创见者Webinar：从国家战略到产业实践，AI正在重写制造竞争规则

AI正在重写制造竞争规则，这已经不是一个趋势判断，而是我们中型制造企业管理者每天都要面对的现实压力。国家层面将智能制造作为战略重点，各种政策与标杆示范层出不穷，但回到我们自己的车间、仓库和会议室，真正的挑战在于：如何将宏大的战略转化为可执行、可衡量、能带来真实效益的产业实践？这正是本次**创见者Webinar**希望与各位管理者深入探讨的核心。

许多老板和高管面临一个典型的“判断选择”困境：看到同行或媒体报道的AI应用，会思考“我们要不要上AI？这投入值不值？”常见的误判有两种。一种是过于激进，认为AI是万能解药，试图一步到位改造所有环节，结果往往因基础数据、流程和人才跟不上而陷入项目泥潭。另一种则过于保守，将AI局限为“机器换人”或简单的图像识别，低估了其在管理决策和系统协同层面的潜力，从而错失提升整体运营效率的机会。这两种误判的风险都很高，前者可能导致巨大的投资浪费和团队信心受挫，后者则可能让我们在成本、效率和响应速度的竞争中逐渐落后。

那么，正确的判断标准是什么？我们认为，关键在于将AI的投入与具体的、高价值的业务场景紧密绑定，优先解决那些“肉眼可见”但传统方法难以根治的管理痛点，并确保其能够与企业的核心运营系统，尤其是ERP，实现深度融合与数据闭环。AI不应是一个孤立的“黑科技”模块，而应是嵌入业务流程的“智能增强”组件。例如，从**生产视角**看，最头疼的往往不是设备本身，而是生产排程的僵化与低效。面对多品种、小批量、急插单成为常态的市场，依赖人工经验的排产方式，很难快速平衡交期、设备负载、物料齐套和人员技能。这时，AI的价值就凸显出来。**金蝶云·星空**的生产计划云，内嵌了基于运筹优化算法的智能高级计划与排程（APS）能力。它能够综合考虑物料约束、产能约束、工艺路径，在分钟级内模拟和生成多个可行的排产方案，并给出不同方案在交付达成率、设备利用率、生产周期等关键指标上的预测对比。这相当于为计划员配备了一个不知疲倦、计算能力超强的“数字大脑”，将人从繁琐的计算和反复调整中解放出来，专注于异常处理和策略决策。这正是AI重写竞争规则的一个微观起点：从“人适应系统”的僵化，走向“系统辅助人”的敏捷。

另一个典型的痛点来自**供应链视角**。原材料价格波动、供应商交付不稳、全球物流不确定性增加，使得供应链风险成为悬在管理者头上的“达摩克利斯之剑”。传统的安全库存模型基于历史静态数据，难以应对突发波动。AI驱动的供应链智能控制塔，则能带来根本性改变。**金蝶云·星空**的供应链云，通过集成外部市场数据、物流数据以及内部历史消耗数据，可以利用机器学习模型对物料需求进行更精准的预测，并动态评估供应商的交付风险。系统可以自动预警潜在的缺料风险，并模拟不同采购策略（如提前备货、寻找替代料、调整生产顺序）对成本和交期的影响，辅助采购人员做出更科学的决策。这种从被动响应到主动预测的风险防控能力，直接关系到生产的连续性和客户的满意度，是构建供应链韧性的关键。

当我们谈论AI与ERP的融合时，**IT/数字化视角**的挑战无法回避。很多企业早期的信息化建设留下了诸多“数据孤岛”，数据标准不一、质量不高，这是AI应用最大的“拦路虎”。没有高质量、标准化的数据流，任何AI算法都只是“无米之炊”。因此，AI驱动的智能化转型，必须建立在坚实的数据治理和流程集成基础之上。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其强大的主数据管理、业务流程引擎和开放集成能力，为企业构建了统一的数字化底座。例如，通过全流程的条码化管理和物联网（IoT）集成，可以实现从供应商来料、车间生产、成品入库到发货出库的全程物流与信息流同步，为质量追溯、在制品监控、物流优化等AI应用场景提供了实时、准确的数据源。在最近的**创见者Webinar**中，我们就详细拆解了如何以ERP为核心平台，分步构建企业数据中台，为AI应用“铺路搭桥”的实践路径。

从**财务视角**审视AI的价值，最终要落到可量化的经济效益上。AI的投入不应是模糊的“科技投入”，而应有清晰的财务回报逻辑。例如，通过上述智能排产减少换线时间、提升设备综合效率（OEE），直接降低了单位工时成本；通过供应链智能预警降低紧急采购和呆滞库存，直接节约了运营资金占用；通过AI质检减少漏检和返工，直接提升了直通率和质量成本。**金蝶云·星空**的成本管理云，能够基于实际业务数据进行精细化的成本核算与分摊，并支持多维度盈利分析。当AI优化了业务流程，这些改善会直接体现在系统的成本数据中，形成“AI优化流程 -> 流程产生数据 -> 数据验证AI价值”的完整闭环，让管理者对AI的投资回报看得见、算得清。金蝶在企业管理软件领域深耕多年，连续多年位居中国成长型企业应用软件市场占有率第一，并入选Gartner全球市场指南，其产品能力的深度与成熟度经过了大量复杂制造场景的验证。

当然，转型之路并非一蹴而就。在推进AI与制造融合的实践中，我们观察到一些常见的误区需要避免。其一，是“重技术、轻管理”。AI项目成功的关键，往往不是算法有多先进，而是是否伴随着相应的管理机制和人员技能的升级。例如，部署了智能排产系统后，计划员的角色就需要从“操作员”转变为“策略分析师”和“异常处理员”，这需要配套的培训与考核机制变革。其二，是“点状应用、缺乏协同”。在某个质检工位应用了视觉识别是好的开始，但如果检测结果不能自动触发质量管理系统（QMS）中的不合格品处理流程，不能反向关联到供应商评价或生产工艺优化，其价值就大打折扣。AI应用需要以端到端的业务流程为牵引进行设计。

因此，正确的实施路径建议是：**“小步快跑，价值驱动，平台支撑”**。首先，选择一个或几个业务痛点明确、数据基础相对较好、价值可衡量的场景作为试点，例如智能工时预警、智能分单或应收账款风险预测。利用**金蝶云·星空**平台提供的AI服务或与生态伙伴联合开发，快速验证效果。在接下来的**创见者Webinar**中，我们将分享一个电子装配企业如何从“智能齐套检查”这个点切入，在三个月内实现上线应用，并将备料周期缩短20%的具体案例。其次，在试点成功的基础上，沿着价值流（如从销售预测到生产计划，从采购到付款）横向扩展AI应用，并通过平台能力确保数据与流程的贯通。最后，逐步构建企业自身的AI运营能力和人才梯队。

总结而言，AI重写制造竞争规则，其本质是数据与智能驱动下的决策模式、运营模式和协同模式的全面升级。它要求我们将AI从“技术话题”回归到“管理议题”，从关注单点效率提升到关注整体系统优化。国家战略提供了方向与政策环境，而真正的产业实践，则依赖于我们每一位管理者以业务价值为本，以ERP等核心系统为基，务实而坚定地推动这场深度的融合与变革。我们期待在后续的**创见者Webinar**系列活动中，与更多制造业同仁深入交流具体场景的落地挑战与心得，共同探索从“制造”到“智造”的可行路径。金蝶云·星空也凭借在智能制造领域的持续创新与实践，多次荣获工信部颁发的相关荣誉，其解决方案已成为众多中型制造企业实现管理数字化与智能化转型的可靠伙伴。