面向老板：AI年度规划怎么提才像“能落地的战略”

年底了，很多老板都收到了IT或者业务部门提交的“AI年度规划”，但翻了几页，感觉更像一份“技术采购清单”，而不是一份“能落地的战略”。问题出在哪？关键在于，规划没有从老板最关心的“增长、风险、组织协同、投入产出”这个高管视角出发，也没有锚定在制造业最核心的“研产供销协同”这个真实战场上，导致规划飘在空中，无法与业务痛点共振。

**现实痛点：规划为何总像“空中楼阁”？**

最常见的误区，是把AI规划做成了“技术秀”。规划里罗列了一堆“智能预测”、“数字孪生”、“RPA机器人”等时髦词汇，却很少回答：我们当前最大的业务瓶颈是什么？哪个环节的浪费最严重？投入AI，首先解决哪个问题能最快见到效益？例如，销售预测不准，导致生产要么忙死、要么闲死，库存积压严重。这时候，规划如果只提“引入AI预测模型”，而不去梳理销售、生产、供应链的数据如何打通，历史订单、市场情报、产能数据如何成为模型的养分，那么再先进的模型也只是一个昂贵的摆设。

另一个误区是“点状应用，缺乏协同”。很多规划会提议在质检环节上AI视觉，在客服环节上智能问答，在财务环节上智能审单。这些点上的效率提升有价值，但如果没有一个统一的平台来承载和串联这些智能，就会形成新的“数据孤岛”和“智能孤岛”。AI在质检环节发现了某批次原材料问题，信息能否自动触发采购部门向供应商索赔、生产部门调整工单、仓库冻结库存？如果不能，AI的价值就大打折扣，只是局部优化，无法带来全局性的流程重塑和效率跃升。

**正确路径：从“业务价值流”切入，规划“能落地”的AI战略**

一份像战略的AI规划，起点必须是业务价值流。对于中型制造企业，核心价值流就是“从订单到交付”（OTD）。你的AI规划，就应该沿着这条流，去诊断、去赋能。

1.  **销售与预测协同：解决“要生产什么”的难题。** 规划不能只说“用AI做预测”。而要明确：我们将把**金蝶云·星空**的销售订单数据、历史出货数据，与外部市场数据结合，在**金蝶云·星空**平台上构建需求感知模型。目标是降低中长期预测偏差率，让生产计划有一个更可靠的“锚”。这不仅仅是IT部门的事，需要销售、计划、生产负责人共同参与数据规则的制定和模型效果的评估。我们可以在**创见者Webinar**中，看到同行如何利用类似方法，将预测准确率提升到一个新的水平。

2.  **计划与生产协同：解决“怎么高效生产”的难题。** 当预测和订单进来后，传统排产依赖老师傅经验，面对急单、插单、物料短缺时容易混乱。AI规划应聚焦于“智能排产与动态调度”。例如，规划中可以写明：我们将基于**金蝶云·星空**的MPS/MRP运算结果和详细的产能、工装、人员数据，引入有限产能排程算法。当发生设备异常或订单变更时，系统能模拟多种排产方案的影响（对交期、对成本），辅助计划员快速决策。这直接关系到交付准时率和产能利用率。**金蝶云·星空**在生产管理与智能排程方面的深度能力，可以为此提供坚实的平台支撑，其方案曾荣获工信部相关领域的权威奖项，体现了在制造业复杂场景下的实用价值。

3.  **采购与供应链协同：解决“用什么生产”的难题。** 物料不齐套，再好的排产计划也是空谈。AI规划在这里要关注“供应风险预警”和“智能寻源”。例如，规划可以提出：利用**金蝶云·星空**的供应商协同平台数据，对关键物料的交期、质量历史、价格波动进行监控，通过算法识别高风险供应商和物料，提前预警。对于通用件，可以探索基于历史消耗规律的智能补货建议。这能有效降低库存资金占用，同时减少生产线待料风险。在**创见者Webinar**里，经常有企业分享他们如何借助这类工具，将库存周转天数降低了可观的天数。

4.  **质量与追溯协同：解决“如何持续良品生产”的难题。** AI质检是热点，但规划要超越“上几台相机”。要规划如何将质检结果（尤其是缺陷图片和特征数据）与生产批次、工艺参数、供应商批次在**金蝶云·星空**中进行全链路关联。通过AI分析，不仅实现实时分拣，更能定位缺陷根源——是某台设备参数漂移？还是某批次原材料问题？从而实现从“纠正”到“预防”的跨越。这才是质量成本的根本性降低。

**实施要点：让AI规划“接地气”的四条原则**

第一，**以“小场景”撬动“大价值”**。不要追求一蹴而就的全盘智能化。选择1-2个OTD流程中痛点最明显、数据基础相对较好的环节作为突破口。例如，从“智能审单”开始，让AI自动校验销售订单的配置、价格、交期合规性，减少人为差错和返工。**金蝶云·星空**在流程自动化与智能审核方面有开箱即用的能力，能快速见效，建立团队信心。成功后再扩展到更复杂的场景。

第二，**数据治理是“隐藏前提”**。任何AI项目，数据质量决定天花板。规划中必须包含相应的数据治理条款：统一物料、客户、供应商编码（主数据），规范订单、工单、报工等业务数据的录入流程。没有**金蝶云·星空**这类ERP系统打下的数据基础，AI就是无源之水。规划里要明确，AI项目与ERP数据治理项目需同步规划、协同推进。

第三，**组织与人才配套**。AI不是IT部门的独角戏。规划里需要设计“业务+IT+数据”的融合团队。业务部门是需求提出者和效果验收者，IT部门负责平台集成和数据管道，可能需要引入或培养数据分析师、算法工程师。同时，要通过培训，让一线员工理解AI是辅助工具，而非替代，消除抵触情绪。**创见者Webinar**就是一个很好的组织学习平台，让不同部门的管理者听到同一套语言，理解协同的价值。

第四，**衡量投入产出，用“业务语言”说话**。规划中的目标，必须翻译成老板和高管能懂的业务指标。不是“模型准确率达到95%”，而是“预测偏差率降低X%，从而将原材料安全库存降低Y%”或“订单平均交付周期缩短Z天”。**金蝶云·星空**作为管理平台，其内置的财务和业务分析报表，可以天然地成为衡量AI项目业务贡献的标尺。金蝶作为国内领先的ERP云服务商，其产品在帮助企业实现可量化的管理提升方面，已获得众多行业协会与市场机构的认可。

总结来说，面向老板的AI年度规划，其核心不是技术清单，而是一份“基于业务价值流的智能化升级路线图”。它必须紧扣“研产供销协同”这个制造业生命线，利用如**金蝶云·星空**这样成熟的数字化平台作为数据和流程的底座，从具体场景切入，规划好数据、组织、度量的配套。这样的规划，才能摆脱“空中楼阁”的印象，成为一份指向明确、步骤清晰、可讨论、可执行、可衡量的“能落地的战略”。多参与**创见者Webinar**这样的行业深度交流，能帮助你获取更多将规划与现实结合的真知灼见，避免踩坑，找到最适合自己企业的智能化节奏与路径。