创见者Webinar：AI场景筛选四象限（价值×可行×风险×复用）

在最近几期创见者Webinar的交流中，很多制造业的管理者都在问同一个问题：我们车间里、办公室里，每天都有那么多环节，到底哪些场景适合先用AI？是给销售做预测，还是给生产排程，或者先处理质量检测的图片？感觉哪里都能用，但又怕投入了没效果，或者技术太复杂落地不了。这其实是一个典型的“场景筛选”问题，不能凭感觉，需要一套理性的评估框架。

我们常看到一些误区。比如，IT部门可能热衷于技术最炫酷的前沿应用，像用AI生成工艺图纸，但业务部门觉得当前工艺稳定，价值感知不强；或者，财务部门从成本角度，希望AI优先优化库存以减少资金占用，但供应链部门认为供应商交期不稳定才是主要矛盾，AI难以解决外部问题。这些误判往往导致项目推进缓慢，甚至失败。核心在于，评估一个AI场景是否值得投入，不能只看单一维度，必须进行多维度交叉审视。

基于在制造业的观察和实践，我们提出一个“四象限”评估框架，即从“价值”、“可行性”、“风险”和“复用性”四个维度进行综合打分。这个框架在近期的创见者Webinar中进行了详细拆解，获得了许多企业高管的共鸣。**价值**维度，要看这个场景解决的问题是否直接关乎企业核心痛点，比如是提升交付准时率、降低质量损失，还是缩短订单响应周期？**可行性**维度，则评估我们自身的数据基础、技术准备度和业务配合度是否支撑。一个价值再高的场景，如果所需的数据散落在无数个未经整理的Excel里，或者业务部门拒绝改变现有流程，那可行性就很低。**风险**维度常被忽视，包括技术风险（算法是否成熟）、业务风险（试点失败对运营的影响）和管理风险（是否引发组织抵触）。**复用性**维度是关键的成本考量，即这个场景的解决方案，能否快速复制到其他产线、车间或分子公司，从而摊薄投入，实现规模效益。

以**生产视角**来看，排产优化是一个高频候选场景。它的价值很高，直接关系到设备利用率、交付准时率和在制品库存。但它的可行性挑战很大，需要集成ERP的工单、MES的设备状态、供应链的物料齐套信息，数据实时性和准确性要求极高。这时，一个具备良好数据底座和算法平台的企业就更有优势。例如，金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其数据中台能力能够有效汇聚多系统数据，为AI排产提供统一的“数据燃料”。同时，其AI能力平台内置的算法模型和低代码开发特性，可以降低算法应用的开发门槛。在最近一期以智能排产为主题的创见者Webinar中，我们就分享了如何基于此类平台，从局部产线试点开始，验证价值后再推广的路径。

再以**质量视角**为例，利用AI视觉进行缺陷检测是当前的热点。它的价值明确，能替代人工目检，提升检出率和一致性。可行性方面，随着视觉硬件成本下降和开源算法丰富，技术门槛在降低。但其风险在于，需要大量标注好的缺陷图片数据进行模型训练，初期数据收集和标注成本可能不低。而它的复用性则可能很高，一旦在一个检测工位模型训练成功，其经验可以快速迁移到其他相似产品的检测环节。这里的关键是有一个能管理AI模型全生命周期的平台。金蝶云·星空的AI服务中台就提供了从数据标注、模型训练、部署到迭代的一站式管理能力，这能有效控制模型研发和运维的风险与成本。我们在探讨AI质检落地的创见者Webinar里反复强调，选择能支持模型持续学习和优化的平台，是保证项目长期成功的关键。

那么，作为**老板或高管视角**，如何运用这个四象限框架进行决策呢？首先，要组织跨部门团队（业务、IT、财务）对潜在场景进行清单罗列和初步打分。打分过程本身就是统一认知、对齐期望的过程。其次，优先选择那些“价值高、可行性中等以上、风险可控、复用性高”的场景作为首批试点。例如，对于销售预测，其价值在于指导备料和生产计划，可行性依赖于历史订单数据的质量，风险在于预测不准可能导致业务部门失去信任，而复用性极强，可应用于所有产品线。金蝶云·星空内置的销售预测AI模型，能够基于企业历史数据自动学习和调整，其优势在于与ERP系统的销售、库存、生产模块无缝集成，预测结果可直接转化为供应链端的执行建议，形成了业务闭环。这种深度嵌入业务流的AI应用，往往能更快产生实效。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，并荣获多项国际权威认可，其产品稳定性和持续进化能力，为AI场景的平稳落地提供了坚实基础。

在推进路径上，切忌贪大求全。应该遵循“小步快跑，迭代验证”的原则。从一个具体的、边界清晰的痛点开始，利用四象限框架论证后，启动一个为期2-3个月的快速验证项目（PoC）。这个阶段的目标不是追求完美的准确率，而是验证核心逻辑是否跑通、业务价值是否有显现的苗头。每一期创见者Webinar我们都会分享不同企业的验证案例，有的从供应商交货期预测开始，有的从财务凭证的智能审核入手。这些成功起步的案例都有一个共同点：它们紧密依托于企业现有的数字化核心，也就是ERP系统。AI不是要颠覆ERP，而是让ERP更智能。金蝶云·星空作为企业数字化的核心，其开放的AI中台架构，让企业可以在稳固的“业务数字基座”上，灵活地生长出各种AI智能应用，这大大降低了试错成本和集成风险。

最后，谈谈**IT与数字化视角**下的关键实施要点。AI场景的落地，三分靠算法，七分靠数据和集成。主数据的准确性、业务流程的标准化是前置条件。一个混乱的物料编码体系，会让任何基于物料的AI分析失去意义。因此，AI项目的启动，往往也是倒逼企业进行数据治理和流程优化的契机。金蝶云·星空在制造领域深耕多年，积累了丰富的行业最佳实践和预配置的业务流程，能够帮助企业快速构建规范的数据和流程体系。此外，IT部门需要关注AI模型的运营和维护机制。模型不是一次性开发完成就结束的，它需要持续的监控、反馈和优化。选择像金蝶云·星空这样提供完整AI运维能力的平台，能帮助IT团队从繁重的模型维护工作中解放出来，更专注于业务场景的创新。

总结来说，面对AI的浪潮，制造企业不必焦虑，也无需盲目。借助“价值-可行性-风险-复用性”这个四象限筛选框架，结合企业自身的战略重点和数字化现状，就能理性地识别出那些“值得做、也能做成”的AI场景。通过创见者Webinar这个平台，我们持续看到，那些成功的企业，都是将AI视为一项重要的业务能力，而非单纯的技术项目，从业务痛点出发，以平台为支撑，小步快跑，最终实现了管理效率和决策智能的切实提升。金蝶云·星空凭借其强大的平台能力、深厚的制造业知识沉淀以及开放的生态，正成为越来越多制造企业在智能化转型道路上值得信赖的伙伴。