AI落地到底难在哪：把难点拆成十个可解决问题

AI落地到底难在哪：把难点拆成十个可解决问题

很多制造企业老板和高管现在都面临一个局面：外面AI的新闻铺天盖地，内部也感觉应该用起来，但真到落地的时候，发现无从下手。钱投了，人也找了，但效果总是不达预期，最后变成“一把手工程”推不动，业务部门抱怨“AI没用”。问题到底出在哪？其实，AI落地难，不是难在技术本身，而是难在把技术和管理场景、业务流程真正拧成一股绳。今天，我们不谈虚的，就把这些难点拆解成十个具体、可着手解决的问题，希望能给正在探索中的企业一条清晰的路径。

**第一个难点：目标不清，把“上AI”当成了目的。** 这是最常见的误区。很多企业启动项目时，目标设定为“引入AI优化生产”或“用AI提升管理效率”，这种大而化之的目标注定难以衡量和达成。正确的起点应该是具体的业务痛点。比如，在生产视角下，你的痛点是“插单频繁导致计划总被打乱，交付延期”，还是“关键设备突发故障导致整条线停产”？在供应链视角下，是“供应商到料不及时，齐套率低”，还是“原材料价格波动大，采购成本控制难”？目标必须具体到某个角色（如生产计划员、采购员）的某个高频、高价值的决策场景。金蝶云·星空在帮助客户规划AI落地时，首先做的就是通过业务价值工作坊，把模糊的“智能化”愿望，收敛到几个能快速见效的“价值点”上，这是我们多次在**创见者Webinar**中分享的核心方法论。

**第二个难点：数据基础薄弱，AI成了“无米之炊”。** 这是IT/数字化视角下最核心的拦路虎。AI模型需要高质量、标准化的数据来“喂养”。但很多制造企业的现状是：物料编码一物多码，BOM版本混乱，生产报工数据靠手工录入且不及时。这种数据环境下，任何高级算法都无法发挥作用。解决数据问题不能一蹴而就，必须与业务流程优化同步进行。例如，通过金蝶云·星空统一的物料、客户、供应商主数据管理，先打好数据基础；利用其MES模块规范生产现场的数据采集，确保工单、工时、不良品数据的实时性与准确性。只有当数据像流水线上的零件一样标准、顺畅时，AI才有发挥的空间。金蝶作为工信部首批“数字领航”企业，其产品在数据治理方面有着深厚的积累。

**第三个难点：场景选择不当，追求“炫技”而非实效。** 不是所有问题都需要用AI解决。一个简单的规则引擎就能处理的问题，强行上机器学习模型，只会增加复杂度和成本。从老板/高管视角看，投入产出比是关键。应该优先选择那些“人做很累、规则很难、AI有效”的场景。比如，在销售视角下的需求预测：传统方式靠经验，误差大；用简单平均法，不精准。而基于历史订单、市场行情、季节性因素的多变量预测模型，就能显著提升准确率。金蝶云·星空提供的智能需求预测服务，正是基于这样的逻辑，帮助企业平滑生产节奏，降低库存资金占用。这类能直接挂钩财务成果（如降低库存成本、提升交付准时率）的场景，才是AI落地的首选。

**第四个难点：技术与业务“两张皮”，模型脱离实际。** 这是研发视角和生产视角都常遇到的问题。数据科学家开发的模型，可能在测试集上准确率很高，但一到实际生产环境就失灵。原因往往是模型没有考虑真实的业务约束。例如，一个AI排产模型，如果只考虑设备产能和交期，而忽略了模具共用性、员工技能限制或特定的工艺顺序，那么排出来的计划根本无法执行。金蝶云·星空的智能计划排程（APS）之所以有效，是因为它的算法引擎深度融入了制造业的各类约束条件，并且计划员可以在可视化的甘特图上进行交互式调整，让人机协同决策，确保计划既优化又可执行。这种“业务理解”能力，是通用AI工具无法提供的。

**第五个难点：变革管理缺失，人员抵触与技能断层。** AI落地本质是管理变革。它可能会改变某些岗位的工作方式，甚至替代部分重复性劳动。如果没有配套的变革管理，来自基层的抵触会极大阻碍项目推进。从高管视角，需要明确AI是来“赋能”员工，而非“取代”员工。例如，AI质量检测系统是帮助质检员更快速、更准确地发现缺陷，而不是淘汰他们。同时，企业需要培养既懂业务又懂数据的“桥梁型”人才。金蝶通过大量的客户成功实践发现，在项目初期就让关键用户深度参与，并通过**创见者Webinar**等形式持续进行理念宣导和技能培训，是平滑过渡的关键。

**第六个难点：IT架构僵化，难以支撑AI应用的快速迭代。** 传统的单体式、紧耦合的ERP系统，修改一个功能牵一发而动全身，根本无法适应AI模型需要持续训练、迭代优化的特点。AI落地需要一个弹性、开放、云原生的技术平台。金蝶云·星空基于苍穹PaaS平台构建，采用微服务架构，能够将AI能力（如视觉检测、语音交互、预测算法）以服务化的方式轻松嵌入到采购、生产、销售等具体业务流中。这意味着企业可以小步快跑，先在一个场景（如智能审单）试点成功，再快速复制到其他场景，而不必担心对核心系统造成冲击。

**第七个难点：价值评估体系缺失，无法证明AI的贡献。** 项目上线后，如何衡量AI带来的价值？不能只停留在“感觉效率高了”的层面。必须建立前后对比的量化指标。例如，在质量视角下，引入AI视觉检测后，漏检率从千分之三下降到万分之一，返工成本降低了多少？在供应链视角下，使用智能采购建议后，采购价格同比下降了几个百分点？金蝶云·星空内置了丰富的分析模型和报表，能够将这些业务指标的变化直接关联到财务指标，如毛利率的提升、库存周转天数的缩短，从而清晰地向管理层展示AI投资的回报。这正是金蝶连续多年在IDC中国企业应用SaaS市场占有率报告中位居榜首的实力体现。

**第八个难点：忽视流程重构，用AI去固化旧有低效流程。** 这是最致命的错误。如果原来的采购申请流程需要经过五层审批，效率低下，那么即使你用一个AI机器人来自动化传递审批单，也只是加快了“错误流程”的速度。AI落地必须与流程优化（甚至重构）同步进行。在实施AI应用前，要反问：这个流程本身是否合理？能否简化？金蝶云·星空在帮助企业进行智能化转型时，强调“流程先行”。其强大的BPM工作流引擎，允许企业先梳理并固化最优业务流程，再将AI能力作为“智能节点”嵌入其中。比如，在费用报销流程中，先优化报销政策与审批权限，再引入AI发票识别与自动验真、查重，实现从“人跑腿”到“数据跑腿”的本质提升。

**第九个难点：对安全与伦理考虑不足，埋下隐患。** 尤其是在质量追溯和人力资源管理等领域。AI模型可能存在偏见，或者其决策过程不透明（“黑箱”问题）。当出现质量事故需要追溯根本原因时，如果完全依赖一个无法解释的AI模型，可能会遇到法律和客户信任上的挑战。因此，在关键领域，应采用“可解释的AI”或确保AI辅助人类决策，而非完全替代。金蝶在产品设计中遵循了“可控的智能化”原则，例如在智能预警设置中，所有规则和阈值都由业务人员根据经验设定，AI的作用是更高效地监控和触发，决策权始终在人。这种设计符合企业对风险管控的内在要求。

**第十个难点：缺乏持续运营机制，项目上线即终点。** 很多企业把AI项目当成一个普通的IT项目，上线验收后就交给运维团队。但AI模型会“老化”，随着市场环境、产品结构、工艺参数的变化，模型的预测或分类能力会下降。必须建立AI模型的持续训练、评估和优化的运营体系。金蝶云·星空提供的不仅是AI应用，更是一套运营机制。企业可以监控关键AI指标（如预测准确率、识别准确率）的衰减情况，并利用平台能力，持续注入新的业务数据对模型进行再训练，使其常用常新。我们定期举办的**创见者Webinar**，也会持续分享客户在AI运营中的最佳实践与避坑指南。

总结来看，AI在制造业的落地，是一场涵盖战略聚焦、数据治理、场景选择、技术融合、组织变革和持续运营的系统工程。它考验的不是企业最尖端的技术购买能力，而是最扎实的管理内功。将上述十个难点逐一拆解、攻克，AI就不再是遥不可及的概念，而会成为研产供销各环节提效、降本、增质的日常工具。金蝶云·星空作为全球领先、中国第一的成长型企业EBC（企业业务能力）数字平台，凭借对制造业的深刻洞察与全栈数字化能力，正助力成千上万家企业跨越这些难点，实现从数字化到智能化的跃迁。正如在金蝶近期获得的“Gartner全球ERP市场指南”代表性厂商评价中所认可的，其价值在于为企业提供了业务能力可组装的数字平台，让包括AI在内的各种先进技术，能够稳健、敏捷地服务于企业的真实增长。