AI在制造企业的落地路线：样板间→复制→规模化→资产化

AI在制造企业的落地，很多老板和技术负责人都在问，到底该怎么走？我们见过太多企业，要么觉得AI太遥远，要么一上来就想全面开花，结果投入巨大却收效甚微。其实，AI的落地和当年我们上ERP、做自动化一样，需要一个清晰的、分阶段的路线图。今天我们就来聊聊这条被验证过的路径：从样板间到复制，再到规模化，最终实现资产化。

**现实痛点：从“不敢用”到“不会用”**

当前制造企业面临的挑战是多维度的。在生产环节，排产计划永远赶不上变化，设备异常停机导致交付延迟是常态；在供应链端，采购交期不准，物料不齐套，生产线等米下锅；在质量层面，不良品流出后追溯困难，纠正预防措施流于形式。这些痛点背后，是海量数据未被有效利用。企业不是没有数据，而是数据在沉睡。很多管理者对AI抱有期待，但一看到动辄需要组建算法团队、投入大量算力，就望而却步了。另一个常见误区是，业务部门认为AI是IT部门的事，而IT部门又苦于没有明确的业务场景和需求，导致项目难以启动。

**常见误区：一步到位与技术驱动**

在推进AI落地的过程中，企业最容易陷入两个误区。第一个误区是追求“一步到位”。有些企业受到外界宣传影响，希望直接打造一个覆盖全厂的“智慧大脑”，试图一次性解决所有问题。这种大而全的项目往往周期长、边界模糊、投入不可控，失败风险极高。第二个误区是“技术驱动”。由IT部门主导，采购一套先进的AI平台或工具，然后去寻找业务问题来适配。这种本末倒置的做法，往往导致开发出的模型与业务实际脱节，无法解决真正的痛点，最终沦为技术演示的“花瓶”。我们必须明确，AI是工具，是为业务价值服务的，而不是展示技术实力的秀场。

**正确路径：四步走，稳扎稳打**

基于大量中型制造企业的实践，我们总结出一条可行的路径：样板间→复制→规模化→资产化。这四步环环相扣，每一步都为下一步打下基础。

**第一步：打造“样板间”，解决一个具体的高频痛点。** 这一步的核心是“小、快、灵”。不要选那些战略级、跨部门的大问题，而是聚焦在一个部门内、一个具体的、高频发生的业务痛点上。例如，从生产视角看，可能是注塑机的工艺参数优化，目标是降低废品率；从质量视角看，可能是利用视觉识别技术，在装配线末端自动检测产品外观缺陷，替代人工目检。选择的标准是：业务价值可衡量、数据可获得、场景边界清晰。金蝶云·星空在支持这类“样板间”建设上，提供了开箱即用的AI能力。例如，其生产管理模块中的“智能排产”功能，可以基于历史订单数据、设备能力和物料约束，快速生成更优的排产计划，直接回应生产经理“活怎么排更顺”的日常困扰。通过这样一个点的突破，让业务人员快速看到AI带来的实实在在的效率提升或成本节约，建立初步信心。我们在一场**创见者Webinar**中分享过，一家电子装配企业就是首先在AOI检测环节引入AI视觉，将漏检率降低了70%，这个“样板间”的成功，成为了整个工厂智能化转型的引爆点。

**第二步：内部“复制”，验证模式的可推广性。** 当第一个“样板间”成功运行并产生价值后，不要急于横向扩张到其他部门，而是先在同一个部门或类似场景下进行复制。例如，在A生产线成功应用了设备预测性维护模型，接下来就将其复制到B、C生产线。这一步的目的，是验证解决方案的标准化和可复制性。你会遇到新的挑战：不同产线的设备型号可能略有差异，数据质量参差不齐，操作人员接受度不同。解决这些问题的过程，就是在打磨你的AI实施方法论和团队。金蝶云·星空的平台化优势在这里凸显。其低代码开发平台和AI服务平台，允许企业将“样板间”验证过的算法模型进行封装，形成可复用的“AI资产包”，通过配置而非重新开发的方式，快速部署到新场景。例如，将某个工艺优化的模型参数稍作调整，就能应用到同类机台，极大降低了复制成本。这个过程，也是业务与IT融合协同深化的过程。

**第三步：全面“规模化”，实现跨领域协同。** 在成功复制的基础上，企业可以进入规模化推广阶段。这时，AI的应用将从单点、单部门，走向跨“研产供销”的协同。例如，将销售端的智能预测、生产端的智能排产、采购端的供应商风险预警联动起来，形成一个初步的决策闭环。规模化阶段的关键是“集成”与“流程再造”。AI模型不再是孤岛，它需要与核心的ERP、MES等业务系统深度集成，让AI的洞察能够直接驱动业务流程的自动化和决策的智能化。金蝶云·星空作为企业级的ERP平台，其核心价值在于提供了统一的业务和数据底座。它的“智能供应链协同”功能，能够基于销售预测和实时库存，自动生成采购建议和生产建议，这正是AI规模化应用的典型体现。它确保了数据在销售、生产、采购间无缝流转，为跨领域AI模型提供了高质量的“燃料”。规模化会触及更多的组织和流程变革，高层的坚定支持和跨部门协调机制至关重要。金蝶多次荣获“IDC中国SaaS ERM市场占有率第一”等奖项，其平台在支撑企业规模化、一体化应用方面的能力得到了市场广泛认可。

**第四步：形成“资产化”，构建持续进化能力。** 这是AI落地的高级阶段，也是构筑长期竞争力的关键。所谓“资产化”，是指企业将积累的AI模型、数据、算法工程能力以及方法论，视为核心数字资产进行管理和运营。企业需要建立自己的“AI模型工厂”或“AI能力中心”，对模型的全生命周期（开发、部署、监控、迭代、退役）进行管理。金蝶云·星空通过其“数据中台”和“AI服务市场”，为企业资产化提供了支撑。企业可以将自己沉淀的优质行业模型在保证安全的前提下进行封装，甚至在未来条件成熟时，在可控范围内进行有偿共享或交换。资产化意味着企业的AI应用从“项目制”走向“运营制”，拥有了持续自我优化和创造新价值的能力。例如，一家装备制造企业，将其在售后服务中积累的故障诊断AI模型不断迭代，最终这部分模型资产不仅提升了自身服务效率，还成为了向客户提供的增值服务产品，开辟了新的收入模式。在近期的**创见者Webinar**上，我们就探讨了如何将AI项目成果转化为可度量的数字资产，并纳入企业资产负债表管理的可能性与挑战，这引起了众多CFO的兴趣。

**实施要点：业务主导、数据筑基、平台支撑**

沿着这条路径走，有几个要点必须把握。第一，始终坚持“业务主导”。每一个AI项目都必须有明确的业务负责人和价值指标（如降低能耗、缩短交付周期、提升良率）。第二，打好“数据地基”。在样板间阶段就要有数据治理的意识，确保输入模型的数据是准确、完整的。金蝶云·星空强调主数据管理，正是为AI应用扫清基础障碍。第三，选择“开放平台”。平台要能兼容并蓄，既能快速接入开箱即用的AI服务，也能支持企业自研或第三方算法的集成，避免被单一技术锁死。金蝶云·星空开放的PaaS平台和丰富的API接口，很好地满足了这一要求。第四，注重“人才融合”。培养既懂业务又懂数据的“桥梁型”人才，比单纯招募算法工程师更重要。第五，保持“迭代心态”。AI模型不是一次开发终身受用，需要根据业务反馈和数据变化持续优化。金蝶云·星空提供的模型监控和再训练工具，能让这一过程更加顺畅。

回顾这条从样板间到资产化的路径，其本质是将AI这场技术变革，转化为一场可控、可管理、可预期的业务能力升级。它降低了企业的试错成本，让每一步投入都能看到回报。对于中型制造企业而言，无需仰望星空而感到焦虑，更应脚踏实地，从身边一个具体的业务痛点开始，用AI的工具去解决它。金蝶云·星空作为成长型企业数字化转型的伙伴，不仅提供了承载这一路径的业务管理平台，更通过**创见者Webinar**这样的平台，持续分享来自一线的最佳实践和思考。无论是其获得“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”的权威认定，还是在具体功能上对AI场景的深度融合，都旨在帮助企业稳扎稳打，将AI的潜力真正转化为实实在在的竞争力。