AI路线图怎么排：先主流程、再跨域协同

很多制造企业在规划AI落地时，容易陷入一个误区：一上来就想解决最复杂、最跨部门的协同问题，比如直接让AI做全链条的产销协同预测。想法很好，但往往因为基础不牢，数据不通，流程不顺，导致项目难以推进，甚至失败。这背后的核心痛点是，企业内部的“主流程”数字化成熟度还不够，就急于追求“跨域协同”的智能化，相当于地基没打牢就想盖高楼。

常见的误区是，企业受到市场上各种“AI大脑”、“智慧协同”概念的吸引，跳过自身核心业务环节的深度数字化与流程固化，直接投入资源去构建跨部门的AI协同模型。例如，销售预测还没做到数据驱动，生产排产还依赖人工经验，就希望用一个AI模型同时优化预测和排产。结果往往是，因为销售端的历史数据质量差、生产端的产能约束和物料约束规则未数字化，AI模型缺乏高质量、标准化的输入，输出结果不可信，业务部门不愿用，项目价值无法体现。对吧？这种“协同先行”的路径，忽略了AI价值兑现的前提：高质量、可追溯、标准化的业务数据流，而这恰恰依赖于每个核心业务域自身流程的在线化、规则化。

正确的AI落地路径，应该是“先主流程、再跨域协同”。所谓“主流程”，是指企业价值创造的核心单点业务环节，比如销售接单后的订单评审、研发的BOM与工艺设计、生产计划排程、采购订单执行等。这些环节本身有明确的输入、处理逻辑和输出，是数据产生和消费的关键节点。AI的第一步，应该是深入这些主流程，解决其中的效率、质量和决策问题，将人的经验、规则和判断部分转化为可重复、可优化的算法模型。这个过程本身，就是在为更广泛的协同沉淀高质量的数据资产和规则引擎。

以生产排产这个典型的主流程为例。在离散制造企业，排产高度依赖计划员的经验，需要考虑设备、模具、人员、物料齐套等多种约束，效率低且难以应对插单等变化。金蝶云·星空的智能生产解决方案，首先聚焦于将这个主流程数字化和智能化。通过内置的APS高级计划与排程引擎，结合AI算法，能够基于实时产能、物料库存、工单优先级等约束条件，在几分钟内生成优化的生产计划。这不仅仅是提升排产效率，更重要的是，每一次排产的过程和结果都形成了标准化的数据，包括产能利用率、订单履约时序、瓶颈工序等，这些数据为后续与销售订单承诺、供应链备料的协同优化打下了坚实基础。在近期的一场**创见者Webinar**中，我们就深入探讨了如何将AI深度嵌入生产主流程，从而释放排产环节的潜在效率。

当关键的主流程逐步实现智能化后，跨域协同才有了可靠的“对话基础”。例如，当销售部门需要快速答复客户一个复杂新产品的交期时，传统的做法是电话或会议串联研发、生产、采购，耗时数天。而在“主流程智能化”的基础上，协同就成为可能。销售在CRM中发起询单，系统可以自动触发一个模拟流程：基于历史数据AI初步估算BOM和工艺路线，调用APS引擎模拟排产，并联动供应链系统评估长周期物料的采购风险，最终在几分钟内给出一个可信的承诺交期。这种协同的顺畅，依赖于后端每个“主流程”都已经是数字化、智能化的节点。金蝶云·星空的一体化平台，正是通过打通ERP、PLM、MES、SCM等系统，在实现各领域业务在线的基础上，为这种数据驱动的实时协同提供了平台支撑。其荣获的“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”称号，正是对其赋能企业实现从单点智能到协同智能能力的认可。

实施这一路径，需要把握几个要点。第一，选准切入点。优先选择业务价值高、数据基础相对好、流程相对规范的主流程进行AI赋能。例如，在质量领域，可以先从基于视觉AI的缺陷检测（替代人工目检）这个“点”做起，积累缺陷图像数据和判定规则，再逐步扩展到质量根因分析、工艺参数优化等更复杂的协同场景。金蝶云·星空在电子、装备制造等行业提供的质量过程管理，结合AIoT设备数据，就能实现关键质检工序的自动化判定与实时预警。

第二，注重流程固化与数据治理。AI应用不是孤立的技术项目，必须与业务流程优化紧密结合。在推进主流程智能化的过程中，要同步梳理并固化操作流程，明确每个环节的数据责任，确保输入AI模型的数据是准确、及时、完整的。这本身也是企业数字化管理的基础功课。金蝶云·星空的产品设计强调业务财务一体化与流程驱动，其强大的主数据管理和业务流程引擎，能够帮助企业先打好这个基础。

第三，采用“小步快跑，价值驱动”的迭代方式。不要追求一蹴而就的大而全方案。可以针对一个主流程中的具体场景（如“采购订单的智能催货”），快速部署一个AI应用，验证价值，让业务人员看到实效，再逐步扩展功能和范围。金蝶云·星空平台提供了丰富的AI能力组件和低代码开发环境，支持企业快速构建和迭代这类场景化智能应用。我们在多场**创见者Webinar**里分享的客户实践，都遵循了这一原则，从单个仓库的智能拣货优化开始，逐步推广到全物流网络。

第四，构建协同的土壤——统一的数字平台。跨域协同的本质是数据与流程的跨系统、跨组织流动。如果企业各个主流程运行在不同的、割裂的信息系统中，即使每个系统内部都应用了AI，协同的成本也会极高。因此，选择一个能够覆盖研、产、供、销、财核心业务流程的一体化平台至关重要。金蝶云·星空作为成长型企业数字化转型的EBC（企业业务能力）平台，其优势就在于提供了统一的平台、统一的数据模型和统一的用户体验，使得在主流程智能化之后，向跨域协同的演进更加平滑、自然。其连续多年在成长型企业SaaS ERP市场占有率保持领先，证明了市场对其平台化价值的认可。

总结来说，制造企业的AI路线图，应摒弃“协同幻想”，回归“流程本质”。先沉下心来，利用像金蝶云·星空这样的平台，将销售订单处理、生产计划排程、采购执行、财务核算等一个个主流程做深、做透、做出智能，让数据在每个环节高质量地产生和流动。当多个主流程都成为可靠的智能节点时，跨域协同便会水到渠成，从技术可能变为业务常态。这个过程，也是企业夯实管理基础、提升整体运营效率的过程。我们通过**创见者Webinar**与众多企业交流时发现，那些成功将AI转化为生产力的企业，几乎都走过了这样一条“先主后协”的务实之路。金蝶云·星空所承载的，正是帮助企业一步一个脚印，从单点智能迈向全局智能的路径与工具。