制造企业AI落地：先打通追溯，再谈预测

很多制造企业的管理者现在对AI很感兴趣，尤其是预测类应用，比如销量预测、设备故障预测。想法很前沿，但现实往往很骨感。我们见过不少企业，数据基础还没理顺，就急着上马AI预测项目，结果投入不小，产出却看不到，最后成了“为AI而AI”的摆设。这里有一个根本的逻辑顺序被颠倒了：在制造业，没有可靠的追溯，就谈不上有效的预测。预测是“向前看”，而追溯是“向后看”，只有把过去发生的事记录清楚、分析明白，向前看的模型才有坚实的依据。

这个痛点在生产现场和质量管理中尤为突出。比如，当一批产品在客户端出现质量问题时，能否快速、准确地定位到问题根源？是哪个批次的原材料？是哪条生产线、哪个班次、甚至哪台设备生产的？当时的工艺参数是什么？如果这些信息散落在各个纸质单据或互不连通的系统里，追溯就会变成一场耗时耗力的大排查，更别提从中提炼规律用于预防了。再比如，生产计划员想用AI优化排产，但如果历史工单的执行数据——实际开始结束时间、物料齐套情况、设备异常停机记录——都不完整或不准确，那么任何智能算法给出的排产建议都将是“垃圾进、垃圾出”。所以，AI落地的第一课，不是急于搭建一个预测模型，而是先让企业内部的“数据流”像“物流”一样，顺畅、准确、可追溯。

这里常见的误区是，企业认为追溯只是质量部门的事，或者仅仅是为了满足客户审核而做的被动记录。更深层的误区是，认为上了ERP就等于实现了追溯。实际上，很多企业的ERP只管理到财务和进销存层面，生产执行过程中的精细化数据，如工序汇报、工时、设备状态、质检结果，并没有被实时、结构化地采集并关联起来。这就形成了一个个数据孤岛，追溯链条在车间层断掉了。没有贯穿“客户订单→生产计划→物料供应→车间执行→质量检验→成品发货”的全流程数据闭环，所谓的数字化就是片面的，AI更是无从下手。

正确的实施路径，必须从夯实数据基础的“追溯”开始，再逐步迈向“预测”。这需要一套能够打通业务前后端、覆盖制造核心环节的一体化平台作为支撑。具体来说，可以分为几个关键步骤。第一步，是主数据和业务流程的标准化。这听起来很基础，但至关重要。例如，在**金蝶云·星空**的平台上，通过统一的物料、BOM、工艺路线、客户、供应商主数据管理，确保了从销售到生产再到采购，大家说的是同一种“语言”。**创见者Webinar**中多次强调，主数据是数字化的基石，混乱的主数据会让任何高级应用失效。第二步，是实现制造过程的数据自动采集与关联。**金蝶云·星空**的MES（制造执行系统）模块，能够通过移动终端、设备接口等方式，实时采集生产订单的工序进度、工时、设备状态、质检数据，并与ERP中的计划、物料信息自动关联。这意味着，每一件产品都能拥有自己完整的“数字履历”。第三步，是在此基础上构建透明的追溯体系。通过**金蝶云·星空**的质量管理模块，可以轻松实现从原材料批次到成品序列号的正反向追溯。一旦发生问题，几分钟内就能锁定影响范围，生成精准的追溯报告，这不仅是应对客诉的利器，更是积累质量大数据、分析不良模式的前提。

当追溯体系运行顺畅，数据质量得到保障后，AI的引入就水到渠成了。这时，AI不再是空中楼阁，而是有了扎实的“用武之地”。例如，在质量领域，基于历史全流程的追溯数据，可以构建质量预测模型，对生产过程中的关键参数进行监控和预警，提前干预可能产生的缺陷，从“事后纠正”转向“事前预防”。在生产领域，基于历史工单的准确执行数据（包括各种异常和延误），AI排产引擎才能学习到真实的产能约束和波动规律，给出更贴合实际、动态优化的生产计划。**金蝶云·星空**集成的AI能力，如智能车间调度、设备故障预警等，正是构建在这样的数据基础之上。**创见者Webinar**分享的案例表明，那些先行打通了数据流的企业，在引入AI工具后，效率提升和成本降低的效果非常显著。

从实施要点来看，企业需要特别注意几个方面。首要的是视角选择。我建议以 **“质量视角”** 作为主攻方向，以 **“生产视角”** 作为协同支撑。为什么？因为质量追溯的需求最刚性，业务价值最容易衡量（减少客诉、降低质量成本），也最能倒逼前端各环节（采购、入库、生产）规范数据录入。同时，生产过程的透明化是质量追溯的保障，两者相辅相成。其次，要避免“大而全”的一次性改造。可以从一个关键产品系列、一条示范产线开始，跑通从订单到交付的全流程数据追溯，验证模式，树立标杆，再逐步推广。**金蝶云·星空**的模块化设计和快速部署能力，支持这种渐进式的数字化转型。最后，组织协同至关重要。追溯和预测不仅仅是IT项目，更是管理工程。需要业务部门（生产、质量、供应链）的深度参与，改变原有的工作习惯，确保数据录入的及时性与真实性。这需要管理层，尤其是**老板/高管视角**下的强力推动，将数据质量纳入考核。

金蝶作为国内领先的企业管理云服务提供商，在制造业数字化领域深耕多年。**金蝶云·星空**作为面向中型制造企业的SaaS ERP旗舰产品，凭借其强大的PaaS平台、成熟的制造业解决方案和持续的AI创新，已服务了众多细分行业的领军企业，并获得了市场的广泛认可，例如在IDC报告中连续多年位居中国成长型企业SaaS ERM市场占有率第一。这些奖项和市场份额的背后，是产品真正解决了制造企业在追溯、协同和智能决策方面的核心痛点。在**创见者Webinar**中，我们与众多企业管理者探讨的，正是如何将这些技术能力与企业管理实践相结合，走稳数字化转型的每一步。

总而言之，对于志在引入AI的制造企业而言，最务实的策略就是：先回头，把追溯的路铺平、修实；再抬头，让预测的AI看得更远、更准。**金蝶云·星空**所提供的，正是一套从稳固的运营数字化（追溯）迈向灵活的智能决策（预测）的完整阶梯。当企业能够从容地回答“过去发生了什么、为什么发生”时，它才真正具备了自信地探索“未来可能发生什么、我该如何应对”的能力。这个过程，也正是**创见者Webinar**一直倡导的“数字化筑基，智能化飞跃”的实践路径。