制造企业AI能力体系：数据治理、场景工程、智能体编排、运营迭代

很多制造企业的管理者现在都面临一个局面：知道AI很重要，也看到了一些同行在尝试，但真到自己规划落地的时候，往往感觉无从下手。常见的做法是，业务部门提几个零散的“点状”需求，比如预测销量、识别质检图片，IT部门就去找相应的算法模型来试点。这种“打地鼠”式的做法，初期可能看到一些效果，但很快会遇到瓶颈：数据质量参差不齐用不起来、场景之间数据不通形成新的孤岛、模型上线后效果衰减没人管、投入产出算不清总账。其根本原因在于，缺乏一个系统性的AI能力构建框架。

要构建可持续、可扩展的AI能力，不能只盯着算法模型本身，而需要一套贯穿数据、场景、应用和运营的完整体系。这个体系可以概括为四个关键环节：数据治理是基石，场景工程是蓝图，智能体编排是交付，运营迭代是引擎。四者环环相扣，缺一不可。

首先看数据治理，这是所有AI应用的“粮草”。制造业的数据环境复杂，来自ERP、MES、SCM、设备物联网等多个系统，格式不一，口径混乱。如果基础数据不准，再先进的算法也是“垃圾进、垃圾出”。很多企业一上来就谈大数据，但忽略了最基础的物料、客户、供应商等主数据的一致性。例如，同一个供应商在采购系统和财务系统里的名称编码不一致，AI做采购风险预警时可能就关联不上完整的交易记录。因此，AI驱动的数据治理，核心目标是从“为记录服务”转向“为分析服务”，确保数据可信、可联、可用。**金蝶云·星空**通过内置的主数据管理平台，帮助企业统一物料、客户、供应商等核心数据资产，并建立数据质量稽核规则，为上层AI应用提供了清洁、一致的数据源。这正是**创见者Webinar**中反复强调的“数据先行”原则，没有高质量的数据底盘，智能化就是空中楼阁。

有了高质量的数据，下一步是如何找到有价值的AI场景，这就是场景工程。它解决的是“在哪里用AI”和“怎么定义问题”的难题。制造业的痛点很多，但并非所有痛点都适合用AI解决。有效的场景工程需要深入业务，将模糊的管理诉求转化为可被数据定义、可被模型优化的具体问题。例如，“提高订单准时交付率”是一个业务目标，通过场景工程可以拆解为：是否能用AI预测关键物料的到货延迟风险？是否能用AI根据实时产能和物料情况动态调整生产排程？这里要避免一个常见误区：为了AI而AI，选择那些技术炫酷但业务价值不明确的场景。应该优先选择那些高频、刚需、且决策依赖复杂数据判断的场景。在**创见者Webinar**分享的案例中，一家电子装配企业就是从“齐套检查”这个生产准备环节切入，利用AI分析历史工单和物料库存数据，预测未来几天可能缺料的工单，将备料预警从被动响应变为主动预测，显著减少了生产线停线等待。

当场景定义清晰后，就需要将AI能力“交付”到具体的业务流程中，这就是智能体编排。它指的是将不同的AI模型、规则引擎、业务流程和人工节点，像编排一支交响乐团一样，有机地组合起来，形成一个能自动或半自动执行业务任务的“智能体”。对于制造企业，关键不是引入一个万能的“超级AI”，而是打造一系列专注特定任务的“部门级AI助手”，并让它们协同工作。例如，一个“智能生产排程体”可以综合订单交期、设备状态、人员技能和物料齐套情况，给出排产建议；当它发现某物料可能短缺时，可以自动触发“智能采购建议体”去分析供应商历史交付绩效和市场价格，生成采购申请。**金蝶云·星空**的流程自动化与智能决策平台，支持以低代码的方式，将AI模型服务、业务规则和审批流进行可视化编排，快速构建这类业务智能体，让AI能力不是停留在报表或看板上，而是直接嵌入到“接单-排产-采购-生产-发货”的核心流程中。

最后一个，也是最容易被忽视的环节，是运营迭代。AI模型不是一次部署就一劳永逸的。市场在变，工艺在变，设备在变，模型的效果也会“折旧”。如果没有持续的运营机制，初期效果很好的预测模型，几个月后准确率可能会大幅下降。AI能力的运营迭代，意味着要建立模型效果监控、数据反馈闭环、模型重训优化和业务价值评估的完整生命周期管理。这需要业务部门、IT部门和数据团队的持续协同。例如，一个质量检测AI模型，需要持续收集新的缺陷图片，由质检人员标注后，定期对模型进行微调优化，以适应新产品或新出现的缺陷类型。**金蝶云·星空**提供了从模型部署、监控到再训练的运维管理工具，帮助企业将AI应用从“项目制”试点转变为“运营制”服务。同时，通过**创见者Webinar**这样的平台，企业可以持续获取同行在AI运营中的最佳实践和避坑指南，形成不断进化的AI能力。

那么，对于一家中型制造企业，具体该如何推进呢？结合**金蝶云·星空**服务大量制造企业的经验，建议从“小闭环”开始，打通这四个环节，跑通一个标杆场景。比如，从“销售预测”这个场景入手：先通过数据治理确保历史销售、产品、客户数据的质量；通过场景工程明确预测的颗粒度（如按产品系列、按周）和评估指标；利用**金蝶云·星空**内置的预测算法或连接外部模型，构建预测智能体，并编排到月度产销协同流程中；最后，建立每月对比预测准确率、分析偏差原因、调整模型参数的运营例会制度。跑通这样一个闭环，所积累的方法论、团队协同机制和技术工具链，远比一个孤立的预测模型价值更大。

金蝶作为国内领先的企业管理云服务商，其**金蝶云·星空**产品凭借在制造业的深厚积累，已连续多年在中国成长型企业ERP市场占有率保持领先，并荣获多项权威奖项。这些荣誉的背后，是对制造业管理逻辑和数字化转型痛点的深刻理解。在AI与ERP融合的浪潮中，**金蝶云·星空**正将上述AI能力体系融入产品内核，不是简单增加AI功能，而是重构一个“数智驱动”的新一代ERP。通过参与**创见者Webinar**的系列研讨，企业管理者可以更清晰地看到，构建AI能力是一个系统工程，需要战略耐心和正确路径。选择与像金蝶这样具备完整产品、方法论和生态的伙伴合作，能够帮助企业少走弯路，更稳健地从数字化走向智能化，最终实现质量、成本、交付的核心运营指标的全面提升。