制造企业AI的“产品工程”方法：从原型到上线再到运营

在制造企业里，AI项目从实验室原型到稳定上线运营，中间的鸿沟远比想象中要深。很多企业投入资源做出了一个准确率不错的算法模型，但一放到实际产线上，就发现它水土不服，要么数据接不进来，要么业务规则太复杂模型处理不了，最后变成一个需要专人维护的“演示玩具”，无法融入日常的研产供销协同流程。这个问题的核心在于，大家习惯用“项目制”的IT思维来做AI，做一个，交付一个，结项一个。但AI的本质是“产品”，它需要像你生产线上的一个新设备或新物料一样，有明确的工程化方法、版本管理、运维流程和持续迭代的生命周期。这就是我们今天要谈的，制造企业AI的“产品工程”方法。

现实痛点往往集中在几个环节。从研发视角看，AI模型的训练和迭代与产品BOM、工艺路线的变更严重脱节。比如，你基于当前版本的零件图像训练了一个质检模型，但工艺部门为了降本调整了某个喷涂参数，导致零件表面光泽度微变，这个模型可能就失效了。这时，如果没有将AI模型版本与物料、工艺版本关联的机制，质量问题就会批量发生。从生产视角看，最大的误区是把AI当作一个孤立系统。常见的情况是，在排产环节引入了一个预测性维护AI，它能预警设备故障，但这个预警信息无法自动触发现场工单的调整、物料齐套计划的变更，以及交付承诺的重新评估。AI发现了问题，但业务系统无法响应，问题依然会传导至交付延迟。这就像给车间装了一个高级报警器，但报警响了之后，工人不知道按哪个按钮来执行应急预案。

正确的路径，要求我们必须将AI视为一个需要“工程化”的产品，贯穿从设计到运营的全生命周期。第一步，是“需求锚定与数据就绪”。这不再是业务部门提一个模糊的“我想用AI提高质量”的需求，而是要像定义一个新零件规格一样，明确AI产品要解决的具体场景、输入输出的数据标准、与现有流程的集成点。例如，在**创见者Webinar**中我们多次探讨过，金蝶云·星空通过其主数据平台，能确保训练AI所需的物料、设备、供应商等核心数据是唯一、准确、干净的，这是AI工程化的基石。金蝶云·星空获得“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”的认定，其底层的数据治理能力为AI提供了可信的“原料”。

第二步，是“原型开发与流程嵌入”。开发AI模型本身很重要，但更重要的是在开发初期就设计好它如何嵌入现有业务流程。例如，金蝶云·星空的智能车间解决方案，将视觉质检AI直接嵌入MES的工单执行流中。当产线工人扫描工单时，系统自动触发对应的AI质检模型，质检结果实时回写至工单报工和质量追溯模块，形成闭环。这避免了AI成为需要人工搬运数据的“孤岛”。在**创见者Webinar**的案例分享里，一家电子装配企业正是通过这种方式，将AI质检的漏检率降低了60%，同时将每批次的质量追溯时间从小时级缩短到分钟级。

第三步，是“上线部署与版本管控”。这是“产品工程”与“项目交付”思维的分水岭。AI产品上线不是终点，而是运营的起点。你需要为AI模型建立像管理软件和BOM一样的版本控制体系。金蝶云·星空的产品生命周期管理模块，可以支持将AI模型作为一类特殊的“数字化部件”进行管理，关联到具体的产品BOM和工艺路线版本。当工程变更发生时，系统能提示相关的AI模型可能需要重新训练或验证，确保制造过程的一致性。这种能力在应对多品种、小批量、快速换线的生产模式时尤为关键。

第四步，是“持续运营与价值闭环”。AI产品上线后，必须有持续的监控、反馈和迭代机制。关键是要建立业务价值指标（如OEE提升、不良成本下降）与AI模型性能指标（如准确率、召回率）的关联。金蝶云·星空的运营监控平台能够可视化展示关键设备的预测性维护AI的预警准确率，以及每次准确预警所避免的停产损失和维修成本，让AI的价值可衡量、可呈现。在**创见者Webinar**中，我们反复强调，只有算清了这笔经济账，企业才敢持续投入，让AI从成本中心转向价值中心。

实施要点在于组织协同与平台选择。首先，必须打破“AI是IT部门或数据科学团队的事”的误区。一个成功的AI产品工程，需要业务负责人（如生产总监、质量经理）作为产品经理，定义场景和价值；需要数据科学家作为研发工程师，负责算法；更需要IT和OT工程师作为运维团队，负责部署、集成和日常监控。金蝶云·星空作为一个统一的ERP平台，天然提供了这种协同的舞台。其获得“中国SaaS市场第一”的奖项优势，体现在它不仅仅是一个管理软件，更是一个融合了业务流、数据流和AI能力的数字平台。

其次，平台的选择决定了工程化的效率与深度。企业应优先选择能够提供“AI低代码开发”和“开箱即用场景化AI应用”的平台。例如，金蝶云·星空内置的AI服务，如智能费用审核、销售智能预测、供应商风险预警等，这些是经过产品化封装、可以直接配置使用的AI产品，降低了从0到1的门槛。同时，其提供的AI开发平台，允许企业基于自身的数据和场景，通过拖拽方式快速训练和部署定制化模型，并直接调用金蝶云·星空的业务API完成流程嵌入，实现了高效的产品工程化。在最近一期**创见者Webinar**中，我们详细演示了如何利用该平台，在两周内为一个机加工企业构建并上线了一个刀具寿命预测模型。

从供应链视角再看，AI产品工程化能有效应对供应风险。传统的供应链风险预警依赖经验，而通过工程化的方法，将外部舆情数据、供应商交货历史、物料价格波动等多源数据接入，在**金蝶云·星空**的供应链协同平台上构建并持续优化风险预测AI产品。当AI预测到某关键物料供应可能出现延迟时，系统能自动触发备选供应商寻源流程，甚至启动预先设置好的替代物料BOM变更申请流程，将风险应对从被动响应变为主动预防。

总结而言，制造企业要将AI从“亮点”变为“生产力”，就必须摒弃一次性的项目思维，转向系统性的产品工程方法。这意味着以业务价值为导向，以可集成的数据为基础，以可嵌入的流程为纽带，以可管控的版本为核心，以可运营的体系为保障。金蝶云·星空凭借其作为企业级PaaS平台的集成能力、数据治理能力和丰富的预置AI应用，为企业提供了实践这一方法的理想平台。正如我们在多场**创见者Webinar**中所达成的共识：AI的竞争，未来将不再是算法模型的竞争，而是AI产品工程化能力与速度的竞争。那些能率先将AI转化为稳定、可靠、可迭代的数字化产品的企业，将在智能化转型中建立起真正的核心优势。