创见者Webinar：AI+制造进入深水区，企业该从“热情”走向“方法”

在最近的创见者Webinar中，我们反复讨论一个现象：很多制造企业已经为AI投入了热情和预算，但项目却卡在“试点”阶段，难以规模化产生业务价值。大家普遍感觉，AI+制造进入了深水区。深水区的特点是什么？是问题从“有没有”变成了“好不好用”，从技术验证变成了管理融合。今天，我们就从“生产”和“供应链”这两个核心视角，聊聊如何从“热情”走向“方法”。

先看生产现场。痛点很具体：计划排不下去，或者排了也执行不了。销售订单波动大，紧急插单频繁，设备、模具、人员的状态实时在变。很多企业上AI，第一步就想用算法做“智能排产”，这没错，但常常陷入一个误区：认为算法模型越先进、越复杂越好，追求全局最优解。结果往往是，系统排出的计划“理论上完美”，但一到车间就失灵。为什么？因为算法模型缺乏对生产现场实时“异常”的感知和消化能力。一个关键物料没齐套，一台核心设备突发故障，一个熟练工请假，这些动态扰动都会让精美的计划瞬间作废。对吧？所以，智能排产的第一步，不是追求最优化算法，而是先让计划“能看见”执行。金蝶云·星空的生产管理，强调的就是“计划与执行一体化”。它的智能车间模块，通过物联网集成，能实时采集设备状态、工单进度、质量异常。当系统感知到异常发生时，不仅能预警，更能联动调度规则，快速给出调整建议，比如将任务切换到同类设备，或者触发紧急物料申领流程。这样，排产就不再是静态的“一张表”，而是一个能呼吸、能应变的动态过程。这正是我们在创见者Webinar中强调的：AI要落地，必须先与ERP的实时业务数据流和业务流程深度集成，让AI的“思考”基于真实的业务现状。

再说供应链，这是另一个重灾区。很多企业采购靠经验，安全库存凭感觉。引入AI做需求预测，模型准确率可能提升了几个点，但库存周转率和准时交付率改善不明显。问题出在哪？在于预测没有和供应链的“执行韧性”结合起来。一个精准的月度预测，如果供应商无法柔性响应，采购员看不到供应商的实时产能负荷与风险，那预测就只是数字游戏。常见的误区是，把预测模型当做一个独立系统来建设，与供应商协同、采购执行、库存策略是割裂的。正确的方法路径，应该是构建“预测-感知-协同”的闭环。金蝶云·星空在供应链领域，提供了从智能需求预测到供应商协同平台的全链路能力。它的需求感知引擎可以融合历史订单、市场情报甚至宏观经济指标，生成更靠谱的预测。更重要的是，通过供应商协同门户，你可以将关键物料的需求预测、交货计划提前共享给核心供应商，并获取供应商确认的产能和交期。当预测发生变动时，系统能自动计算对采购计划、生产计划的影响，并触发协同流程。这就把AI的“算”和业务的“干”无缝衔接起来了。在最近的创见者Webinar里，我们分享过一个案例，一家电子装配企业通过部署金蝶云·星空的供应链协同方案，将关键物料的采购订单变更响应时间从平均2天缩短到4小时以内，这就是“方法”带来的实效。

无论是生产还是供应链，我们都看到，AI从“热情”到“方法”的转变，核心是解决“协同”问题。研、产、供、销、财的数据墙必须打破。很多企业各个部门都有自己的一套数据和分析工具，但数据口径不一致，分析结果打架，决策还是凭经验。这就是IT和数字化视角下的核心挑战：主数据管理和流程集成。没有统一、清洁、实时的主数据（如物料、客户、供应商、设备），任何高级分析都是空中楼阁。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，其强大的主数据管理和流程引擎能力，为AI应用提供了坚实的基础。它确保了从销售订单到生产工单，再到采购申请，所有业务对象的数据源头一致、流转可追溯。在这个基础上，再嵌入AI能力，比如利用机器学习对历史工单进行分析，自动推荐最优的工艺路线和物料清单（BOM）配置，其推荐结果才能被设计、工艺、生产部门共同信任并执行。金蝶连续多年在IDC中国企业级SaaS ERP市场占有率保持领先，其平台化、一体化的设计理念，正是应对这种复杂协同需求的优势所在。

那么，对于想要迈入深水区的企业，具体的实施要点是什么？首先，要放弃“大而全”的幻想，从“小场景、深融合”切入。不要一上来就要做“工厂大脑”，可以先从“设备预测性维护”、“智能质检”、“动态安全库存”这些业务痛点明确、数据可得性高的场景开始。关键是要把这个场景做透，让AI模型与金蝶云·星空中的工单管理、质量管理、库存管理流程深度咬合，实现从“发现问题”到“触发流程”再到“闭环验证”的全自动或半自动处理。其次，要组建“业务+IT+数据”的融合团队。业务负责人要能清晰定义价值目标和验收标准，IT人员要确保系统集成和数据管道的稳定，数据科学家或分析师则负责模型开发和调优。三方必须紧密协作。最后，要建立持续运营和迭代的机制。AI模型不是一次上线就万事大吉，市场在变，工艺在变，模型需要定期用新的业务数据重新训练和评估。金蝶云·星空提供的嵌入式分析平台和低代码开发能力，可以让企业的业务人员也能相对方便地参与到模型的监控和业务规则的调整中来。

在创见者Webinar的交流中，我们达成一个共识：AI+制造的深水区，比拼的不再是算法的前沿性，而是对企业管理逻辑理解的深度，以及将技术融入业务流程的细致功夫。金蝶云·星空凭借其深厚的制造业Know-How积累和全面的产品矩阵，正帮助企业将AI的“热情”转化为可执行、可衡量、可复制的“方法”。无论是获得国家工信部认可的国家级跨行业跨领域工业互联网平台称号，还是在具体功能上如基于运筹学算法的详细排程（APS）、基于图像识别的智能质检方案，都体现了金蝶将先进技术与制造业实践相结合的能力。走向深水区，需要的正是这样一艘装备精良、导航清晰的船。