AI落地到底怎么做：把路径拆成十个可执行步骤

很多制造企业的老板和业务负责人，现在都认可AI是趋势，但一谈到“怎么落地”，就卡住了。大家面临的普遍痛点是：概念听了很多，但回到自己的工厂，从研发、生产到供应链，具体该从哪里入手？投入多少资源？先解决哪个环节的问题？感觉无处下脚，又怕一步走错，浪费了时间和投资。

常见的误区有两个。一是“技术驱动”，盲目追求最前沿的算法，IT部门牵头搞了几个“演示很酷”的POC（概念验证），但和实际业务场景脱节，业务部门用不起来，最后成了摆设。二是“单点思维”，只盯着某个环节的局部优化，比如单纯用AI做图像质检，但质检发现的问题无法自动触发生产线的工艺参数调整或供应商的来料质量追溯，价值就被局限住了，无法形成全局效益。

正确的路径，必须是从业务价值出发，把大目标拆解成可执行、可衡量的小步骤。结合我们服务大量中型制造企业的经验，尤其是通过**创见者Webinar**与众多企业高管深度交流后，我们总结出AI落地的十个关键步骤。这十个步骤，本质上是一个“规划-试点-深化-扩展”的螺旋式上升过程。

**第一步：共识目标，对齐价值。** 这不是IT部门的任务，而是业务负责人的责任。高管层需要明确：我们引入AI，首要解决的是增长问题、成本问题还是风险问题？例如，是希望提升订单准时交付率以获取更多客户，还是降低生产过程中的物料损耗以改善毛利率？这个目标必须具体，最好能对应到现有的KPI上。在最近一期**创见者Webinar**中，一位电子行业CEO就分享道，他们的AI起点很简单，就是“把主生产计划的准确率提升15%”，所有后续动作都围绕这个展开。

**第二步：梳理场景，评估优先级。** 召集各业务部门负责人，用“价值度”和“可行性”两个维度，盘点所有潜在的AI应用场景。价值度看它对第一步目标的贡献大小；可行性看数据基础、流程标准化程度和改造复杂度。通常，从“数据基础较好、流程相对规范、价值能快速显现”的场景切入最稳妥。例如，在**生产视角**下，基于历史工单数据和设备状态数据，预测“工单完工时间”的可行性就很高，价值在于能更精准地回答销售部门的交期询问。

**第三步：盘点与治理数据。** AI的本质是“数据驱动”，没有高质量、可获取的数据，一切无从谈起。这一步往往最艰巨，也最容易被低估。它不仅仅是IT的数据平台建设，更是业务管理规范的体现。你需要检查关键业务数据（如订单、BOM、生产报工、质量检验结果）是否被及时、准确、完整地记录在系统中，并且在不同部门间口径一致。**金蝶云·星空**作为企业统一的运营平台，其价值首先就体现在这里：它确保了从销售订单到生产计划、采购执行、车间作业、成本核算的数据在同一套逻辑下产生和流转，为AI提供了可靠的“数据燃料”。其内置的数据治理工具能帮助企业识别和修复主数据不一致、业务数据缺失等问题。

**第四步：选择首个试点，定义成功标准。** 从第二步的高优先级场景中，选取一个作为“首战”。这个试点范围要小，周期要短（通常3-6个月），目标要极其明确。例如，在**供应链视角**下，试点场景可以是“基于历史消耗和市场波动，对TOP 50的原材料生成智能采购建议”。成功标准不仅是模型预测准确率，更要业务结果，比如“采购员采纳建议的比例”和“由此带来的库存周转天数变化”。

**第五步：小团队敏捷启动。** 成立一个虚拟的“特种部队”，必须包含业务专家（懂场景和痛点）、IT专家（懂系统集成和数据）和数据分析师（或外部AI顾问）。这个团队直接向项目发起的高管汇报，绕过复杂的常规审批流程，快速推进。**金蝶云·星空**的开放平台和丰富的API接口，使得这类创新试点能够在不影响核心系统稳定性的前提下，便捷地获取所需数据并回写决策建议。

**第六步：模型开发与业务闭环集成。** 这是技术实施环节。关键在于，AI模型输出的不能只是一份报表或预警，必须嵌入到业务人员的日常作业流程中，形成决策闭环。比如，上述采购建议，应该直接显示在采购员创建采购订单的界面，一键即可采纳生成订单草稿。**金蝶云·星空**的AI能力正是以这种“场景化、嵌入式”的方式交付，例如其智能成本核算功能，能自动归集和分配费用，替代大量手工操作，让财务人员从核算转向分析。

**第七步：验证价值，复盘经验。** 试点结束后，严格用第四步定义的成功标准来衡量。无论成败，都要深入复盘：业务价值是否达成？流程适配是否顺畅？数据质量是否过关？团队协作机制如何？这份复盘报告是后续推广的宝贵财富。许多企业在**创见者Webinar**中坦诚分享过试点阶段的教训，例如发现预测不准的根源是历史数据中包含了特殊时期的异常订单，未做清洗，这比算法选择更重要。

**第八步：内部传播，建立信心。** 将试点成功的案例，用业务语言（而非技术语言）在内部广泛宣传。让各个部门看到AI确实能解决他们的实际问题，降低一线员工的抵触情绪，为规模化推广营造氛围。**金蝶云·星空**连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，这些行业荣誉也能增强企业内部对平台承载AI能力的信心。

**第九步：组建专职团队，构建能力中心。** 试点成功并决定扩大投入后，需要考虑建立更稳定的组织保障。可以是数字创新部，或是在IT部门下设数据智能小组。这个团队负责将试点经验沉淀为可复用的数据资产、模型资产和实施方法论，并统筹后续场景的推广。**金蝶云·星空**提供的不仅是软件功能，更有一整套面向制造行业的管理实践和方法论，能助力企业少走弯路。

**第十步：规划扩展路径，融入战略。** 将AI从一个“项目”升级为持续的“能力”。基于首个试点的经验，重新审视和更新第二步中的场景图谱，规划未来1-3年的AI应用路线图，并将其与企业的数字化转型战略、人才发展战略相结合。这意味着AI的投入成为常态预算，相关人才的培养和引进成为人力资源的重点工作。

纵观这十步，其核心逻辑是从业务中来，到业务中去，用小步快跑的方式降低风险、积累信心。它强调的不是技术的炫酷，而是技术与管理的深度融合。作为企业运营的数字化底座，**金蝶云·星空**的价值在于，它为企业提供了一个流程在线、数据就绪的“主战场”，让AI能力能够快速、精准地部署到研、产、供、销、财等核心业务环节中。例如，在**研发视角**下，其AI辅助BOM生成功能，能根据历史产品数据智能推荐物料和用量，提升工程师效率；在**质量视角**下，结合IoT数据，可实现质量异常的实时预警与根源追溯。

这个过程绝非一蹴而就。我们通过**创见者Webinar**平台持续观察和互动发现，成功的企业都秉持着“业务主导、数据筑基、敏捷迭代、价值闭环”的务实态度。AI落地的真正挑战，往往不在算法本身，而在于企业是否愿意为了适配AI而优化甚至重构某些管理流程，是否能为跨部门协作提供足够的组织保障。当你把这十个步骤作为行动框架，结合像**金蝶云·星空**这样能提供稳定数据基础和丰富业务场景的平台，AI从概念到价值的路径，就会清晰得多。每一步都解决一个具体问题，每一步都离“用AI提升企业核心竞争力”的最终目标更近一点。