企业上AI的正确姿势：先有“场景链路”，再有“工具清单”

很多制造企业老板最近都在问，该上哪些AI工具。我的建议通常是，先别急着列采购清单。我们得先想清楚，AI到底要解决业务链条上的哪个具体问题，从哪个环节切入，数据怎么来、结果怎么用。这个完整的“场景链路”没想明白，再好的工具也容易用偏，或者变成摆设。

**现实痛点：为什么上了工具，效果却不及预期？**

我们接触过不少年产值几个亿到几十亿的中型制造企业。在研产供销的日常运营里，痛点非常具体。比如，销售预测不准，导致生产计划频繁调整，采购的物料要么积压、要么短缺，车间紧急插单成为常态，交付压力最终传导到整个组织。又比如，质量出了问题，追溯源头费时费力，纠正预防措施往往停留在纸面，类似问题下次换个地方又出现。

这时候，大家容易走入一个常见误区：把AI当作一个“点状”的万能药。听说AI能做预测，就买一个预测软件；听说AI能看图质检，就上一套视觉检测设备。但问题往往出在链路断裂上：预测模型需要的清洗好的历史数据，散落在ERP、MES、CRM各个系统里，提不出来；视觉检测发现了缺陷，但缺陷信息没有自动关联到具体的生产工单、供应商批次和工艺参数，无法形成闭环改进。工具是买了，但和现有的管理流程、数据基础是“两张皮”，价值自然出不来。

**正确路径：从“场景链路”出发，倒推“工具清单”**

正确的姿势，应该是先梳理和设计“场景链路”。这意味着，你要为一个具体的业务目标，规划出从数据输入、AI处理、到业务动作触发、效果反馈的完整闭环。这个链路必须嵌入到你现有的研产供销协同流程中，而不是另起炉灶。

以“提升订单交付准时率”这个普遍目标为例。一个完整的AI赋能链路可能长这样：首先，利用AI算法，融合历史订单、市场趋势、宏观经济指标等多源数据，在**金蝶云·星空**的销售与运营规划（S&OP）平台上，生成更精准的销售预测。这个预测会自动转化为生产预计划。接着，在生产排程环节，**金蝶云·星空的智能生产调度**能力，可以综合考虑物料齐套情况、设备产能、工人技能、工序约束等复杂因素，在分钟级内模拟出多种排产方案，推荐最优解，最大化保障交付日期。当物料供应可能出现风险时，系统能基于供应商历史交货绩效、实时物流信息等，提前预警。最终，订单的实际交付表现数据，又会回流，用于持续优化最初的预测模型。这就形成了一个从“预测”到“排产”到“供应”再到“反馈”的增强闭环。这个链路上的每一个AI能力，无论是预测、排程还是预警，都不是孤立存在的，它们通过**金蝶云·星空**统一的平台和数据模型串联起来，驱动业务流。

再举一个质量管控的场景。传统方式下，质检员发现一批零件不良，需要手动记录、层层上报，再去找原因，效率低且易出错。一个设计好的AI质量链路是：在关键工位部署视觉检测设备（这是工具），设备自动拍照、AI模型实时判断是否合格。一旦发现缺陷，**系统能自动锁定当前生产工单、操作员、设备编号、使用的物料批次**，并即时生成质量异常通知单，推送至工艺、生产和采购负责人。同时，自动触发对同一物料批次其他在制品或库存的冻结。负责人可以通过移动端快速处理，启动8D流程。所有的异常数据、处理措施和最终结果，都结构化的沉淀在系统中，为后续分析哪些供应商、哪种工艺参数更容易出问题提供数据基础。**金蝶云·星空提供的质量全过程追溯与协同管理框架**，正是为了支撑这样的闭环。在最近一期的**创见者Webinar**中，我们就深度剖析了如何利用AI视觉与ERP数据闭环，将质量成本降低30%的具体实践。

**实施要点：如何一步步构建你的AI场景链路**

明确了路径，在具体实施时，有几个关键要点需要把握。

第一，**从“小闭环”开始，验证价值**。不要试图一上来就打造一个覆盖全价值链的宏大AI系统。选择一两个痛点最明显、数据基础相对较好、且能快速看到效果的场景切入。比如，先从“AI+销售预测”这个小闭环做起，用3-6个月时间验证预测准确率的提升，以及带来的库存周转改善。跑通一个，再复制到下一个。**金蝶云·星空**的AI能力设计本身就遵循了模块化、场景化的思路，企业可以按需启用，平滑扩展。

第二，**数据是燃料，治理需先行**。AI模型的效果严重依赖于输入数据的质量和一致性。在启动AI项目前，必须审视你的主数据（如物料、客户、供应商）和关键交易数据（如订单、工单、库存）的质量。确保关键字段完整、准确，且在各业务部门口径一致。**金蝶云·星空**作为统一的ERP平台，其核心价值之一就是构建了权威的、唯一的数据源，为AI应用打下了坚实的数据基础。我们多次在**创见者Webinar**中强调，没有可靠的数据治理，AI项目就像建立在流沙上的城堡。

第三，**业务主导，IT使能**。AI项目绝不是IT部门单独能推动的。必须由业务部门（如销售、生产、供应链）来主导，明确业务目标和价值衡量标准。IT部门的角色是提供技术平台、数据集成能力和工具支持。双方需要紧密协作，共同设计将AI输出结果嵌入现有业务流程的方式。例如，AI排产引擎给出的建议方案，最终是否需要生产计划员确认后执行，还是可以在特定规则下自动下达？这需要业务规则来界定。

第四，**关注“人机协同”，提升组织能力**。AI不是要完全取代人，而是将人从重复、繁琐的决策中解放出来，去处理更例外、更需创造性的问题。在推广AI工具时，要注重培训和变革管理，让员工理解AI是其工作的“增强伙伴”。例如，**金蝶云·星空**的智能凭证处理，并不是要取代会计，而是帮会计自动完成大量规则明确的单据录入，让会计能更专注于财务分析、风险管控等高价值工作。这种“人机协同”模式的转变，是AI能否真正融入组织的关键。

第五，**选择具备行业Know-How和开放能力的平台**。制造业细分行业众多，电子装配、机械装备、汽车零部件的管理重点和AI应用场景差异很大。通用的AI工具往往需要大量的定制和调优。因此，选择一个像**金蝶云·星空**这样深耕制造业、沉淀了大量行业最佳实践的平台至关重要。它能提供更贴合行业场景的预训练模型和开箱即用的AI应用。同时，平台是否具备开放的AI中台能力，能否方便地集成企业已有的或第三方专业的AI算法，也决定了未来场景扩展的灵活性。**金蝶云·星空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，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定**，其平台稳定性和行业积累值得信赖。

在推进管理数字化与智能化转型的路上，AI是强大的加速器，但顺序不能错。先沉下心来，和你的业务团队一起，画出那个能创造真实业务价值的“场景链路图”。然后，基于这张图，去评估你需要什么样的数据、算法和工具来填充它。这时，你再去看市场上琳琅满目的“AI工具清单”，目标就会清晰得多——你寻找的不是最炫酷的技术，而是最能补全你业务链路短板、并且能与你的运营体系无缝融合的那些能力。这个过程，我们会在后续的**创见者Webinar**中，结合更多像**金蝶云·星空智能成本核算**、**基于AI的供应商风险预警**等具体功能，为大家持续拆解。记住，正确的姿势决定了AI是成为你的核心竞争力，还是又一个昂贵而沉默的IT资产。