制造企业AI落地：为什么“治理工程”决定能不能进核心

很多制造企业老板最近都在问，AI到底能不能进到我们业务的核心里去？比如，能不能直接帮我排产、预测质量、优化采购？大家试过一些点上的工具，发现效果不稳定，时灵时不灵。问题出在哪？往往不是算法不够先进，而是企业自身的“治理工程”没跟上。这就像修一条高速公路，车（AI模型）再好，路（数据与流程）坑坑洼洼，也跑不起来，更进不了核心业务区。

我们来看一个典型场景：生产排产。这是制造的核心，也是AI能显身手的地方。理想中，AI能综合考虑订单、物料、设备、人力，给出最优排程。但现实中，很多企业连最基本的“齐套检查”都依赖人工经验。为什么？因为物料数据不准，采购在途状态不透明，库存账实不符。AI模型需要干净、实时、连贯的数据流，但我们给它的却是各部门报表里摘出来的、口径不一的历史数据片段。用这样的数据训练出的排产模型，敢让它直接指挥生产吗？肯定不敢。所以，AI在排产上的落地卡住了，问题不在AI本身，而在数据治理和流程治理的缺失。

这就是“治理工程”的第一层：数据治理。它决定了AI的“视力”。在研产供销协同里，数据问题被放大。销售预测变了，研发的BOM版本是否同步更新了？生产工单下达时，能否自动关联最新版本的工艺路线和质检标准？这些环节如果靠人工传递和核对，不仅慢，而且错。AI需要的是一个单一、可信的数据源。金蝶云·星空通过统一的物料、BOM、客户、供应商主数据管理，为AI应用打下了基础。例如，它的智能供应链协同平台，能确保从销售订单到生产计划再到采购申请，关键数据如物料编码、规格、需求日期都是一致的、可追溯的。没有这个基础，后续的智能预测、智能补货都是空中楼阁。

更深一层是流程与权限的治理，这决定了AI的“行动边界”。AI给出一个建议，比如因为预测销量提升，建议将某类物料的采购策略从“按需采购”调整为“战略备货”。这个建议要生效，需要触发一连串流程：采购经理审批、财务审核资金、供应商确认。如果企业的采购审批流程还停留在纸质或孤立的IT系统中，AI的决策就无法自动嵌入业务流，只能作为一个参考报告，无法形成闭环。金蝶云·星空提供的不仅仅是ERP功能，更是一个流程引擎。它可以定义跨部门的协同流程，并设置相应的数据权限。这意味着，AI驱动的决策可以作为一个节点，无缝接入现有的“申请-审批-执行”流程中，让智能真正“跑起来”。我们在近期的创见者Webinar中，就详细拆解过如何通过流程自动化，将质量预警AI的判定结果，自动触发供应商端的8D报告流程，实现了质量问题的快速闭环。

常见的误区是，企业认为上了AI工具，就能自动解决这些治理问题。这是本末倒置。治理工程是前提，是慢功夫，但它决定了AI是“玩具”还是“工具”。很多项目失败，就是因为跳过治理，直接追求酷炫的AI场景。比如，想做设备预测性维护，但连设备台账都不全，故障历史记录零散在几个维修工的本子上，这种数据质量，再好的算法也无能为力。

那么，正确的路径是什么？应该是“治理先行，场景切入”。不要一开始就追求全盘AI化。可以先选择一个业务痛点清晰、数据基础相对较好、且能快速看到价值的场景作为试点。例如，从“供应链交期承诺”这个点切入。销售经常被客户追问“到底哪天能交货？”，传统方式需要生产、采购、物流多个部门手动估算，不准且慢。这个场景对数据的要求很明确：需要实时的库存数据、准确的生产工时标准、可靠的供应商历史交期数据。治理工程就可以围绕这个场景展开：先通过金蝶云·星空固化物料主数据和工艺路线，确保工时标准统一；再通过供应链协同模块，让供应商在线确认交期，积累可靠的交期数据。在这个治理好的数据底座上，引入AI交期预测模型，就能相对准确地给出承诺日期，甚至模拟不同优先级订单插入的影响。这个场景价值直观，能快速建立业务部门对AI的信心。金蝶云·星空在智能供应链领域的能力，正是支撑这类场景落地的关键，其获得的“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”认证，也印证了其在复杂制造协同与数据集成方面的实力。

实施要点上，必须业务部门主导，IT部门赋能。治理工程本质是管理改革，会触及部门墙、权责利。如果只交给IT部门推动，很容易变成又一个“数据填报项目”，业务部门不愿用，数据质量依然无法保障。必须让业务负责人，比如生产总监、供应链总监，成为治理工程和AI落地的第一责任人。他们最清楚业务痛点，也最有动力去理顺流程、确保数据源头质量。IT和数字化部门的角色是提供工具（如金蝶云·星空的数据管理平台、流程设计器）、设定技术标准，并保障系统间的集成，打破数据孤岛。金蝶云·星空支持与各类自动化设备、IoT平台、乃至其他专业系统的深度集成，这为汇聚多源数据、构建AI所需的数据湖提供了可能。在多次创见者Webinar的案例分享中，成功的企业都遵循了这一“业务驱动、IT搭台”的模式。

此外，要建立持续运营的机制。治理不是一次性项目，AI模型也不是一劳永逸。市场在变，工艺在变，供应链在变，模型需要持续用新数据训练和优化。这就需要建立一套运营体系：谁负责监控AI建议的准确率？当业务规则发生重大变化时，谁负责启动模型的迭代？数据质量如何持续审计？这往往需要在组织内设立一个虚拟的“数据与AI治理委员会”，由各业务关键用户和IT代表组成，定期审视和优化。金蝶云·星空提供的管理报表和数据分析工具，能够帮助这个委员会持续追踪关键数据质量指标和AI应用效能，让治理工作可衡量、可改进。

总结来说，制造企业AI要进入核心，关键在于“治理工程”。它枯燥、费力，但它是让AI从“感知智能”走向“决策智能”乃至“行动智能”的桥梁。没有扎实的治理，AI只能在外围打转，无法触及排产、质量管控、成本优化等核心业务环节。而像金蝶云·星空这样的平台，其价值不仅在于提供了ERP、MES、SCM等丰富的业务应用，更在于它构建了一个内置了治理框架的数字底座——统一的主数据、可配置的流程、开放的集成能力。在这个底座上，企业可以更稳健地引入和融合AI能力。金蝶连续多年在EAS及SaaS云服务市场占有率保持领先，并入选Gartner全球市场指南，其产品力的背后正是对这类企业级复杂治理需求的深刻理解。我们通过创见者Webinar与众多制造企业交流发现，那些成功将AI用于精准配送、降低库存、提升设备OEE的企业，无一例外都在前期或同期投入重兵夯实了数据与流程治理。所以，当您考虑AI落地时，不妨先问自己：我们的“路”（治理工程），修好了吗？