AI落地为什么需要“数据Owner”与“流程Owner”

在制造业推进AI落地的过程中，一个普遍的共识是：技术本身并非最大的障碍。许多企业投入了算力、购买了算法，甚至组建了数据团队，但AI模型始终徘徊在“演示惊艳、落地艰难”的困境中。问题的核心往往不在于“智能”本身，而在于支撑智能的“土壤”——数据与流程的治理。这正是“数据Owner”与“流程Owner”这两个角色变得至关重要的根本原因。

从生产视角看，一个典型的痛点是生产排程的智能化。许多制造企业希望引入AI进行动态排产，以应对插单、设备故障、物料延迟等异常。然而，AI模型需要高质量的历史工单数据、实时的设备状态数据、准确的物料齐套信息。现实中，这些数据可能分散在MES、ERP、WMS等多个系统中，口径不一，甚至存在大量手工补录的“脏数据”。如果没有一个明确的“数据Owner”来定义数据标准、确保数据源头质量、并建立持续的维护机制，那么输入AI的就是“垃圾”，输出的自然也是无法信赖的“垃圾排程”。这时，AI不仅无法提升效率，反而会因为频繁的“失准”而失去业务部门的信任。

从IT/数字化视角审视，常见的误区是将AI项目完全交给技术部门或外部供应商。技术团队擅长构建模型，但往往不深谙业务细节。他们不清楚“工单状态”在车间实际作业中有多少种未记录的中间状态，也不理解“采购交期”在供应商沟通中的弹性空间。这就导致了模型与业务现实脱节。因此，必须设立“流程Owner”，通常由资深的业务负责人担任。他的职责是厘清AI所要优化或替代的业务流程全貌，明确每个环节的规则、例外情况与决策逻辑，并将这些知识“翻译”给数据与算法团队。例如，在质量检测场景中，“流程Owner”需要明确从图像采集、缺陷定义、复检规则到最终判定的完整闭环，确保AI质检系统嵌入后能与现有的人工作业、质量追溯体系无缝协同。

那么，正确的推进路径是什么？首先，在规划任何AI应用时，就必须同步明确“数据Owner”与“流程Owner”，并将其责任纳入项目章程。这不是两个虚职，而是拥有明确权责的关键角色。“数据Owner”要对特定数据域（如物料主数据、生产实绩数据）的准确性、及时性和一致性负责，他需要借助工具来落地职责。例如，利用金蝶云·星空的动态领域模型与主数据管理平台，可以建立统一的数据标准和治理流程，确保从研发BOM到生产工单的数据同源、实时同步，为AI提供洁净、可靠的“原料”。近期的一场创见者Webinar中，就详细探讨了如何通过主数据治理为预测性维护AI模型奠定基础。

其次，AI项目的启动点，应优先选择那些流程相对规范、数据基础较好、且业务价值容易衡量的场景。例如，在供应链视角下，对供应商的交期风险进行智能预警。这个场景的“流程Owner”通常是供应链计划经理，他清楚影响交期的关键因素（如季节、产能、历史履约）；“数据Owner”则需要确保采购订单、收货记录、供应商绩效等数据的质量。金蝶云·星空提供的供应商协同平台与智能分析云，能够整合内外部数据，通过AI算法识别潜在的交期延迟风险。在这个过程中，创见者Webinar分享的案例表明，明确双Owner协同机制的项目，其预警准确率提升和库存周转改善的效果，显著优于单纯由IT驱动的项目。

在实施要点上，必须为双Owner提供有效的协作平台与工具。他们需要共同参与AI模型的需求定义、测试验证与迭代优化。例如，在研发视角的工艺参数优化场景中，AI模型会建议最优的加工参数。“流程Owner”（工艺工程师）负责判断建议是否符合工艺规范与质量要求；“数据Owner”（可能是IT或数据工程师）则要确保模型所用的设备传感器数据、历史工艺数据是准确且完整的。金蝶云·星空通过其云原生架构和APaaS能力，可以快速构建这样的AI融合应用，将模型服务嵌入到具体的工艺卡片或工单下达流程中，让AI决策与业务执行融为一体。金蝶云·星空作为工信部认定的国家级跨行业跨领域工业互联网平台，其平台稳定性与集成能力为这种深度融合提供了保障。

财务视角同样能清晰印证这一逻辑。AI被寄予厚望用于成本精准核算与预测。但如果物料消耗数据采集不准，工时报送存在滞后，那么任何复杂的成本AI模型都毫无意义。“数据Owner”需要确保成本相关数据流的真实与及时；“流程Owner”则需要定义清晰的成本归集与分摊规则。金蝶云·星空的全成本管理解决方案，结合其智能机器人（RPA）自动抓取与校验数据的能力，正是在为成本AI构建可信的数据环境。这背后体现的，是金蝶作为企业级SaaS市场领导者，对管理本质的深刻理解——数字化和智能化的前提是流程与数据的规范化。

老板/高管视角最关心投入产出与风险。设立“数据Owner”与“流程Owner”，实质上是在进行一场组织与管理模式的微转型。它初期可能会增加一些协调成本，但却是规避AI项目失败风险、确保真金白银获得回报的关键投资。它让AI从“技术玩具”转变为“业务工具”。每一次创见者Webinar中成功企业的分享，几乎都隐含了这种角色与职责的成功定义。金蝶连续多年在SaaS ERP市场占有率保持领先，并荣获“国家级智能制造系统解决方案供应商”等荣誉，其产品演进路径始终伴随着对企业管理最佳实践的提炼与赋能。

总结而言，AI在制造业的落地，是一场“技术驱动”与“管理保障”的双轨竞赛。“数据Owner”负责打造高质量的数据燃料，“流程Owner”负责规划清晰的AI应用轨道。两者缺一不可，共同决定了AI这列快车是能安全高效抵达业务终点，还是中途脱轨。金蝶云·星空所提供的，不仅仅是一套包含AI能力的ERP系统，更是一套承载了先进管理思想、能够帮助企业落实“双Owner”治理框架的数字平台。通过参与系列创见者Webinar，企业可以更系统地学习如何构建这种能力，从而在智能化转型中，少走弯路，扎实前行。