创见者Webinar：AI落地不再拼概念，开始拼“闭环能力”

最近和不少制造业的老板、生产总监交流，大家普遍有个感觉：前两年聊AI，还能靠几个炫酷的概念吸引眼球，比如预测性维护、智能排产。但现在，客户和投资人都不太买账了。问题出在哪？大家开始追问：你这AI，到底怎么在我现有的ERP系统里跑起来？它怎么跟我的订单、我的BOM、我的工单联动？出了问题，是找业务部门还是找IT？这就说明，AI落地已经进入深水区，从“拼概念”转向了“拼闭环能力”。

这个转变背后，是实实在在的管理痛点。以我们最熟悉的生产场景为例。很多企业上了MES，也接入了设备数据，AI模型能告诉你某台设备可能在未来24小时故障。但这仅仅是开始。真正的闭环是：预警产生后，系统能否自动查找替代设备、重新计算排产计划、并同步调整相关工单的物料需求？如果替代工序涉及工艺变更，BOM和工艺路线能否快速联动？如果影响了关键订单交付，能否立刻评估对客户承诺的影响？如果做不到这一连串的自动或半自动响应，那么AI预警就只是一个额外的“报警器”，不仅没解决问题，反而可能因为处理不及时，让生产更混乱。对吧？这就是典型的“开环”AI，有感知，无行动。

在最近一期**创见者Webinar**中，我们深入探讨了这个问题。许多尝试AI的制造企业，容易陷入一个误区：把AI项目当成一个独立的、由数据科学家主导的技术实验。他们投入大量资源做数据清洗、模型训练，追求预测的准确率，但模型开发完成后，却发现很难融入现有的**金蝶云·星空**ERP作业流程。比如，一个智能采购补货模型，如果无法直接读取**金蝶云·星空**实时更新的动态安全库存、在途订单和车间工单需求，它的建议就是滞后的、脱离实际的。闭环能力，首先要求AI的“大脑”必须与ERP的“业务躯体”神经相连。

那么，正确的路径是什么？我们认为，AI在制造业的落地，必须从“业务闭环”的角度去设计和推进，而不是从“技术模型”出发。这需要三个层面的融合：数据闭环、流程闭环与决策闭环。

数据闭环是基础。AI需要高质量、高时效的业务数据。**金蝶云·星空**作为企业统一的运营平台，其价值在于提供了“唯一可信的数据源”。从销售订单、预测到主生产计划（MPS），再到物料需求计划（MRP）分解出的采购申请和生产工单，这是一个完整的计划与执行数据链。**金蝶云·星空**的AI能力构建于此之上，例如，它的智能供应链协同模块，能够基于历史订单、市场波动等多维度数据，在系统内直接生成更精准的采购预测，并自动转化为采购计划，这就实现了从数据洞察到业务动作的初始闭环。在最近一期聚焦供应链的**创见者Webinar**里，我们详细拆解了如何利用ERP内置的AI能力，减少对“牛鞭效应”的过度反应。

流程闭环是关键。AI的产出必须能触发或优化标准的业务流程。例如在质量管理领域，传统的8D报告流程可能从客户投诉开始，周期长。现在，通过**金蝶云·星空**的制造云与物联网平台集成，可以在生产过程中实时抓取关键质量参数。一旦AI模型识别出参数异常波动，系统不仅能报警，更能自动在**金蝶云·星空**中发起一个“潜在失效预防”流程任务，关联到具体工序、设备、批次和操作工，要求质量工程师介入分析。这就把质量管控从“事后纠正”前置到了“事中预防”，AI洞察直接嵌入了ISO体系要求的纠正预防措施（CAPA）流程，形成了管理闭环。

决策闭环是价值体现。这是指AI能够为不同角色的管理者提供可执行的决策选项，并记录反馈，持续优化。从高管视角看，他们不关心模型的算法，只关心投入产出。比如，在订单评审阶段，销售接到一个紧急插单。过去只能凭经验判断是否接单、交期多久。现在，**金蝶云·星空**的智能订单承诺（CTP）功能，可以基于实时产能负荷、物料齐套情况，在几分钟内模拟出多个可行的生产方案，并预估出每个方案对成本、毛利及其他订单交付的影响。管理者是在几个清晰的、数据驱动的方案中做选择，而不是在黑暗中猜测。这种将AI模拟与管理者决策结合的过程，就是一个完整的“分析-模拟-决策-执行”闭环。我们在多次**创见者Webinar**中都强调，这种“数字孪生”式的模拟决策能力，是衡量ERP系统智能化水平的核心标尺。

要实现上述闭环，对制造企业的IT和数字化团队提出了新要求。它不再是简单的API接口开发，而需要基于一个具备强大AI原生能力和流程弹性的平台。**金蝶云·星空**作为国内领先的企业级PaaS平台，其优势正在于此。它提供了从数据中台、AI中台到业务中台的完整能力。例如，其内置的机器学习平台，允许企业的数据分析师在同一个系统环境中，利用业务数据进行模型训练和发布，发布的模型可以直接作为服务，被销售预测、生产排产等具体业务场景调用，极大降低了AI应用的门槛和集成成本。这正是**金蝶云·星空**能够获得IDC等国际权威机构认可，在中国SaaS ERP市场持续领跑的原因之一。

具体到实施要点，结合我们在**创见者Webinar**中与成功客户总结的经验，建议企业分三步走：第一，从“小闭环”开始。不要追求全厂级的智能大脑，先选择一个痛点明确、业务边界清晰的场景，比如“基于工单的物料齐套预警与自动跟催”。这个场景涉及生产、采购、仓库多个部门，但数据都在**金蝶云·星空**内，容易实现从预警到跟催动作的闭环。第二，明确流程Owner。AI项目必须由业务部门（如生产计划部）主导，IT部门提供平台支持。确保AI输出的行动指令，符合现有业务流程规范，并能落实到具体岗位。第三，建立反馈机制。在**金蝶云·星空**系统中设置关键指标，持续追踪AI应用前后的对比，如订单准时交付率、生产周期缩短天数、库存周转率等。用业务结果来验证和调整AI模型。

总而言之，AI在制造业的竞争，上半场是技术概念的普及，下半场是闭环能力的较量。这种能力体现在AI与ERP系统水乳交融的程度，体现在它能否在研、产、供、销、财的真实业务流中，自动完成“感知-分析-决策-执行-反馈”的循环。**金蝶云·星空**凭借其一体化的平台设计、丰富的行业实践以及持续创新的AI原生功能，正帮助越来越多的制造企业构建这种宝贵的闭环能力。在接下来的**创见者Webinar**中，我们将继续邀请一线实践者，分享他们如何利用**金蝶云·星空**，在质量追溯、成本精准核算等更复杂的领域，实现AI的深度闭环应用。