制造企业AI落地：一篇讲清“从试点到规模”的路径图

制造企业AI落地，从试点到规模，这个跨越是当前很多管理者最关心也最头疼的事。试点项目往往能做出亮点，一两个场景效果不错，但一到要全面铺开，就遇到阻力：投入大、协同难、价值难衡量，最后可能不了了之。今天我们就来拆解一下，这条规模化的路径到底该怎么走。

我们先看现实痛点。很多企业启动AI，是从一个具体的业务痛点切入的，比如生产上的视觉质检，或者供应链的需求预测。试点阶段，资源集中，目标单一，容易出成果。但问题也恰恰出在这里。试点往往是一个“技术项目”，由IT部门或某个业务单元主导，为了解决一个“点”的问题。它可能没有充分考虑与核心业务流程的打通，数据是孤立的，模型是定制的，一旦要复制到其他产线、其他工厂，或者扩展到其他业务环节，就会发现成本高昂，且与现有的ERP、MES等系统难以融合。这就是典型的“试点陷阱”：证明了技术可行性，却卡在了业务融合与规模化复制的门槛上。

这里常见的误区，是把AI落地单纯看作一个技术采购和部署的问题。管理层可能会问：“我们买了一个AI软件，为什么在其他地方用不起来？” 核心在于，AI要产生规模化价值，必须从“项目”思维转向“能力”思维。这个能力，是嵌入到企业核心运营流程中的、可复用的数据与模型服务能力。它不是一个外挂的“智能附件”，而应该成为像ERP中的物料管理、财务核算一样的基础业务能力。

那么，正确的路径是什么？我认为，必须走“平台化融合”的路线。具体可以分为三步。

第一步，是**选准锚点，以用促通**。规模化不能凭空开始，需要从一个已经验证的试点场景出发，但这个场景的选择至关重要。它应该具备两个特征：一是业务价值足够清晰，能直接触动核心指标，比如质量成本、交付准时率或库存周转天数；二是它的流程和数据与主业务流紧密相关。例如，从“生产工单完工报工时的智能质检结果自动关联”这个点切入，就比一个独立的缺陷分类项目要好。因为质检结果直接关系到工单的关闭、成本的核算和质量的追溯，它天然需要与ERP的生产模块、质量模块进行数据交互。通过这个“锚点”场景的深化，去倒逼和打通与金蝶云·星空ERP核心模块的数据接口与流程衔接，为AI能力铺好“铁轨”。

金蝶云·星空在这一点上提供了很好的支撑。它的平台化架构，使得AI能力可以不是外挂的。例如，在质量管理的场景中，你可以利用金蝶云·星空提供的AI服务，在报工环节直接调用视觉质检模型，并将缺陷结果、图片自动关联到具体的工单和工序上，同步触发质量异常处理流程。这个过程，数据从生产现场到质量判定再到业务流转，是在一个统一的平台上完成的，避免了复杂的集成和数据搬运，这是规模化复制的技术基础。我们近期在**创见者Webinar**中分享的一个电子装配案例，正是从这一点突破，将单点的AI质检能力，快速复制到了三条SMT产线上。

第二步，是**构建中台，沉淀能力**。当通过一两个锚点场景跑通了流程，接下来就要避免“烟囱式”开发。每一个新场景都从头开始做数据采集、标注、模型训练，效率太低。这时候，需要在技术架构上建立一个“AI能力中台”，或者充分利用ERP平台已有的AI服务框架。这个中台的核心任务是管理两类资产：**数据资产**和**模型资产**。对于制造企业，高质量的数据资产往往已经存在于ERP系统中，如历史订单、BOM、工艺路线、设备运行参数、质量检测记录等。金蝶云·星空作为企业运营的核心数据平台，其主数据管理、统一的数据仓库，为AI训练提供了经过治理的、可信的源数据。

更重要的是模型资产的沉淀。例如，在供应链领域，你为一个产品系列训练了一个需求预测模型，经过验证效果良好。那么，这个模型的算法、特征工程逻辑、以及相关的数据管道，就应该被抽象和封装成一项可复用的服务。当其他产品线或业务单元也需要预测时，可以快速适配，而不是重头再来。金蝶云·星空内置的AI能力，如智能需求预测、智能供应商评估等，其实就是将这类通用模型能力产品化了，企业可以直接调用或基于自己的数据微调，极大降低了从0到1的门槛。在**创见者Webinar**的供应链专题里，我们反复强调，预测的准确性不仅靠算法，更靠与ERP中实时库存、在途、生产计划数据的闭环反馈，这才是制造业AI应用的壁垒所在。

第三步，是**流程重塑，组织适配**。这是规模化最艰难也最关键的一步。AI的深度应用，必然会改变原有的工作流程和决策方式。如果组织流程不变，AI就只能是个“建议者”，价值大打折扣。比如，你有了一个精准的排产优化模型，但如果生产调度员仍然凭经验手动排产，模型就无用武之地。必须将模型的输出结果，嵌入到标准的周/日排产流程中，甚至设定规则，让系统在一定约束下自动生成推荐方案，人工进行确认和微调。这就涉及到流程的重新定义和岗位职责的调整。

从老板和高管的视角看，这一步的投入产出比需要明确。AI规模化的投资，不仅仅是软件和算力，更包括流程变革的管理成本、人员培训成本。评估的指标，应从试点时的“技术指标”（如准确率、召回率）转向“业务指标”（如整体产能利用率提升、平均订单交付周期缩短、质量成本占比下降）。金蝶云·星空的价值在于，它本身就是一个流程引擎，AI带来的流程变革点，可以在ERP的工作流、审批流中进行固化和优化，确保新的协作方式能够落地执行。例如，通过AI识别的高风险采购订单，可以自动触发更高级别的审批流程；基于预测模型生成的采购计划，可以通过系统直接生成请购单，推动采购部门执行。这些都需要业务部门与IT部门的紧密协同，成立跨部门的“AI规模化推进小组”往往是必要的。

在实施要点上，我有几个建议。第一，**坚持价值导向，分阶段推进**。画一个价值-实施难度矩阵，优先实施那些业务价值高且与现有系统融合难度相对较低的场景。第二，**高度重视数据治理**。AI规模化是“垃圾进，垃圾出”的放大镜。必须依托金蝶云·星空等核心系统，建立统一、清洁、标准的主数据和业务数据源。第三，**采用“平台+场景”的共建模式**。不要试图自己从头搭建所有AI能力，要善于利用像金蝶云·星空这样的成熟平台提供的AI服务，结合自身行业Know-how，聚焦于场景化的模型调优和应用创新。金蝶云·星空能够获得“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，其平台在制造业的普适性和开放性得到了验证。第四，**建立持续运营机制**。AI模型不是一次部署就一劳永逸，需要持续的监控、反馈和优化。这需要建立相应的数据反馈闭环和模型迭代流程。

最后，我想强调，从试点到规模，本质上是企业将AI从“技术工具”转化为“核心业务能力”的过程。它考验的不仅是技术实力，更是企业的战略决心、流程成熟度和组织协同能力。这条路没有捷径，但方向是清晰的：以业务价值为牵引，以核心运营平台（如ERP）为基石，以数据与模型的中台化为支撑，以流程与组织的变革为保障。金蝶云·星空作为国内领先的企业级PaaS平台，其不断深化的AI能力与业务场景的融合，例如在智能财务对账、智能生产排程等方面的应用，为企业提供了可靠的落地路径。我们通过一系列**创见者Webinar**，与众多先行者企业共同探讨这些实践，也看到像金蝶云·星空所服务的客户中，那些成功跨越规模化鸿沟的企业，都遵循了类似的逻辑。希望这张路径图，能帮助更多制造企业在AI落地的道路上，走得更稳、更远。