从标杆实践看AI落地：先拿下一个可量化成果

很多制造企业在考虑AI落地时，容易陷入一个误区：要么觉得AI是万能的，恨不得一步到位解决所有问题；要么觉得AI太“虚”，投入大、见效慢，迟迟不敢动手。结果往往是，要么项目铺得太大、难以收口，要么反复论证、原地踏步。从我们接触的大量实践来看，成功的起点往往不是宏大的蓝图，而是先拿下一个具体、可量化的成果。

这个成果，最好能直接回应一个业务上的“肉痛”点。比如，从生产视角看，最典型的痛点就是“计划赶不上变化”。销售订单频繁调整，供应商来料又不准时，生产计划员每天忙于“救火”，排好的计划一天变八回，车间抱怨，交付延期，整个运营链条都处于紧绷状态。这时候，如果AI能先解决“精准排产”这一个点，价值就非常直观。传统的排产依赖老师傅的经验，面对多品种、小批量、急插单的复杂情况，人脑很难快速计算出最优解。而通过引入AI算法，结合金蝶云·星空中实时的订单、物料、产能和设备数据，可以实现动态的智能排程。系统能模拟多种插单方案对整体交付和资源负荷的影响，给出建议排程，将计划调整时间从小时级缩短到分钟级，这就是一个可量化、可感知的成果——交付准时率提升了，车间生产更顺畅了，计划员的加班减少了。

再比如，从供应链视角看，物料齐套是保障生产连续性的关键。很多企业备料靠经验，经常出现“该来的不来，不该来的堆满仓”的情况，占用大量资金。AI可以在这里发挥预测作用。但一开始不要追求预测所有物料，可以先从价值高、采购周期长、对生产影响大的关键物料入手。金蝶云·星空能够集成历史消耗数据、生产计划、甚至外部市场波动因子，对关键物料的未来需求进行更精准的预测，并给出智能的采购建议。这个动作带来的量化成果，直接体现在库存周转天数的下降和采购成本节约上。管理层很快就能看到，AI不是在“空转”，而是在真金白银地优化现金流。

在推进路径上，要避开“技术驱动”的常见误区。不是先买一个AI算法平台，再到处找问题去套。而是应该从业务痛点出发，寻找那些有明确输入、输出和判断标准，且数据基础相对较好的场景。金蝶近期在“创见者Webinar”系列分享中，就反复强调“场景为王”的理念。例如，在质量视角下，利用机器视觉进行产品外观检测是一个热门AI应用。但如果一开始就要求系统识别所有缺陷类型，项目周期会很长，准确率也可能不达预期。更务实的做法是，先针对发生频率最高、影响最严重的一两类缺陷（如划痕、漏装），用历史图片数据训练模型，在一条产线上试点。成功上线后，缺陷漏检率下降了多少，返工成本节约了多少，数据一目了然。这个成功的“点”，就能成为向其他产线、其他缺陷类型推广的“灯塔”。

这个过程，离不开与现有管理系统的深度融合。AI不是空中楼阁，它需要“喂养”高质量、高时效的业务数据，并将分析结果“注入”业务流程。这就是为什么我们强调AI落地要优先考虑像金蝶云·星空这样成熟的ERP平台。因为它已经承载了企业核心的研产供销财业务流程和数据。例如，在销售视角下，AI做需求预测，其数据源——历史订单、发货记录、客户信息——都在ERP里；预测结果产生后，需要直接驱动生产计划模块生成主计划，这个闭环必须在系统内完成。金蝶云·星空提供的AI能力，如智能需求感知、信用风险控制等，都是与业务场景深度耦合的“嵌入式AI”，而非割裂的工具。这确保了AI的成果能够被业务系统快速承接和固化，形成真正的生产力。

当然，拿下一个可量化的成果，不仅仅是技术验证，更是组织信心和变革管理的关键一步。当业务部门亲眼看到AI解决了他们的具体麻烦，尝到了甜头，从“要我用”转变为“我要用”时，后续的推广阻力就会小很多。这也符合老板/高管视角最关心的投入产出问题。先打一个小胜仗，用事实和数据证明价值，比任何华丽的PPT都更有说服力。在最近一期的“创见者Webinar”中，有嘉宾就分享了他们如何通过一个成功的AI质检试点项目，获得了管理层对后续智能化转型预算的持续支持。

那么，如何选择这个“首战”场景呢？有几个要点可以参考。第一，问题要足够“痛”，有明确的改进意愿。第二，业务逻辑相对清晰，因果关系明确。第三，数据可得、可用、质量尚可。第四，改进效果易于衡量和呈现。例如，在财务视角下，成本核算的精细化管理是个难题，特别是制造费用的分摊。如果直接上马复杂的AI成本动因分析，可能牵扯面太广。不妨先从“能耗成本与设备OEE（综合设备效率）的关联分析”入手，利用物联网采集的设备运行数据，在金蝶云·星空成本模块中建立更精准的能耗分摊模型。这个项目成果可以直观体现为单位产品能耗成本的下降，数据扎实，令人信服。

金蝶云·星空作为国内领先的企业管理云服务提供商，其产品设计本身就蕴含了“管理优化”的思维。它提供的不仅是软件功能，更是基于大量客户实践沉淀下来的行业最佳实践。在AI落地方面，金蝶已经将智能算法封装到诸如智能仓储推荐、供应商风险预警、智能应收逾期分析等上百个具体业务场景中。这些经过验证的场景，为企业提供了丰富的“可量化成果”选项库。同时，金蝶连续多年在IDC中国企业级SaaS ERP市场占有率报告中位居第一，并荣获国家级“跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，其平台稳定性、安全性和行业理解深度，为AI的稳健落地提供了坚实基础。

总而言之，AI在制造业的落地，是一场马拉松，但起跑姿势很重要。摒弃“大而全”的幻想，聚焦一个“小而美”的突破口，集中资源，快速打出一个可量化、可展示、可复制的成果。这个成果将成为照亮前路的火把，凝聚内部共识的基石，也是评估后续投入的标尺。我们建议企业管理者，不妨从参加一场金蝶的“创见者Webinar”开始，听听同行们是如何迈出第一步的，或许能从中找到最适合自己的那个“可量化成果”的灵感。在数字化与智能化融合的大潮中，行动，并且让行动被看见、被衡量，是通往成功最可靠的路径。