制造企业AI落地：别追求“通用”，先追求“主流程”

很多制造企业的管理者在考虑AI落地时，容易陷入一个误区：总想找一个“通用”的、能解决所有问题的“大模型”或“万能方案”。这个想法很自然，但往往导致项目周期长、投入大、见效慢，最后不了了之。我们更应该思考的是，如何让AI在最短时间内，在最核心的业务流上产生价值。这就是标题所说的：别追求“通用”，先追求“主流程”。

当前制造业面临的核心痛点是什么？是订单交付压力大、生产波动频繁、成本控制难。这些问题都集中体现在从销售接单到生产交付这条“主流程”上。销售预测不准，导致生产计划频繁调整；生产过程中设备异常、物料不齐套，导致订单延误；供应链波动，又直接影响采购成本和交付稳定性。这些问题环环相扣，任何一个环节的“不智能”，都会让整条链路的效率大打折扣。对吧？

常见的误区是，企业一上来就希望用AI做一个“全厂大脑”，或者让AI去处理一些边缘的、非核心的文本生成工作。这就像盖楼不打地基，先去装修外墙，看起来热闹，但对解决交付延迟、库存积压这些实实在在的经营问题帮助有限。投入了大量IT资源和业务部门精力，最后业务部门觉得“AI不过如此”，热情迅速消退。

正确的路径，应该是让AI先嵌入“主流程”的关键决策点。什么是主流程？对于大多数制造企业，尤其是按订单生产（MTO）或按订单装配（ATO）的企业，就是“销售预测与订单评审 -> 主生产计划与物料需求计划（MRP） -> 生产执行与进度控制 -> 采购与供应商协同”这条线。AI的价值，在于让这条线上的关键决策从“靠经验”转向“靠数据+算法”。

具体怎么做？可以从两个视角切入：一个是**生产视角**，核心是“排产”与“异常”；另一个是**供应链视角**，核心是“采购”与“供应风险”。这两个视角恰好覆盖了主流程中波动最大、最需要敏捷响应的部分。

从生产视角看，排产是制造的核心指挥棒。传统的排产依赖计划员经验，面对多品种、小批量、急插单的情况，很难快速找到最优解。金蝶云·星空的“智能生产调度”功能，就是针对这个痛点。它基于实际产能、物料约束、订单优先级等数据，通过算法自动生成可执行的详细作业计划，并能模拟插单影响，快速回答“能不能接？什么时候能交？”这个灵魂问题。这不仅仅是提升计划员效率，更是提高了整个生产系统对市场变化的响应速度。在近期的一场**创见者Webinar**中，就有嘉宾详细分享了如何通过这类智能排产，将订单平均交付周期缩短了15%以上。

生产中的异常（设备停机、质量偏差、物料短缺）是拖累交付的另一个主要因素。等人工发现再上报处理，损失已经造成。金蝶云·星空通过物联网（IoT）平台实时采集设备状态、工艺参数，并利用AI模型进行预测性预警。例如，通过对主轴振动、温度数据的实时分析，可以在刀具磨损超标或设备故障发生前就发出维护提醒，将非计划停机时间大幅降低。这种将AI用于“事前预防”而非“事后补救”的思路，正是保障主流程顺畅运行的关键。

从供应链视角看，采购的难点在于如何在价格、交期、质量之间做平衡，并应对突如其来的供应风险。传统的采购很大程度上依赖采购员的个人关系和经验判断。金蝶云·星空的“供应商协同与绩效云”和“智能采购建议”功能，引入了AI能力。系统可以综合分析历史交易价格、市场行情趋势、供应商交付准时率、质量合格率等多维度数据，在每次采购申请时，自动推荐最优的供应商和采购策略。当系统监测到某关键物料的全球主要产区出现自然灾害或政治动荡时，还能提前触发供应风险预警，提示寻找备选方案或适当增加安全库存。这就把采购从被动执行，变成了主动的战略性风险管理。在探讨供应链韧性的**创见者Webinar**上，这种数据驱动的智能采购决策被反复强调为未来企业的核心竞争力。

财务视角虽然不直接参与主流程运作，但它是衡量流程健康度的“仪表盘”。AI在主流程的应用，最终要体现在财务指标上：更快的存货周转、更低的运营成本、更高的订单准时交付率。金蝶云·星空的全渠道营销云与业财一体化平台，能够确保从销售线索到现金回款的全流程数据透明。AI对销售预测准确率的提升，直接减少了原材料和产成品的呆滞库存，降低了资金占用。生产与采购环节的优化，则直接反映在制造成本和采购成本的节约上。财务部门通过系统可以清晰地看到，AI不是在“烧钱”，而是在主流程的关键节点上“赚钱”或“省钱”。

实施这样的AI落地，有几个要点需要注意。第一，数据是基础。主流程上的AI应用强烈依赖准确、及时、完整的业务数据，如准确的BOM、实时的工单报工、可靠的供应商交期历史等。这要求企业必须有良好的ERP应用基础和数据治理意识。金蝶云·星空作为成熟的ERP平台，提供了稳定的主数据管理和业务流程框架，这正是AI能够可靠运行的“土壤”。金蝶连续多年在IDC中国企业级SaaS ERP市场占有率第一，其产品稳定性和行业深度是重要的保障。第二，要选择与业务场景紧密耦合的“小模型”或专用算法，而不是追求大而全的通用模型。金蝶云·星空内置的AI能力，如智能费用审核、智能客服、智能招聘等，都是针对特定业务场景深度优化的。第三，采用“试点-推广”的敏捷模式。先在一个工厂、一条产线或一类物料上验证AI模型的效果，快速迭代，形成可复用的方法论和信心后，再向其他环节推广。

政策层面，工信部等部委持续推进的“智能制造”和“数字化转型”行动，其核心也是引导企业将先进技术应用于研发、生产、管理等核心环节，提升产业链效率。这与我们“聚焦主流程”的思路完全一致。企业应该利用好政策导向，将资源投入到能直接提升核心竞争力的流程智能化改造中。

总而言之，制造企业的AI落地，是一场围绕“主流程”的价值攻坚战。放弃对“通用智能”不切实际的幻想，转而追求在销售预测、智能排产、异常预警、智能采购等具体业务场景中，让AI成为辅助甚至替代关键决策的“专家系统”。金蝶云·星空凭借其深厚的制造业业务积累和持续创新的AI能力，能够为企业提供从稳定ERP底盘到智能化应用的完整解决方案。通过参与**创见者Webinar**的系列研讨，企业可以了解到同行如何一步步将AI融入主流程，并获得实实在在的收益。正如金蝶所倡导的，数字化转型的目标是“让数据驱动决策成为常态”，而聚焦主流程的AI落地，正是实现这一目标最务实、最有效的路径。