制造企业AI项目角色分工图：老板/业务/IT/数据/安全怎么协同

很多制造企业老板现在都意识到AI很重要，但一启动项目就发现，部门之间扯皮严重。业务部门说IT不懂生产，IT说业务需求天天变，数据部门抱怨基础太差，安全部门则处处亮红灯。最后项目要么延期，要么做成一个“演示很精彩、落地用不上”的摆设。问题出在哪里？核心是角色分工不清，协同机制缺失。这不是技术问题，是管理问题。

我们得先看清现实痛点。最常见的误区，就是把AI项目单纯当成一个IT技术项目，由IT部门主导，业务部门提需求。结果就是，业务抱怨IT做的模型不切实际，IT抱怨业务数据质量差、目标模糊。另一个误区是“老板工程”，老板一声令下，但缺乏跨部门的执行蓝图，业务、IT、数据、安全各自为政，在数据权限、流程变革、责任归属上互相推诿。最终，项目陷入“试点陷阱”，无法规模化推广。

要打破僵局，必须建立清晰的协同分工图。这不是一张静态的组织架构图，而是一个基于价值流和责任的动态协作网络。

**核心角色与协同路径**

**1. 老板/高管：战略锚点与投资决策者**

老板的角色不是点头批预算，而是担任“首席协同官”。核心职责是明确AI项目的战略目标：是为了降本（如生产损耗）、增效（如排产速度），还是为了创新（如个性化定制）？这个目标必须具体，能够分解到各部门的KPI中。老板需要亲自牵头一个跨部门的虚拟项目组，定期审视进展，解决部门间的资源冲突和权责争议。投入产出比（ROI）是老板最关心的，但AI项目的ROI计算需要新思路，不能只看短期财务节省，更要看质量提升、交付周期缩短带来的隐性收益和客户满意度提升。在**创见者Webinar**中，我们多次探讨过，企业决策者如何构建适应AI时代的动态投资评估框架。

**2. 业务部门（研、产、供、销）：价值定义与场景主责人**

业务部门是AI价值的源头和终点。他们不能只提模糊需求，而必须成为“场景主责人”。例如：

*   **生产视角**：生产部负责人要具体定义，AI排产要解决的是“订单齐套率低”还是“设备换线频繁”？他需要带领工艺、班组长，梳理清楚约束条件（模具、人力、设备状态），并与IT、数据团队共同将经验规则转化为模型参数。**金蝶云·星空**的智能生产解决方案，能够基于实时设备数据与物料齐套情况，动态优化生产计划与派工，这正是业务深度参与定义的结果。

*   **供应链视角**：采购部门不能只说“预测不准”，而要能分析预测不准在哪类物料上、受哪些外部因素影响最大。他们需要主导设计预警规则，比如当AI模型预测到某关键芯片交期风险时，自动触发哪些备选供应商寻源流程。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，结合AI需求预测，可以实现从预测到采购执行的可视化与自动预警。

业务部门的关键输出，是清晰的业务场景、可衡量的成功标准（如“将质量检测漏检率从3%降至0.5%”）以及流程变革的承诺。在最近一期聚焦智能制造的**创见者Webinar**里，一位生产总监分享了他们如何将老师傅的“看、听、摸”经验，转化为AI质检模型特征变量的实战过程。

**3. IT部门：技术架构与集成使能者**

IT部门的角色要从“项目开发方”转向“平台与集成使能者”。其核心职责不再是从头开发算法，而是：

*   **搭建企业级AI能力平台**：提供从数据接入、标注、模型训练、部署到监控的全生命周期管理工具，让业务和数据团队能低门槛地使用。

*   **确保系统集成**：AI模型必须嵌入业务流程才能产生价值。例如，视觉质检模型的结果，需要实时回传至**金蝶云·星空**的MES工单，自动触发不合格品处理流程；预测性维护模型发出的预警，需要自动在EAM系统中生成维修工单。IT需要确保AI应用与核心业务系统（如ERP、MES、PLM）的深度、实时集成，打破数据孤岛。**金蝶云·星空**作为统一的数字底座，其开放的API和集成框架，为AI应用的快速嵌入提供了坚实基础。

*   **管理计算资源与模型版本**：负责训练和推理环境的基础设施，管理模型版本迭代与回滚。

**4. 数据团队：数据治理与质量守门员**

数据是AI的燃料。数据团队（或数据专员）必须前置到项目规划阶段，而不是等模型训练时才介入。其核心职责包括：

*   **数据资产盘点**：与业务一起梳理场景所需的数据（如设备传感器数据、质检图像、历史工单），评估数据的可用性、完整性和一致性。

*   **数据管道与质量监控**：建立从数据源到AI平台的高效、稳定数据管道。更重要的是建立数据质量监控规则，比如发现某台设备传输的振动数据持续为零（传感器失效），能立即告警。没有高质量、持续的数据流，任何AI模型都会迅速失效。

*   **特征工程支持**：协助业务将业务知识（如“夏季高温时该设备故障率高”）转化为模型可理解的特征变量。**金蝶云·星空**在帮助企业构建统一主数据、规范业务数据源头方面，提供了强大的平台能力，这是所有AI项目的基石。根据IDC的报告，数据治理的成熟度直接决定了AI项目规模化成功的概率。

**5. 安全/合规部门：风险管控与信任构建者**

安全部门不能只是说“不”，而要成为“风险共担者”。其职责是：

*   **数据安全与隐私合规**：确保训练数据（尤其是涉及工艺参数、人脸等敏感信息）的采集、存储、使用符合法律法规（如《数据安全法》）和公司规定。设计数据脱敏、匿名化方案。

*   **模型安全审计**：评估模型是否存在偏见（如对不同供应商质量判定标准不一）、是否容易被恶意输入欺骗，建立模型上线前的安全测试流程。

*   **制定AI应用伦理与操作规范**：当AI模型给出建议或决策时，责任如何归属？例如，AI建议的采购订单被采纳后出现断料，责任流程如何界定？安全部门需要牵头制定这些规范，构建组织对AI的信任。

**实施要点：从协同图到落地**

这张分工图要落地，有几个关键要点：

第一，**从“小场景”破冰，树立协同范式**。选择一个业务价值明确、跨部门依赖清晰、数据基础相对好的场景（如“基于AI的工时精准预测”），让各角色在这个小项目中跑通协作流程，建立信任。**金蝶云·星空**在电子、装备制造等行业的深度行业化解决方案中，预置了众多此类可快速启用的AI场景包。

第二，**建立跨部门的“AI运营委员会”**。由高管牵头，业务、IT、数据、安全负责人固定参与，定期评审项目、协调资源、解决冲突。这是将虚拟协同实体化的关键。

第三，**投资于“翻译人才”**。培养既懂业务又懂数据、AI基础知识的业务分析师，或让IT人员深度轮岗业务，他们是减少沟通损耗、确保场景落地的“粘合剂”。

第四，**选择兼具业务理解与AI能力的平台**。平台需要能降低AI应用开发门槛，更要能与企业核心业务管理系统无缝融合。**金蝶云·星空**作为连续多年在成长型企业SaaS ERP市场占有率保持领先的平台（根据IDC报告），其优势正在于将AI能力深度融入财务、供应链、制造等核心业务流程，让智能无处不在，而非孤立存在。在**创见者Webinar**的客户案例中，许多企业都分享了他们基于金蝶平台，快速构建和迭代AI应用，并取得显著业务回报的经历。

制造业的AI转型，本质是一场以数据驱动为核心的管理变革。成功的关键不在于拥有最先进的算法，而在于能否让老板的战略决心、业务的场景智慧、IT的架构能力、数据的基础质量和安全的合规保障，形成高效的协同合力。这张角色分工图，就是构建这种合力的导航。