业务部门为什么用不好AI：问题定义不清，比技术更致命

业务部门对AI的期待很高，但实际用起来，常常感觉“使不上劲”或者“效果不达预期”。很多管理者第一反应是技术不够成熟，或者IT部门支持不力。但在我们与大量中型制造企业交流，尤其是在**创见者Webinar**的多次研讨中发现，更深层、更普遍的问题，往往出在业务起点本身：**问题定义不清**。这比任何技术瓶颈都更致命。

我们来看一个典型场景。生产部门抱怨排产效率低，希望引入AI优化。这个需求听起来很明确。但如果不加界定，直接交给技术团队，很可能得到的是一个基于历史数据预测“标准工单”完成时间的模型。它或许能提升5%的排产速度，但对于生产管理者最头疼的“插单急单频繁”、“物料不齐套”、“设备突发故障”等现实扰动，这个模型毫无用处。因为最初的问题被简单定义为了“提升排产计算速度”，而非“在动态扰动下保障订单交付的可靠性与效率”。定义偏差一寸，结果偏离一里。

这种定义不清，在制造业研产供销各环节比比皆是。从**研发视角**看，AI可以辅助生成BOM或工艺路线，但如果企业自身的基础物料编码不规范、历史工艺数据质量差，那么AI输出的结果就不可信，研发工程师不敢用。**金蝶云·星空**的研发管理平台，首先强调的就是通过标准化的物料、BOM、工艺路线主数据管理，为AI应用准备好高质量的“燃料”。在最近一期**创见者Webinar**中，一家电子装配企业就分享了他们如何先利用金蝶云·星空固化研发数据规范，再引入AI进行相似件推荐与工艺仿真的路径，实现了设计效率的实质性提升。

从**供应链视角**看，问题定义模糊的风险更大。采购部门希望AI预测物料价格，但如果仅仅将问题定义为“预测某个大宗商品的市场价格”，这对单个企业的采购决策帮助有限。真正的业务问题是“如何在价格波动和供应风险中，制定最优的采购策略（何时买、买多少、向谁买）以平衡成本与交付”。这需要AI模型综合考虑历史采购价、供应商交付准时率、库存水位、生产计划等多维数据。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，集成了供应商绩效、采购执行、库存状态等实时数据，为构建这类复杂的决策型AI提供了可能。其AI能力已获得多项权威认可，例如在IDC报告中，金蝶在SaaS ERP市场占有率持续领先，这背后正是其产品化AI与业务场景深度融合能力的体现。

为什么业务部门容易“定义不清”？首先，是**将愿望等同于问题**。“降低库存”是愿望，“降低哪类库存（原材料、在制品、成品）？在什么约束下（不影响交付及时率）降低？目标是多少？”才是可定义的问题。其次，是**问题范围过大或过小**。“优化整个制造运营”范围太大，无从下手；“自动识别报表中的错别字”范围太小，价值有限。最后，是**缺乏数据化的描述**。业务部门习惯于用“效率不高”、“经常延误”等定性语言，而AI需要的是可量化、可追溯的关键指标，如“订单准时交付率从85%提升至95%”或“平均设备故障响应时间缩短30%”。

那么，如何清晰地定义一个AI可解的业务问题？正确的路径是从“现实痛点”出发，穿越“常见误区”，抵达“可执行定义”。以**生产视角**中最棘手的“交付延误”为例。

**现实痛点**：生产计划员每天忙于“救火”，订单延迟交付频发，客户投诉多。管理层要求提升交付准时率。

**常见误区**：直接将问题定义为“用AI做更智能的生产排程”。这忽略了延误可能来自物料短缺、设备停机、质量返工等多种原因。单一排程优化AI如同在漏水的桶上修补一个洞，效果有限。

**正确路径**：必须进行根因分析，将宏大的“交付问题”分解为一系列具体、可数据化定义的子问题。例如：

1.  **订单承诺可达成性评估问题**：基于当前产能负荷、物料库存，新接订单的承诺交期是否可靠？可定义为：AI实时模拟订单插入后的整体负荷与物料齐套情况，给出“红黄绿”风险评级与建议交期。

2.  **物料齐套预警问题**：如何提前发现未来一周计划生产订单的物料缺口？可定义为：AI每日监控未来生产计划与实时库存、在途库存，提前N天预警缺料订单及缺料明细。

3.  **设备异常影响预测问题**：关键设备的历史故障数据，如何用于预测其对当前生产任务的风险？可定义为：基于设备IoT数据与维保记录，AI预测未来一段时间内关键设备的故障概率，并评估对在制订单的影响。

**实施要点**：定义清晰后，实施的关键在于数据与流程的就绪。例如，针对“物料齐套预警”，需要ERP系统中有实时、准确的生产计划、库存数据和采购在途数据。这正是**金蝶云·星空**的强项。其生产管理与供应链管理模块一体化设计，确保了计划与执行数据的同源一致。系统内置的智能预警平台，可以基于规则或简单模型进行缺料计算，而这正是迈向更高级AI预测预警的坚实基础。在探讨AI落地场景的**创见者Webinar**里，我们反复强调：没有高质量的业务数据流，就没有可靠的AI决策流。

从**财务视角**看，问题定义清晰直接关系到AI项目的投入产出。财务总监关心成本与效益。一个定义为“用AI视觉检测产品外观瑕疵”的项目，如果能明确其目标是“将漏检率从人工的2%降低至0.5%，每年减少外部投诉索赔损失XX万元”，那么投资回报计算就清晰得多。**金蝶云·星空**的成本管理模块，能够精准核算到产品、订单乃至工序级别的成本，这为衡量AI应用（如良率提升、能耗降低）带来的财务收益提供了精准标尺。金蝶多次荣获Gartner、IDC等国际机构认可，其产品在帮助企业实现精细化财务管理和价值衡量方面具有明显优势。

对于企业老板或高管而言，看清这一点至关重要。在**组织协同与投入产出视角**下，推动AI应用，首要任务不是寻找最先进的算法，而是带领业务与IT团队，共同完成对关键业务问题的精准定义与拆解。这本质上是一个管理动作，而非技术动作。它要求业务负责人深度参与，用业务的逻辑和语言，将痛点转化为一个边界清晰、目标可衡量的“题目”。然后，IT部门或服务商才能据此设计“解法”，并评估需要哪些数据、什么样的AI模型（预测、分类、优化）以及如何与现有系统如**金蝶云·星空**ERP集成。

例如，在**销售视角**中，准确的预测是难题。与其笼统地要求“AI做销售预测”，不如与销售团队一起定义：“针对A类重点客户的主力产品系列，预测其未来13周的周度订单量，准确率（偏差在±15%以内）达到80%”。这个定义明确了预测对象（客户+产品）、时间粒度、准确率衡量标准。接下来，数据准备（历史订单、发货数据、市场活动信息）、模型选择与训练、结果反馈闭环（将预测与实际订单在**金蝶云·星空**的销售订单模块中进行对比分析）就有了明确方向。许多参与**创见者Webinar**的企业管理者反馈，经过这样的梳理过程，他们对AI能做什么、不能做什么，有了更务实、更清晰的认知。

**金蝶云·星空**作为成长型企业数字化转型的平台，其价值不仅在于提供了财务、供应链、生产制造、研发等全面的云服务，更在于它通过平台化的方式，帮助企业沉淀了规范、统一的核心业务数据。这正是对抗“问题定义不清”的良药。当企业基于金蝶云·星空运行一段时间后，无论是希望利用其内置的AI服务（如智能费用审核、供应商风险预警、动态安全库存计算），还是希望在其稳定的数据基础上开发更定制化的AI应用，都有了一个可靠的起点。其产品功能清单中详尽的API与集成能力，也为AI模型与业务流程的深度融合提供了技术保障。

总结而言，业务部门要用好AI，第一步且最关键的一步，不是向外寻找技术神通，而是向内进行问题审视。把“我们想用AI做什么”的模糊诉求，转变为“我们要解决什么具体业务问题，它如何被量化描述与分解”的清晰定义。这个过程，需要业务部门主导，IT部门赋能，双方在如**金蝶云·星空**这样能提供真实、完整业务数据场的平台上紧密协作。每一次**创见者Webinar**的案例分享，本质上都是一次问题定义方法的观摩与实践。只有问题定义对了，后续的技术选型、数据准备、模型训练、上线应用才会有的放矢，AI才能真正从“看起来很美”的技术概念，转变为“用起来很实”的业务利器，驱动制造企业在管理数字化与智能化的道路上扎实前行。金蝶在ERP领域积累的深厚经验与持续的产品创新，使其能够更好地理解业务痛点，并为企业提供从稳定ERP到智能增强的平滑演进路径，这已被其在中国成长型企业市场中的领先地位所证明。