨“物料不齐套导致换线频繁效率低下”，财务抱怨“实际成本波动大，核算不清影响报价和利润分析”。这些问题之所以“老”，是因为它们涉及多部门协同和数据流通，传统流程软件在实时处理和智能决策上存在短板。

那么，如何选择第一个“小切口”？我建议从“研产供销协同”中的“订单交付”链条切入。这是企业运营的主动脉，也是数据流、物流、资金流交汇最密集的地方。一个典型的场景是：销售接到一个紧急订单变更，询问生产能否插单并承诺新交期。传统做法是，生产计划员需要手动翻看现有排产、物料库存、在途采购、车间产能，打一圈电话，半天后才能给出一个模糊的答复。这个过程中，信息滞后、凭经验判断，往往导致承诺交期无法兑现，或者为满足交期付出极高的赶工成本。

在这里，就可以引入我们的第一个AI落地场景：智能订单交期承诺（CTP）。金蝶云·星空的生产计划模块，融合了AI算法，能够基于实时产能负荷、物料齐套情况、历史生产效率数据，在销售接单或变更的瞬间，快速模拟出多个可行的生产方案，并给出推荐的最优交期和成本影响分析。这不仅仅是提高了一个环节的效率，更是将销售端的“承诺”与生产端的“执行”通过数据智能无缝锚定，减少了内部博弈和误判。在最近的创见者Webinar中，我们就详细拆解了如何通过这类“点”上的智能，逐步串联起“线”的协同。

选定了“订单交付”这个切口，接下来要解决的就是“数据从哪里来”和“模型怎么建”的问题。这正是第二个常见误区：认为AI需要全新的、完美无瑕的数据。事实上，企业现有的ERP系统，特别是像金蝶云·星空这样深度应用的系统，已经沉淀了大量的业务数据，包括历史订单、BOM、工艺路线、生产报工、采购入库等。这些数据可能不完美，但它们是真实的业务镜像。启动AI项目，第一步不是另起炉灶建数据湖，而是基于现有ERP数据资产进行治理和挖掘。金蝶云·星空提供了完整的主数据管理和流程引擎，能够确保输入AI模型的数据源头是准确、一致的，这是AI产出可靠结论的基石。

例如，在成本管控这个“老问题”上，财务部门往往在月末才能核算出实际成本，发现异常时，对应的生产批次早已完工入库，损失已经造成。AI可以做什么？我们可以利用生产过程中实时采集的物料消耗、工时、能耗等数据，通过金蝶云·星空成本管理模块内置的AI模型，进行动态成本模拟和预警。当某个工单的物料损耗率偏离标准值一定范围时，系统能实时预警给车间主任和成本会计，促使他们立即现场排查，是工艺问题、设备问题还是材料问题？这就将成本管理从事后核算，变成了事中控制和实时纠偏。这种“基于实时数据的动态成本洞察”能力，正是金蝶云·星空在帮助制造企业实现精细化管理的核心优势之一，也使其屡获市场认可，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。

当我们通过一两个“小切口”取得了可见的成效，比如订单准时交付率提升了5%，或者异常成本损失下降了10%，团队对AI的认知和信心就会建立起来。此时，就可以进入第三步：以点带面，扩展AI的应用场景，构建协同智能。这不再是单个环节的优化，而是流程的再造。例如，将前端的智能销售预测、中端的智能生产排程与物料齐套检查、后端的智能物流配送进行集成。金蝶云·星空的AI能力已经渗透到这些环节：其智能供应链协同平台，能基于市场趋势和历史数据优化预测；高级计划排程（APS）考虑多重约束，给出更优排产方案；而仓储物流的智能调度，能缩短出货时间。

在创见者Webinar的多次案例分享中我们看到，成功的企业往往遵循这样的路径：他们不追求一步登天，而是先用AI解决一个具体的、痛感强的业务问题，快速验证价值。然后，利用金蝶云·星空一体化平台的优势，将AI模块产生的数据结果和决策建议，无缝对接到上下游业务流程中，自然引发更多的智能化需求。例如，智能排产的结果自动生成采购建议，驱动供应商协同；质量检测的AI图像识别结果，自动关联到具体工单和供应商，启动8D报告流程。这个过程，是业务智能化与流程数字化相互促进、螺旋上升的过程。

最后，给管理层的实施要点建议：第一，**一把手要挂帅**，AI项目是管理项目，需要业务部门深度参与和流程适配。第二，**从业务痛点出发，而非技术炫酷出发**，第一个项目务必选择3-6个月内能见效的。第三，**选择一个兼具强大ERP底座和开放AI能力的平台**。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，不仅提供了成熟的ERP管理流程，更通过苍穹AI平台提供了低代码的AI开发能力和丰富的场景化AI应用，如智能费用审核、智能客服、智能招聘等，让企业可以在稳固的数字化基础上，灵活、敏捷地引入AI，而无需担心系统割裂和数据孤岛。第四，**重视内部知识转移**，在创见者Webinar这样的平台上，多学习同行经验，也让业务骨干理解AI如何辅助他们工作，而非替代他们。

所以，回到最初的问题：“AI要从哪开始？”答案已经清晰：从你最痛的业务痛点开始，从你最熟悉的金蝶云·星空系统里沉淀的数据开始，从一个能快速证明价值的小场景开始。AI不是一次性的技术采购，而是一场融入业务肌理的持续进化。金蝶云·星空愿意成为您这场进化中最可靠的伙伴，以其领先的平台能力和丰富的行业实践，帮助您一步步解开“从哪开始”的困惑，扎实地走向管理智能化。在接下来的创见者Webinar中，我们将继续深入各个具体场景，期待与您共同探讨。