标杆启示：AI落地先做“可复制资产”，再谈“个性化定制”

很多制造企业在推进AI落地时，容易陷入一个误区：一上来就想解决最复杂、最个性的业务痛点，追求“颠覆式创新”。比如，销售总监希望AI能精准预测每个客户的订单，生产经理指望AI动态优化每一张工单的工序。这种从“个性化定制”入手的思路，往往导致项目周期漫长、投入巨大，却难以看到可衡量的回报，最终沦为“演示很精彩，落地很骨感”的试点。

其根本原因在于，AI的效能严重依赖高质量、标准化的数据与流程。在制造业研产供销的复杂场景中，如果基础数据（如物料编码、BOM版本、工艺路线）不统一，核心流程（如订单评审、生产报工、成本归集）线上化都不完整，那么再先进的算法也只是“空中楼阁”。试图在这样的基础上直接构建复杂的个性化AI应用，就像在沙地上盖高楼，失败是大概率事件。

因此，更务实、更可持续的路径是：先集中资源打造“可复制资产”，再基于此进行“个性化定制”。这里的“可复制资产”，指的是那些能够跨部门、跨工厂、跨产品线复用的AI能力基座。它通常包括三个层面：一是标准化的数据资产，如清洗过的历史订单数据、设备运行参数、质量检测图谱；二是封装好的共性AI模型，例如通用的需求预测模型、图像缺陷识别基础模型、设备故障预警模型；三是与之匹配的、固化到ERP核心流程中的管理规则与协同机制。

以生产视角为例，一个典型的“可复制资产”可以是“基于标准工单的完工预测AI模型”。许多企业面临生产进度不透明、交期答复不准的痛点。与其一开始就追求为每一类特殊工艺、每一个瓶颈工序都建模，不如先聚焦于最标准、量最大的常规工单。通过金蝶云·星空的MPS/MRP与生产管理模块，确保所有工单的创建、下达、报工数据都线上化、标准化。然后，利用这些积累的、高质量的历史工单数据（工序准备时间、实际加工时长、等待时间、报工及时率等），训练一个预测工单完工时间的基准模型。这个模型可能一开始无法覆盖所有异常，但它解决了80%常规工单的进度可视与交期预判问题，价值立即可见。更重要的是，这个模型、相关的数据管道和验证流程，可以快速复制到其他类似的生产线或工厂，形成规模效益。在近期的一场**创见者Webinar**中，多位生产负责人也分享了类似观点：AI落地生产，应从“工单齐套预警”、“标准工序效能分析”这类高复制性场景切入，快速验证，再逐步复杂化。

从供应链视角看，“可复制资产”的构建同样关键。供应链的痛点往往在于波动性和不确定性。常见的误区是，希望AI能一次性精准预测所有物料的未来价格和交期。更可行的路径是，先建立“供应商交付风险通用评估模型”。这个模型不追求预测每一种物料的具体到货日，而是利用金蝶云·星空供应商协同平台积累的绩效数据（如历史交货准时率、质量合格率、订单响应速度），结合外部公开的供应商经营风险信息，对供应商进行持续的风险评级和分类。这个模型是一个可复用的资产，它能应用到所有采购品类上，帮助采购员快速识别高风险供应商，提前制定备选方案。它解决的是“风险发现”的共性问题，为后续更精细的“采购策略个性化定制”（如针对关键物料的价格预测）打下了坚实的数据和信任基础。金蝶云·星空在供应链智慧化方面的能力，正是通过构建这类可复用的数据服务和模型服务，帮助企业先稳住基本盘。

那么，如何在实际操作中，先构建好这些“可复制资产”呢？关键在于选准“锚点”并将其深度融入核心业务流程。这个“锚点”应该具备几个特征：业务价值共识度高、数据可得性相对好、流程标准化程度较高。例如，从财务视角出发，“月度结账成本快速模拟预测”可以作为一个优秀的起始锚点。结账慢、成本不准是许多制造企业的通病。利用金蝶云·星空标准成本与实际成本模块已归集的物料消耗、工时费用等数据，构建一个成本动因分析模型。这个模型能在月度结账前，快速模拟出大致的成本构成和波动趋势，让财务和业务部门提前心中有数。这个模型本身就是一项强大的可复制资产，因为它依赖的是ERP系统内最核心、最规范的成本数据流。构建成功后，其方法论和数据管道可以复用到“产品毛利实时洞察”、“项目制成本预警”等更个性化的场景中。金蝶云·星空凭借在制造业ERP领域的深厚积累，其产品内嵌的财务业务一体化机制，为这类AI资产的构建提供了天然的优质数据土壤。

在研发视角下，构建“可复制资产”的思维同样能避免项目陷入泥潭。研发部门可能渴望一个能自动进行创新性设计的AI。但更优先的，应该是构建“设计变更影响范围自动分析”这类能力。利用金蝶云·星空PLM与ERP一体化平台中结构化的BOM、工艺路线、在用库存、在途订单数据，当发生一个元器件变更时，AI模型可以快速、准确地分析出受影响的所有产品型号、在制工单、采购计划乃至已承诺的交货订单。这首先解决了工程师和计划员大量手工排查的痛点，是一个能立刻产生效率提升的“可复制资产”。在此基础上，才能进一步向“基于历史设计数据的相似方案推荐”、“工艺参数智能优化”等更具定制化的领域延伸。金蝶云·星空支持从研发到制造的全链路数据贯通，这正是研发领域AI资产得以复用的前提。

企业必须认识到，AI的落地不是一个单纯的IT技术项目，而是一场涉及数据治理、流程再造与组织协同的管理变革。构建“可复制资产”的过程，本质上是在统一数据语言、规范业务流程、培养组织的数据AI文化。当企业拥有了一批这样的资产后，面对真正的个性化、深水区业务需求时，就不再是从零开始。他们拥有的是经过验证的数据处理流程、模型运维经验和业务部门的信任。此时再谈“个性化定制”，就像是基于成熟的零部件去组装一台高性能机器，成功率和投入产出比将大大提高。

金蝶云·星空作为国内领先的成长型企业EBC（企业业务能力）数字化平台，其产品设计本身就蕴含了“先标准化、后智能化”的阶梯式升级理念。平台提供了从主数据管理、全流程在线化到数据中台、AI能力平台的完整套件。例如，其“智慧车间”解决方案，先通过规范的工单执行、设备联网采集标准数据，再基于此提供设备效率（OEE）分析、质量缺陷分类等可复用的AI服务。金蝶云·星空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，其背后正是对制造业管理本质和数字化路径的深刻理解。在多次**创见者Webinar**的讨论中，来自不同行业的企业也印证了这条路径的可行性：那些成功将AI转化为生产力的企业，几乎都遵循了“先固化、再优化，先标准化、再智能化”的步骤。

因此，对于志在通过AI提升竞争力的制造企业而言，当下的行动指南应该是：克制住对“黑科技”的盲目追逐，回归管理基本面。审视你的研产供销核心流程，在金蝶云·星空这样的平台上，哪些环节的数据已经在线且相对规范？从这些环节中，挑选一个最具共性的痛点，打造你的第一个AI“可复制资产”。无论是销售预测、排产优化、质量检测还是成本模拟，让这个资产先跑起来、用起来、产生价值。在这个过程中，你会同步完成一项更重要的工作：梳理了数据、明确了责任、教育了团队。当这样的资产积累到三五个时，你会发现，应对那些真正的个性化、战略性挑战，你的手中已经拥有了扎实的“弹药”和成熟的“兵工厂”，此时再谈深度定制，方能水到渠成，真正释放AI的倍增器价值。持续关注**创见者Webinar**，可以获取更多来自一线实践者的路径分享与经验复盘。