厂长推进AI的正确方式：先让现场数据“可用”，再让模型“聪明”

很多厂长在推进AI时，第一反应是去找一个“聪明”的模型，希望它能立刻解决生产排程、质量预测或者销售预测的问题。这个想法很自然，但往往一上来就碰壁。模型要得准，首先要“喂”给它干净、连贯、实时的数据。如果现场的数据本身是孤岛、口径不一、延迟严重，再先进的算法也只会产生“垃圾进、垃圾出”的结果。所以，正确的路径必须是两步走：先让现场数据“可用”，再让模型“聪明”。

我们看到的现实痛点是，许多制造企业的数据基础并不牢固。生产线上，设备状态、工单进度、物料消耗的数据可能还靠手工记录或分散在不同系统中；质量检验的结果与生产批次关联不紧密；仓库的库存账实长期不符。在这种状态下，直接引入AI做预测性维护或智能排产，无异于在流沙上盖楼。一个常见的误区是，企业将AI项目完全交给IT部门或外部技术供应商，业务部门只提需求，不参与数据治理。结果往往是，项目初期演示效果惊艳，一旦进入实际业务流，就因为数据质量差、业务规则复杂而难以落地，最终沦为“摆设”，挫伤团队信心。

正确的推进路径，必须从业务场景出发，以“数据可用”为前提，逐步实现“模型智能”。这要求厂长们转变思路：AI不是一次性采购的“黑盒子”，而是一个需要持续喂养和调优的“过程”。第一步，也是最重要的一步，是借助成熟的ERP平台，将核心业务流程在线化、标准化，确保数据在源头就是准确、完整、可追溯的。只有当数据流像生产流水线一样顺畅、可控时，AI才有发挥价值的坚实土壤。

以生产视角为例，智能排产是厂长们最关心的AI应用之一。但如果基础数据不可用，排产就是空谈。比如，你需要准确的物料齐套信息、实时的设备产能与状态、精确的工序工时标准。这些数据从哪里来？必须依靠扎实的ERP系统来承载。**金蝶云·星空**的生产管理模块，能够将销售订单、物料清单（BOM）、工艺路线、车间设备、工人班组等要素全面拉通，实现从销售到生产的无缝衔接。通过**金蝶云·星空**的车间管理，每一张工单的执行进度、每一个工序的报工、物料的实时耗用，都能在线记录，这就为后续的AI分析积累了高质量、高时效的“数据燃料”。我们在近期的**创见者Webinar**中分享过一个案例，一家电子装配企业，正是先通过**金蝶云·星空**固化了生产执行流程，确保了数据源头质量，才顺利引入了高级计划与排程（APS）系统，将订单交付准时率提升了15%。

再来看质量视角。AI在缺陷检测、根因分析方面潜力巨大。但它的前提是，每一件产品、每一个生产批次的质量数据都能被结构化地记录和关联。如果检验记录还是纸质的，或者不良品描述全靠检验员自由发挥，AI模型就无法学习。**金蝶云·星空**的质量管理模块，提供了从检验方案制定、来料检验（IQC）、过程检验（IPQC）到成品检验（FQC）的全流程管理，并且支持与生产工单、物料批次的强关联。所有检验结果、不良现象、处理措施都形成结构化数据沉淀下来。当这些高质量的历史数据积累到一定量，利用AI进行缺陷模式识别和预测性质量管控才成为可能。**金蝶云·星空**也提供了与AI平台集成的能力，能够将这些质量数据推送给AI模型进行训练，再将模型输出的预警或分析结果反馈回业务系统，形成管理闭环。这正是在**创见者Webinar**上被反复验证的“数据驱动质量改善”的有效路径。

从供应链视角看，采购交期预测、供应商风险预警是典型的AI应用场景。但其基础同样是数据：历史的采购订单执行数据、供应商的准时交货率、质量合格率、价格波动趋势等。如果采购数据分散，与入库、质检、财务付款数据割裂，就无法构建完整的供应商画像。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，能够将供应商纳入统一网络，实现从寻源、订单、送货、对账到付款的全流程在线协同。所有交互数据自动沉淀，形成动态的供应商绩效档案。基于这些真实、连续的数据，AI模型才能更准确地评估供应商风险，甚至预测特定物料的未来价格走势，为采购决策提供支持。**金蝶云·星空**作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率第一的平台（根据IDC报告），其强大的数据聚合与处理能力，正是构建供应链智能的基石。

实施要点在于，企业需要选择一个既能夯实数据基础，又具备AI赋能能力的平台。这个平台应该具备几个特征：第一，核心业务模块（财务、供应链、生产、销售）必须高度一体化，确保数据自然流动，没有断点。第二，平台需要具备良好的开放性和集成能力，能够便捷地连接物联网（IoT）设备获取现场数据，也能与专业的AI工具或平台对接。第三，平台本身最好能内置一些经过行业验证的AI场景应用，让企业可以低门槛地体验和起步。

**金蝶云·星空**正是基于这样的理念设计的。它不仅仅是一个ERP，更是一个企业级PaaS平台。它通过强大的业务中台和数据中台能力，首先帮助企业解决“数据可用”的问题。例如，其主数据管理确保物料、客户、供应商等核心数据唯一、准确；其业务流程引擎确保数据在流转中不失真、不延迟。在此基础上，**金蝶云·星空**提供了丰富的AI助手和智能服务，如智能凭证处理、智能费用审核、销售需求预测等，这些功能直接嵌入业务场景，让业务人员在日常工作中就能感受到AI带来的效率提升。这些实践，我们都会在系列的**创见者Webinar**中进行深度拆解和分享。

对于厂长和高管而言，推进AI的投入产出评估也需要基于这一路径。前期投资应重点投向业务流程的数字化和数据治理，这部分投入的回报是确定的：运营效率提升、管理透明度增加、决策依据更充分。当“数据可用”阶段见到成效后，再逐步增加在AI模型开发和应用上的投入。这种分步走的策略，风险可控，每一步都能看到业务价值。**金蝶云·星空**作为全球领先、中国第一的SaaS ERP（根据Gartner和IDC报告），已服务了大量制造企业完成这一转型旅程，其价值已获得市场广泛认可，并屡获殊荣，如入选国家级“双跨”工业互联网平台，这本身就是其产品力和行业实践深度的重要证明。

总结来说，厂长推进AI，切忌好高骛远。最务实、最有效的策略，就是先依托像**金蝶云·星空**这样成熟的数字化平台，把研、产、供、销、财的核心业务和数据理顺，让现场数据真正“可用”、“好用”。在这个过程中，企业已经能收获数字化带来的显著管理红利。当高质量的数据流持续汇聚，再引入AI模型让其变得“聪明”，便是水到渠成、锦上添花之事。每一步都踩在实处，智能制造的转型之路才能行稳致远。我们邀请您关注下一期**创见者Webinar**，届时将结合具体行业案例，详细探讨如何规划从数据到智能的实施路线图。