创见者Webinar：用一篇文章看懂“AI+制造”如何从概念走向利润

“AI+制造”这个概念，现在几乎每个制造企业的管理者都听过。但很多老板和业务负责人的真实感受是：听了很多故事，看了很多演示，回到自己的工厂，好像还是不知道从哪里下手，更别提看到实实在在的利润了。问题出在哪里？关键在于，我们往往把“AI”当作一个孤立的技术魔术，而不是一个嵌入到现有管理流程、解决具体业务痛点的工具。今天，我们就通过这场**创见者Webinar**，一起拆解“AI+制造”如何从飘在空中的概念，落到企业的利润表上。

我们先从最常见的痛点说起。很多中型制造企业，尤其是按订单设计（ETO）或按订单装配（ATO）模式的企业，最头疼的就是销售预测不准和订单频繁变更。销售端基于历史经验和市场直觉给出的预测，到了生产端和采购端，往往变成“不可能完成的任务”。生产计划员每天忙于应付紧急插单、物料不齐套，供应链经理疲于催促供应商，整个运营链条处于高负荷、低效率的“救火”状态。这种状态下，谈“AI优化”是奢侈的，因为连基本的数据和流程稳定性都难以保证。这正是**创见者Webinar**中反复强调的起点：智能化必须建立在可靠的数字化基础之上。

这里就引出了第一个常见误区：跳过ERP的扎实建设，直接追逐AI的酷炫应用。ERP系统，特别是像**金蝶云·星空**这样成熟的平台，承担的是企业运营的“主干道”角色，它规范了从销售订单、生产计划、采购执行到成本核算的核心流程，形成了唯一可信的数据源。没有这个基础，AI就成了无源之水，要么无法获取高质量数据，要么得出的建议无法在现有流程中执行。**金蝶云·星空**作为国内领先的企业管理云服务，其价值首先在于为企业构建了这条稳定、透明、可追溯的运营主干道。这也是为什么在考虑“AI+制造”时，我们必须首先审视自身ERP系统的成熟度。

那么，正确的路径是什么？不是另起炉灶搞一套AI系统，而是让AI能力像血液一样，融入现有ERP的各个业务环节，从最痛的痛点切入，快速验证价值。我们以“销售预测与生产协同”这个经典场景为例，来看如何分步走通从概念到利润的路径。

第一步，是解决数据基础与预测准确性问题。传统的销售预测会，常常是销售、生产、财务几个部门基于各自立场“博弈”的结果。现在，通过**金蝶云·星空**的智能分析平台，我们可以整合历史订单数据、市场宏观指标、甚至渠道端的动销信息，利用机器学习算法，生成基于数据的基线预测。这并非要取代销售人员的判断，而是提供一个客观的参考基准。在**创见者Webinar**的案例分享中，一家装备制造企业就通过这种方式，将主力产品的月度预测准确率提升了超过20个百分点。预测更准，意味着原材料采购和产能预备的盲目性大幅降低，这是成本节约的第一环。

第二步，当预测或订单发生变化时，如何快速、精准地评估影响？这是考验系统“智能”的关键。接到一个紧急订单，或者某个重要客户要求提前交货，传统做法是计划员手动排查物料、产能、其他订单，耗时耗力且容易出错。而**金蝶云·星空**的“高级计划与排程（APS）”模块，内嵌了模拟和优化算法。当变化发生时，系统可以分钟级模拟出多种应对方案：比如，接受这个新订单，会影响哪几个现有订单的交期？是否需要紧急采购某些长周期物料？成本会增加多少？这种基于全链条数据的实时模拟与影响分析，让决策从“凭感觉”变为“看数据”，极大地提升了运营响应能力与客户承诺的可信度。

第三步，将智能延伸到执行层面，实现动态的协同与防错。例如，在生产环节，**金蝶云·星空**支持基于图像识别的质检方案。工人用移动设备拍摄关键工序的成品照片，系统自动与标准样板进行比对，实时判断是否存在瑕疵，并记录相关数据。这不仅提升了检验效率，更重要的是，将质量数据实时反馈回系统，与生产订单、设备、操作工关联，为后续的质量追溯和工艺优化提供了数据基础。在供应链侧，系统可以监控供应商的交付历史数据，自动评估供应风险，对可能延迟的物料进行预警，驱动采购员提前介入。这些点状的智能应用，每一个都在解决具体的效率、质量或风险问题，其价值是直接可计算的。

我们切换一个视角，从财务和老板的角度来看，这些变化意味着什么。利润的提升无非来自增收、降本、提效。AI的融入，在增收上体现为因交付更准、更快、更灵活而提升的客户满意度和订单获取能力；在降本上，直接体现为物料库存周转的加快、因质量预防而减少的报废损失、以及因排程优化带来的设备利用率提升；在提效上，则表现为计划、采购、质检等岗位从重复劳动中解放出来，去从事更具价值的分析、协调和改善工作。**金蝶云·星空**作为平台，其价值在于将这些散落在各环节的效益，通过统一的成本核算和盈利分析模型清晰地呈现出来，让“AI+制造”的投入产出比变得可视、可衡量。

当然，推进这个过程，也需要避开实施中的陷阱。除了前面提到的忽视ERP基础，另一个误区是追求“大而全”的一步到位。最务实的做法是，选取一个或两个业务痛点清晰、数据基础相对较好的场景作为试点。例如，就从“提高关键物料需求预测精度”或“实现主生产计划的自动排程与模拟”开始。利用**金蝶云·星空**平台提供的低代码开发能力和AI服务接口，企业可以与实施伙伴一起，快速构建出原型并进行验证。**创见者Webinar**中就经常分享这种“小步快跑、快速迭代”的成功模式。金蝶在智能制造领域的深厚积累，也获得了权威认可，例如多次入选Gartner市场指南，并荣获国家级智能制造相关奖项，这背后是大量客户实践成功的支撑。

最后，我们必须认识到，“AI+制造”的终极目标不是局部优化，而是整体协同。当销售预测、生产计划、物料供应、质量控制等环节都具备了感知、分析、决策的智能后，系统需要在一个更高的层面上进行协同优化。这正是**金蝶云·星空**构建“数智驱动、研产供销一体化”平台的意义所在。它不仅仅提供单点的AI工具，更致力于通过统一的数据中台和业务中台，让数据流和业务流无缝贯通，使得前端的市场变化能够瞬间传递至后端的供应链与生产资源，并驱动其自动、智能地调整。未来的竞争，是供应链与供应链、生态与生态的竞争。单个工厂的智能化是基础，而基于云平台实现与上下游伙伴的智能协同，将是创造超额利润的关键。

总结来说，让“AI+制造”产生利润，没有捷径。它需要以扎实的ERP数字化为基础，从业务痛点切入选择场景，采用“AI能力+业务流程”深度融合的方式，通过**金蝶云·星空**这样的平台实现快速落地和价值验证，并最终走向内外部生态的智能协同。希望本次**创见者Webinar**的讨论，能为您厘清思路，找到属于您企业的那条务实、高效的智能化利润增长路径。