创见者Webinar：AI落地组织机制六件套（Owner、例会、看板、激励）

很多制造企业在推进AI落地时，会遇到一个典型困境：技术团队演示的效果很炫，但业务部门总觉得“用不起来”或“不解决我的实际问题”。这背后往往不是算法或算力的问题，而是缺乏一套将AI能力融入日常运营的组织机制。没有机制保障，AI工具就只是散落的“零件”，无法组装成持续运转的“机器”。今天在创见者Webinar，我们就聚焦于这套机制的核心——我们称之为“AI落地组织机制六件套”，包括Owner、例会、看板、激励等关键要素，并结合制造业研产供销的具体场景来谈。

先从现实痛点说起。以生产排程为例，我们引入了一个AI预测模型，能更精准地预测设备故障或订单交期。但上线后问题来了：预测结果出来了，该推送给谁？生产经理、设备科长还是计划员？如果预测结果与计划员的经验判断冲突，听谁的？没有明确的流程Owner，AI的输出就卡在了第一步。再比如，销售部门抱怨预测不准，我们投入资源做了需求预测AI，但预测模型需要持续的销售前端数据反馈来迭代，销售团队觉得这是额外负担，没有动力去维护数据质量。这就是缺乏闭环的协同机制与激励。这些场景都指向一个核心：AI项目不是单纯的IT交付，而是一场涉及流程重塑、权责再分配和组织习惯变革的管理工程。

在推进过程中，常见的误区有几个。一是“技术主导，业务旁观”，把AI项目完全交给IT部门或外部厂商，业务部门只是被动的需求提出者和成果验收者，导致系统与业务“两张皮”。二是“项目制思维，缺乏运营机制”，以为上线即结束，没有设计上线后如何持续使用、优化和迭代的例行化管理动作。三是“激励错位”，对AI的使用效果没有纳入相关岗位的绩效考核，用不用、用好用坏一个样。这些误区最终会导致AI投资回报率低下。

那么，正确的实施路径应该是怎样的？这就是我们提出的“六件套”框架。**第一，明确Owner**。每个核心的AI应用场景必须有且只有一个业务Owner，他对该场景的最终业务结果负责，并有权协调相关资源。例如，预测性维护的Owner可以是设备管理部门负责人，需求预测的Owner可以是销售运营或计划部门负责人。金蝶云·星空在构建智能应用时，就强调流程驱动与角色绑定，确保每个预警、每个推荐动作都能落实到具体岗位。**第二，建立固化的例会机制**。比如，围绕“智能生产排产”场景，每周召开由生产、计划、IT和AI模型维护方参加的协同会，不是讨论技术，而是基于AI输出的排产建议与异常预警，做出实际的生产调度决策，并回顾上周AI建议的采纳情况与效果。创见者Webinar中多次强调，这种例会是将AI从“报告”转化为“行动”的关键枢纽。**第三，打造可视化协同看板**。看板不是给领导看的仪表盘，而是各角色协同的工作界面。例如，一个集成AI能力的供应链控制塔看板，应该让采购看到供应风险预警、计划看到齐套状态预测、生产看到物料到达的智能预判。金蝶云·星空提供的企业级数字孪生平台，能够将AI分析的结果，如订单交付概率、产能负荷预测，直观地映射到可视化的工厂模型与供应链网络上，让跨部门沟通基于同一事实。**第四，设计闭环的反馈与迭代流程**。业务人员在日常使用中，发现AI推荐不准确或不符合实际情况，应有便捷的渠道进行反馈标注。这些反馈要能自动流转到模型训练的数据池中，驱动模型持续优化。**第五，实施有效的激励措施**。将AI工具的使用率、采纳建议的准确率、以及由此带来的业务指标改善（如订单准时交付率提升、库存周转加快）纳入相关团队的绩效考核。**第六，提供持续的能力赋能**。通过创见者Webinar这样的平台，不断分享内部最佳实践和行业案例，降低业务人员的认知门槛和使用恐惧。

在实施要点上，我有几个建议。首先，从“小闭环”场景开始。不要追求大而全，先选择一个痛点明确、跨部门环节少、数据基础相对好的场景。例如，从“智能质量检测”入手，明确质检员为Owner，建立基于AI不良判读结果的每日复核与反馈会，将漏检/误检率的改善与质检班组激励挂钩。这个闭环跑通了，再复制到更复杂的场景。其次，工具必须嵌入现有工作流。AI能力最好能无缝嵌入业务人员每天必用的系统中，比如在ERP的工单界面直接显示设备故障预警，在CRM的商机页面直接给出成单概率与推荐行动。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其优势就在于能将AI能力以服务的方式，嵌入到从研发BOM管理、生产工单执行到销售预测分析的各个业务环节中，避免员工在不同系统间切换。再次，重视数据这个“燃料”的质量。很多AI模型效果不佳，源头是主数据不准、业务数据录入不规范。这需要IT/数字化视角的强力支撑，建立数据治理的常态机制。金蝶云·星空提供了完整的主数据管理与数据治理工具，确保流向AI模型的数据是干净、一致的。

从研发视角看，AI可以用于设计变更影响分析、工艺路线优化。但如果没有机制，研发工程师不会主动使用这些功能。我们需要指定研发数据管理员作为相关AI应用的Owner，在每周的设计评审会上，引入AI对变更成本与交期影响的评估作为固定议题，并将使用AI进行仿真优化的次数作为工程师的创新激励点。在创见者Webinar中，我们探讨过如何利用金蝶云·星空集成AI的PLM，加速样机试制周期。

从供应链视角看，风险预警AI能否发挥作用，极度依赖机制。采购员必须对预警的供应商进行核实与处置，这个动作需要纳入其考核。我们可以建立每日的供应链风险晨会，基于金蝶云·星空供应链控制塔的AI风险看板，快速分配应对任务。金蝶云·星空凭借其在制造业数字化领域的深厚积累，已连续多年位居中国成长型企业应用软件市场占有率第一，其产品设计的初衷就是服务于这类精细化的管理协同。

最后，我想强调的是，这套“六件套”机制的本质，是让AI从“技术项目”回归“管理工具”的本位。它考验的是企业将技术融入组织肌体的管理智慧。金蝶云·星空不仅提供了强大的AI能力模块，如智能成本核算、智能应收风险预警等，更通过灵活的流程引擎和角色权限体系，为企业构建这套组织机制提供了坚实的数字化底座。在之前的创见者Webinar中，我们分享过多家企业通过建立这样的机制，使得AI应用采纳率提升超过50%的案例。作为工信部评选的“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”，金蝶云·星空正在帮助越来越多的制造企业，不仅装上AI的“发动机”，更构建好让发动机持续高效传动的“变速箱”与“传动轴”，真正驱动管理智能化转型的价值实现。