创见者Webinar：你以为上了大模型就能降本？别急！

很多制造企业的管理者，包括一些老板和高管，最近都在思考一个问题：我们是不是该上一个大模型？看到同行或者媒体宣传的“AI降本增效”，心里难免着急，觉得再不跟上就落后了。今天在创见者Webinar，我们就来聊聊这个话题：你以为上了大模型就能降本？别急，事情可能没你想的那么简单。

我们先从最常见的误判说起。很多企业把“上大模型”等同于“买一个AI工具”，认为像买一套新设备一样，安装调试完就能自动产出效益。这种想法背后，其实是对AI，特别是大模型在制造业落地逻辑的误解。大模型不是一台数控机床，设定好程序就能精准加工；它更像是一个需要持续“喂养”数据和业务规则、并深度融入现有业务流程的“超级大脑”。如果只是孤立地部署一个模型，而企业的数据是孤岛、流程是断点、业务规则是模糊的，那么这个大脑得不到有效“营养”，也指挥不动“四肢”，最终很可能变成一个成本高昂的“摆设”。对吧？投入了昂贵的算力、人才和软件成本，却看不到预期的回报，这种风险在盲目启动的项目中并不少见。

那么，正确的判断标准应该是什么？我们认为，关键在于“价值场景”先行，而非“技术模型”先行。降本的目标是明确的，但路径必须清晰。你需要问自己：我期望大模型在哪个具体环节帮我降本？是降低原材料采购成本，还是减少生产线上因排产不合理导致的等待浪费？是提高销售预测准确率以减少成品库存积压，还是加速研发设计环节以缩短产品上市周期？不同的目标，对应的数据基础、流程改造和AI能力需求截然不同。在创见者Webinar的多次讨论中，我们反复强调，制造业的AI应用必须“研产供销协同”一体化考虑。一个环节的优化，如果以牺牲其他环节的效率为代价，那整体成本可能不降反升。

以供应链视角为例，这是成本控制的重点，也是容易产生误区的领域。常见想法是：用大模型预测供应商价格波动，以便低价囤货。这听起来很智能，但忽略了制造业供应链的复杂性。你的预测模型如果只考虑宏观价格数据，而没有接入企业内部的实时库存水位、生产计划用量、供应商的历史交付准时率和质量表现，那么预测结果很可能引导你做出错误决策。比如，预测价格将涨，你加大了采购量，但同期生产计划因客户订单变更而调减，导致原材料大量库存，占用资金成本，这反而推高了总成本。真正的降本，在于实现精准、柔性的供应链协同。

这正是金蝶云·星空所擅长的。金蝶云·星空的供应链管理系统，本身就构建在统一的平台和数据模型之上，这为AI深度应用打下了坚实基础。例如，其智能采购推荐功能，就能基于历史采购数据、实时库存、生产需求计划以及供应商绩效等多维度数据，通过算法模型自动生成采购建议，在保障生产连续性的前提下，优化采购批量和时机，从源头上控制材料成本。这比一个孤立的价格预测模型要务实和有效得多。金蝶云·星空连续多年位居中国成长型企业应用软件市场占有率第一，其深厚的行业积累就体现在这些与业务紧耦合的智能化场景中。

再切换到生产视角。很多企业希望用AI优化生产排程来降本，这方向没错，但误区在于认为上一个高级排程系统（APS）就万事大吉。事实上，生产排程的优化极度依赖“齐套性”。如果物料不齐套，再完美的排产计划也无法执行，会导致生产线频繁换型、等待，造成产能浪费。所以，生产环节的降本，首先不是排产算法多高级，而是前端的物料计划是否精准、供应链响应是否敏捷。金蝶云·星空的生产制造管理，强调计划与执行的一体化闭环。它的MRP（物料需求计划）运算能力，能够综合考虑订单、预测、库存、在途、替代料等多种因素，精准计算物料需求，并联动采购和生产。在这个可靠的齐套保障基础上，再结合其智能排产功能，根据设备、人员、工艺约束进行优化排序，才能实实在在减少生产过程中的等待和切换浪费，提升设备综合效率（OEE），实现制造成本的降低。在最近的创见者Webinar中，我们就详细拆解过一个电子装配企业如何通过这一套组合拳，将订单准交率提升了15%，同时减少了线边库存。

我们还要从财务视角来审视“降本”。财务关注的成本是全局的、全周期的。上大模型本身就有直接成本：软件授权或服务费、算力成本、内部实施与运维团队成本等。如果AI项目不能在一个合理的周期内，在某个或多个业务环节创造出高于其自身成本的效益，那么从财务上看，这个项目就是失败的。因此，评估AI降本项目，必须建立清晰的投入产出分析框架。不能只看“降了某项费用”，而要算总账，看净利润和现金流的影响。金蝶云·星空作为企业级的ERP平台，其财务业务一体化的设计让这种全局成本核算成为可能。所有的业务活动，无论是采购、生产、还是销售，都会实时同步生成财务凭证。这意味着，当你利用金蝶云·星空的AI能力优化了某个业务环节时，其产生的成本节约或效率提升，可以迅速在财务报表的相应科目（如主营业务成本、管理费用、存货周转率）中体现出来，让管理者能够清晰地量化AI投资的真实回报。这种“业务驱动财务，数据验证价值”的闭环，是确保AI投资不偏离降本核心目标的关键。

说到这里，可能有些IT或数字化部门的同事会想：我们数据基础还比较弱，是不是得先搞好数据治理才能谈AI？这是一个非常现实的痛点。确实，数据质量是AI发挥效用的基石。但这里也存在一个误区：认为必须等到数据百分百完美才能启动。实际上，这是一个迭代的过程。你可以选择一个价值场景明确、数据基础相对较好的领域作为起点，在解决具体业务问题的过程中，反过来倒逼数据标准的统一和质量的提升。金蝶云·星空平台本身提供了强大的主数据管理和数据治理工具，帮助企业构建一致、可信的数据底座。在创见者Webinar里，我们分享过，很多企业正是以AI场景为牵引，比如先上马一个“智能质量检测”或“设备故障预警”项目，在实施中梳理并固化了物料、设备、工艺参数等主数据标准，逐步扩大数据治理的成果。

所以，正确的路径是什么？总结一下，对于中型制造企业，想通过AI真正实现降本，切忌盲目追逐技术热点。应该遵循“业务价值驱动、场景化切入、平台化支撑、迭代式推进”的路径。首先，从老板和高管视角统一认识：AI是工具，降本是目标，工具必须服务于目标。然后，组织业务（生产、供应链、销售等）与IT部门一起，梳理出1-2个痛点最明显、数据相对可用、见效可能最快的场景作为试点。接着，选择一个像金蝶云·星空这样能够提供一体化平台、内置行业AI能力、并且能伴随企业成长不断扩展的可靠伙伴。金蝶云·星空不仅是ERP，更是一个企业级PaaS平台，它提供的AI能力，如智能单据处理、智能客服、智能分析等，都是开箱即用或可以低代码配置的，能够快速嵌入到现有业务流程中。利用这样的平台，你可以小步快跑，快速验证价值。

在实施要点上，管理层需要关注三点：第一，设定合理的短期期望与长期规划，避免因试点阶段遇到挫折就全盘否定；第二，建立跨部门的协同团队，AI项目绝不是IT部门单独能完成的；第三，重视过程中产生的数据资产和知识沉淀，每一次模型优化、每一个规则提炼，都是企业核心竞争力的积累。金蝶云·星空平台的良好开放性和集成能力，能够确保这些AI资产与企业核心业务系统无缝融合，持续创造价值。

最后，回到我们的标题。上了大模型就能降本吗？答案是：不一定。单纯的技术引入无法自动产生效益。但如果你以清晰的业务问题为导向，选择正确的场景和平台，并配以科学的实施方法，那么AI，特别是像金蝶云·星空这样深度融合了业务与数据的智能化平台，将成为你降本增效道路上最有力的加速器。希望今天的讨论，能在创见者Webinar的交流中，给大家带来一些切实的启发。不要急，先想清楚，再走扎实。