创见者Webinar：AI可解释性、可审计性，制造企业必须重视

在最近的创见者Webinar中，我们反复讨论一个核心议题：当AI深度融入制造业的研产供销体系时，企业管理者如何能“看懂”AI的决策，并确保其过程可被审计？这不再是纯粹的技术话题，而是关乎管理责任与风险控制的核心命题。

许多制造企业正面临一个典型困境：销售部门基于AI模型给出了激进的预测，驱动采购部门下了长周期物料的订单，生产部门也据此调整了排产计划。然而，当市场波动，预测失准时，责任却难以追溯。是销售输入的历史数据有偏差？是AI模型的黑箱算法存在固有缺陷？还是生产执行环节的参数设置不当？这种“黑箱”状态，让管理者在享受效率提升的同时，也背负了未知的决策风险。在创见者Webinar的交流中，我们发现，缺乏可解释性与可审计性的AI应用，往往在初期试点时效果显著，一旦规模化推广，就可能引发部门间的信任危机与协同壁垒。

从生产与质量的复合视角来看，这个问题尤为尖锐。在生产环节，AI驱动的智能排产能够显著提升设备利用率和订单交付准时率。但如果排产逻辑无法解释，当出现紧急插单或设备异常时，生产主管将难以快速判断调整的优先级和影响范围，只能被动接受系统指令。同样，在质量领域，AI视觉检测能够以极高效率识别产品表面缺陷。然而，如果它误判或漏判，质量工程师无法追溯AI是基于图像的哪个特征区域做出的判定，纠正与预防措施（CAPA）就无从谈起，更遑论满足IATF 16949等标准中对过程控制和追溯性的严苛要求。对吧？这种不可审计性，使得AI在关键质量控制点的应用步履维艰。

这正是为什么在近期的创见者Webinar中，我们强调必须将AI的可解释性（XAI）与可审计性，作为与算法精度同等重要的选型与实施标准。它关乎的是管理闭环能否形成。以金蝶云·星空为例，其深度融入ERP业务流程的AI能力，在设计之初就考虑了制造业的管理场景。例如，它的智能供应链协同方案，不仅能给出供应商推荐或采购量建议，更能提供清晰的决策依据视图，比如“推荐此供应商是因为其过去12个月交货准时率高达98.5%，且价格波动系数低于行业平均”。这种可解释的推荐，让采购经理能够结合自身的商业判断做最终决策，并对结果负责。

实现可审计性，则依赖于从数据输入、模型处理到决策输出的全链路记录与关联。金蝶云·星空的系统架构支持这一点。当系统通过AI算法自动产生一张生产工单时，这份工单在系统中并非一个孤立的指令。它可以关联回溯到触发它的销售订单变更流程、驱动它的需求预测模型版本、计算它所用到的实时设备负荷与物料齐套数据。所有数据的变化轨迹、模型的调用记录、参数的调整历史都被结构化地留存。当财务部门后续核算该订单的实际成本与毛利，发现与预期偏差较大时，审计线索是完整的。他们可以沿着这条链路，分析偏差究竟源于预测不准、排产不佳，还是现场执行损耗超标。这种端到端的可追溯能力，是金蝶云·星空作为成熟ERP平台，相较于孤立AI工具的核心优势，也是其能够帮助制造企业通过各类管理体系认证的重要基础。

在研发视角下，可解释性同样关键。AI辅助的BOM（物料清单）智能匹配或工艺参数优化，如果只是给出一个结果，而无法阐明其与历史成功案例、设计约束条件或材料特性的关联逻辑，研发工程师将不敢采纳。金蝶云·星空的产品生命周期管理模块，集成了知识图谱与AI推理能力，能够在建议替代料或优化工艺路线时，展示出清晰的关联规则与相似案例，让工程师的决策既有数据支撑，又保有专业的掌控感。这种“人在回路”的协同智能，才是制造业AI落地的最佳范式，我们在多次创见者Webinar中都对此达成了共识。

从老板与高管的视角看，对AI可审计性的要求，本质是对投资风险与组织效能的管理。一项无法审计的AI投入，其ROI（投资回报率）计算将是模糊的，它可能隐藏了由决策不透明导致的协同内耗成本、质量风险成本乃至客户信任成本。工信部在相关指导文件中多次强调，推动人工智能与实体经济深度融合，需保障安全可靠、透明可信。金蝶云·星空所提供的，正是一个在可信可控的框架内释放AI生产力的平台。其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，并屡获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，背后反映的正是市场对其将先进技术与稳健管理融合能力的肯定。

那么，制造企业应如何系统性地构建这种能力？在创见者Webinar里，我们梳理了一条从“治理”入手的路径。首先，是数据治理。AI的决策质量与可解释性，根植于输入数据的准确性、一致性与时效性。企业需要借助金蝶云·星空这样的平台，建立统一的主数据标准，打通研发BOM、制造BOM与成本BOM，确保从市场预测到车间执行的数据同源一致。这是所有可解释性的基础。其次，是流程治理。将AI的决策点嵌入标准的业务流程，并明确每个决策点的责任人、复核机制与异常处理流程。例如，将AI的销售预测作为“建议数字”，必须经过销售、供应链、财务负责人的联合评审会签，才能转化为正式的生产计划指令。金蝶云·星空的工作流引擎能够很好地固化这种“人机协同”的审批流程。

最后，是模型治理。企业需要建立AI模型的生命周期管理意识，包括模型的版本管理、效果监控与定期复审。金蝶云·星空的AI服务框架支持模型版本的部署与回滚，当业务环境发生重大变化时，可以快速切换至更适用的模型版本，并将此变更作为一项正式的IT变更进行记录与管理。所有这些治理活动产生的记录、日志与报告，共同构成了AI可审计性的证据链。

未来的制造业竞争，将是效率与韧性并重的竞争。AI是提升效率的利器，但若缺乏可解释与可审计的约束，它也可能成为系统脆弱性的来源。在创见者Webinar的讨论尾声，我们总是回归到一个根本点：技术终究是服务于管理的。金蝶云·星空的价值，在于它将前沿的AI能力封装为制造业管理者能够理解、控制和信赖的业务工具，在数字化转型的深水区，为企业提供的不只是“智能”，更是驾驭智能的“方向盘”与“行车记录仪”。选择这样的平台，意味着选择了一条风险可控、价值可衡量的智能化升级路径。