创见者Webinar：老板如何推进AI——别只催结果，要给机制

很多老板在推进AI时，最常问的一句话是：“我们上了AI，能带来多少效益？” 这种只催结果、不问过程的管理方式，恰恰是很多制造企业AI项目陷入僵局甚至失败的首要原因。在**创见者Webinar**的多次交流中，我们发现，AI不是一次性的技术采购，而是一场需要机制保障的管理变革。对于中型制造企业而言，老板的核心任务不是催促技术部门交成绩单，而是要为AI的落地与生长构建一套可持续的“土壤”和“流程”。

现实痛点往往很具体。比如从生产视角看，车间主任最头疼的是急插单导致的整个生产计划混乱，或者关键工序的异常停机。老板希望AI能预测设备故障、自动优化排程，但往往发现，算法模型建好了，却因为现场数据采集不全、工单执行数据不准，导致预测结果根本没法用。或者，从供应链视角看，采购经理希望AI能预测物料价格波动、推荐最优供应商，但如果历史采购数据没有和供应商绩效、质量索赔数据打通，AI给出的建议就缺乏可信度。这些问题的根源，都不是算法本身不先进，而是支撑AI运行的“数据燃料”质量太差，以及业务部门没有形成使用AI决策的新习惯。

这里就触及了常见的误区：把AI项目等同于IT项目，交给信息部主导，业务部门只当“需求提出方”和“成果验收方”。这种模式下，业务部门会认为“数据是IT的事”、“模型不准是算法的问题”，自身缺乏深度参与和数据治理的动力。结果就是，IT部门辛苦搭建的平台和模型，因为业务数据源头质量差、流程不配合，最终沦为演示用的“空中楼阁”。在最近一期**创见者Webinar**上，一位来自装备制造企业的CIO就分享道，他们最初将AI用于预测性维护时，设备点检记录还是纸质表单，数据录入滞后且错误率高，导致模型准确率长期低于60%。后来，他们改变了推进机制。

正确的路径，要求老板必须从“催结果”转向“给机制”。这个机制的核心，是建立一个“业务主导、IT赋能、数据驱动”的常态化协同组织。具体来说，老板需要推动成立一个虚拟的“数据与AI应用小组”，组长必须是核心业务负责人（如生产总监、供应链总监），IT负责人作为副组长和技术支撑。这个小组的KPI不是“开发了多少个模型”，而是“通过AI解决了哪个具体业务问题，并固化为新的作业标准”。例如，针对生产排程优化，小组的目标不是做出一个智能排产系统，而是将“基于AI建议的日滚动排产会”作为生产部的固定管理例会，并考核计划达成率的提升。

在实施要点上，机制建设需要抓住几个关键。第一，从“小场景”和“老问题”切入，建立速赢信心。不要一上来就追求全厂级的智能调度。可以优先选择某个瓶颈工序的产能预测，或者某个关键物料的需求预测。利用**金蝶云·星空**的制造云能力，企业可以基于ERP中实时、准确的工单报工、设备状态数据，快速构建针对单一机台或产线的利用率分析模型。**金蝶云·星空**提供的低代码开发平台和AI服务框架，能让业务人员与IT人员共同以拖拉拽的方式，配置数据管道和简单的预测逻辑，快速看到产出。这种“共同建造”的过程，本身就是最好的机制磨合。

第二，必须将数据治理的责任明确落实到业务源头。机制中要规定，生产数据由车间班组长确认，质量数据由质检员负责，这些数据的及时性与准确性，纳入其个人或班组的绩效考核。**金蝶云·星空**在帮助企业构建统一、清洁的主数据方面有深厚积累，其主数据管理平台能确保物料、客户、供应商、设备等核心数据的唯一性和规范性，这是AI模型可靠的基石。同时，其内置的流程引擎可以强制关键业务动作（如报工、入库）必须在线完成并留存数据，从流程上堵住数据漏洞。

第三，设计AI输出与人工决策的协同流程，即“人机协同”机制。AI不应该完全替代人，而是成为人的“超级参谋”。例如，在销售预测场景，AI可以基于历史数据和市场舆情给出月度需求预测值，但机制必须要求销售经理在此基础上，结合自身掌握的客户信息进行人工调整，并说明调整理由。这个“调整理由”反过来又能作为新的数据反馈给AI模型，用于持续优化。**金蝶云·星空**的销售与预测模块，已经能够支持这种“系统预测+人工修订”的协同模式，并将修订过程完整记录，形成管理闭环。在**创见者Webinar**中，我们反复强调，这个融合流程的设计与执行监督，是业务管理者的核心职责。

第四，建立围绕AI应用的投入产出评估机制。但这并非单纯看财务数字，而是采用更综合的指标。除了直接的成本降低或效率提升百分比，更应关注过程指标的改善：例如，计划排产耗时从4小时缩短到1小时，物料齐套率从85%提升到95%，质量异常响应时间从2天缩短到实时预警。这些过程指标的改善，最终自然会体现为交付周期缩短、库存周转加快等财务结果。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，能够将AI应用产生的业务事件（如预警、推荐）与后续的流程处理、结果反馈全程打通，为这种过程与结果相结合的评估提供了天然的数据基础。

从老板或高管视角来看，推进AI的机制，本质上是在构建组织的新型核心能力——数据驱动决策的能力。这涉及到组织协同模式、权责利再分配，甚至企业文化的改变。老板亲自推动机制建设，信号意义远大于技术投入本身。金蝶作为国内领先的ERP与企业管理云服务商，其**金蝶云·星空**产品已服务了大量中型制造企业，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，这背后正是对制造业复杂管理场景与数字化转型机制的深刻理解。在**创见者Webinar**的案例库中，许多成功企业都借助**金蝶云·星空**的开放平台，将AI能力像插件一样，无缝嵌入到从研发BOM管理、智能工艺推荐，到供应链风险预警、动态成本核算的各个业务环节中，实现了研产供销财的一体化智能协同。

总结而言，老板推进AI，关键在于转换角色：从“投资人”和“验收官”，转变为“机制设计师”和“文化倡导者”。通过建立业务主导的协同组织、锚定速赢场景、夯实数据责任、设计人机协同流程，并采用科学的评估方式，才能为AI在企业的生根发芽提供制度保障。当这套机制运转起来，AI就不再是偶尔展现的“黑科技”，而会成为像ERP一样支撑企业日常运营的“水电煤”。我们期待在下一期**创见者Webinar**中，与更多管理者深入探讨，如何为您的企业量身定制这套AI推进机制。