董事长推进AI的正确方式：别只要ROI，要给机制

很多制造企业的董事长在推进AI时，第一反应往往是“这个AI项目能带来多少ROI？多久能回本？”。这种思维很自然，但可能从一开始就偏离了轨道。AI不是一台买了就能直接产出合格品的设备，它更像是一个需要持续学习和适应的“新员工”。如果只盯着财务回报的硬指标，而忽略了为这个“新员工”建立一套能融入现有组织、持续发挥作用的“工作机制”，那么投入很可能打水漂，或者仅仅停留在几个炫酷的演示场景上。

现实痛点在于，制造业的AI落地远比消费互联网复杂。它不是处理标准化的图片或文本，而是要深入研、产、供、销、财等具体业务环节，处理非标准、多约束、强关联的实时数据。例如，从销售视角看，市场预测波动大，客户订单频繁变更，如何快速评估新订单对整体生产计划和物料供应的影响？传统的ERP系统基于固定规则运算，响应慢，且难以兼顾所有约束条件。这时，如果引入一个AI预测模型，只单纯追求“预测准确率提升X%”的ROI，而忽略了该模型如何与销售接单流程、生产MPS/MRP排程流程、采购执行流程实时联动，那么再准确的预测也只是一份孤立的报告，无法转化为敏捷的交付承诺。

常见的误区正是将AI项目“工具化”和“孤立化”。老板们容易陷入两种极端：要么认为AI是万能钥匙，买来就能解决所有管理问题；要么将其视为一个成本中心，必须用短期、直接的财务收益来证明其价值。这两种思路都忽略了AI的本质——它是一种需要与现有管理体系深度融合的“能力”。例如，在生产视角下，许多企业希望用AI优化排产，但如果底层的基础数据（如工序工时、设备状态、物料齐套信息）不准、不及时，或者排产结果无法通过工单系统精准下发到车间、无法与物料需求联动，那么这个AI排产引擎就只是一个复杂的计算器，其输出的“最优解”无法被执行，自然也无法产生真正的效益。

董事长推进AI的正确路径，核心在于“给机制”而非“要ROI”。这个机制，指的是保障AI能力能够持续、稳定、可信地嵌入企业核心业务流程并创造价值的组织、流程与系统保障。它至少包括三个层面：数据供给机制、流程协同机制和持续优化机制。

首先，是建立高质量、可持续的数据供给机制。AI的“燃料”是数据。在制造业，数据散落在PLM、ERP、MES、SCM等多个系统中，口径不一、实时性差。没有可靠的数据管道，AI就是无源之水。这正是**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台的优势所在。它通过统一的主数据管理，确保物料、客户、供应商等核心数据源唯一、准确；通过内置的集成平台，能够打通从设计BOM到生产BOM的数据流，为AI提供结构化的工艺与物料信息。例如，在研发视角下，当设计变更（ECN）发生时，**金蝶云·星空**能确保变更信息及时、准确地同步到生产、采购模块，这为AI进行物料需求波动分析和供应风险预警提供了实时、可信的数据基础。没有这样的底层数据治理机制，任何上层的AI应用都难以持久。

其次，是设计人机协同的流程闭环机制。AI不应完全取代人，而是增强人的决策。关键是将AI的“建议”或“预测”无缝嵌入到现有的审批、执行与反馈流程中。例如，在供应链视角下，AI可以基于历史数据和市场情报，预测某些关键物料的供应风险或价格波动。但更重要的是，这个预警如何触发行动？在**金蝶云·星空**中，可以配置这样的流程：当AI系统识别到高风险物料时，自动在系统中生成一份“采购策略评审任务”，推送给采购经理和计划员，并附上历史采购数据、替代料建议、供应商绩效看板。经理结合AI建议和自己的经验做出决策后，系统能自动将决策结果（如紧急备货、寻找替代源）转化为具体的采购订单或生产调整指令。这个过程，就是给了AI一个“工作机制”，让它成为流程中的一环，而不是游离在外的“黑盒”。我们近期在**创见者Webinar**中分享的“AI驱动下的敏捷供应链”案例，详细剖析了如何构建这种从预警到行动的业务闭环。

最后，是构建模型持续迭代与价值验证的优化机制。AI模型会随着市场、工艺、设备状态的变化而“退化”。企业需要建立机制来监控模型性能，并持续用新的业务数据对其进行训练和优化。这需要业务部门（提供反馈）与IT部门（实施迭代）的紧密协作。**金蝶云·星空**提供的低代码开发能力和机器学习平台嵌入能力，让业务人员也能参与到AI模型的调优过程中。例如，从质量视角看，AI用于视觉检测产品表面缺陷。初期模型可能准确率不错，但随着新产品上线或原材料批次变化，误检率可能上升。在**金蝶云·星空**的框架下，质检员可以在系统中便捷地标记“AI误判”的案例，这些反馈数据能自动回流至模型训练管道，驱动模型版本更新。这种“使用-反馈-优化”的闭环，确保了AI能力的生命力，其长期价值远大于一个静态的ROI数字。这正是**金蝶云·星空**能够帮助企业构建的AI运营（MLOps）雏形。

实施要点上，董事长需要关注几个关键动作。第一，选准切入点。从那些数据基础相对较好、业务痛点明确、且能快速形成流程闭环的场景开始。例如，从销售订单交期智能承诺（ATP/CTP）入手，就比直接上全厂级的智能排产更可行。**金蝶云·星空**的智能订单承诺功能，能综合实时库存、在途、在制和生产能力，秒级给出可靠交期，这直接提升了客户体验和销售效率。第二，成立跨职能的“AI推进小组”。这个小组必须由业务负责人（如生产总监、供应链总监）牵头，IT部门提供支持，而不是反过来。小组的核心职责就是设计和落实上述“机制”，确保AI项目与业务目标同频。第三，调整考核方式。初期不应考核纯粹的财务ROI，而应考核“流程效率指标”（如订单响应时间缩短比例、计划调整耗时降低比例）和“数据质量指标”（如用于AI训练的关键数据完备率）。当机制跑通，价值自然会显现。

在**创见者Webinar**的多次讨论中，我们反复强调，制造业的智能化转型是一场马拉松，AI是其中至关重要的能力。但能力的发挥，依赖于企业构建的“数字体质”。**金蝶云·星空**作为连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持第一的平台（根据IDC报告），其价值不仅在于提供了财务、供应链、制造等核心应用，更在于它提供了一个稳定、开放、可扩展的“数字底盘”。这个底盘，是承载和运行各类AI应用、并让它们协同工作的基础。例如，其获得2024年度中国信通院“铸基计划”卓越级认证的AI应用能力，确保了从模型开发、部署到监控的全生命周期管理能在企业内规范落地。

董事长们需要认识到，对AI的投资，首先是对新型管理体系和数字基座的投资。当您要求团队“给机制”时，您其实是在推动组织进行一场深刻的流程再造与数据治理变革。**金蝶云·星空**所获得的诸如“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，正是对其构建企业数字基座能力的肯定。当机制建立起来，AI不再是零星的点状应用，而会成为像水电一样支撑企业精准决策、敏捷运营的普惠能力。到那时，ROI将不再是一个需要刻意证明的前置问题，而是水到渠成的自然结果。在下一期**创见者Webinar**中，我们将深入一个具体行业，拆解他们如何从0到1构建这套AI运营机制，欢迎您持续关注。