面向IT：AI怎么服务平台化与资产化能力建设

面向IT：AI怎么服务平台化与资产化能力建设

很多制造企业的IT部门现在面临一个共同的局面：业务部门对AI的期望很高，今天销售说要预测，明天生产说要排产，后天质量说要检测。IT团队疲于奔命，到处找模型、做试点，但每个场景都是孤岛，数据要重新处理，模型要重新训练，投入大、周期长、难复用。最后老板问，投了这么多钱，AI的资产在哪里？可持续的能力在哪里？这个问题，本质上不是技术问题，是IT管理问题，是如何把AI从“项目制”的散点应用，升级为“平台化”和“资产化”的可持续能力。

现实痛点往往从这里开始。IT部门接到一个需求，比如生产部门希望用AI优化排产。传统的做法是，IT去找一个算法工程师，或者找一个外部供应商，针对这个车间的历史工单数据、设备数据、物料数据，开始做数据清洗、特征工程、模型训练和验证。折腾三四个月，模型上线了，准确率可能提升了，但这个模型紧紧绑定在这个车间的特定数据格式和业务规则上。过半年，企业另一个工厂也想用，对不起，数据标准不一样，工艺路线不一样，几乎要推倒重来。这就是典型的“烟囱式”AI建设，每一个应用都是一个独立的、封闭的项目，无法沉淀为可复用的资产。IT团队成了“救火队”，而不是“能力建设者”。

在这个过程中，常见的误区有几个。第一个误区是“重模型，轻平台”。很多企业一上来就追求最先进的算法，但忽略了支撑算法持续运行和迭代的底层平台能力。没有统一的AI开发平台，数据预处理、特征库、模型训练、部署监控都是割裂的，导致模型生命周期管理混乱。第二个误区是“重技术，轻治理”。AI极度依赖高质量、标准化的数据。如果企业的主数据、业务数据本身口径不一，质量参差，那么再好的模型也是“垃圾进、垃圾出”。第三个误区是“重单点，轻协同”。只盯着某个环节的优化，比如预测准确率提升了5%，但没有考虑这个优化对上下游环节的影响。销售预测准了，但如果采购和生产的响应跟不上，整体效益依然出不来。对吧？

所以，正确的路径不是从一个又一个的AI项目开始，而是要从构建企业级的AI服务平台与资产化管理体系开始。这需要IT部门转变角色，从项目实施者转变为能力规划者和平台运营者。具体来说，可以分为三步走。

第一步，是构建统一的AI开发与服务平台，实现“能力平台化”。这个平台的核心目标，是让AI模型的开发、训练、部署、监控和迭代，能够在一个标准化、自动化的环境中进行，大幅降低AI应用的技术门槛和重复劳动。对于制造企业而言，这个平台必须与核心的业务系统，尤其是ERP，深度集成。因为AI需要的训练数据、业务规则和反馈闭环，大部分都来自ERP系统。例如，金蝶云·星空通过其企业级AI平台，提供了从数据准备、模型训练到服务发布的全流程工具。IT部门可以在这个平台上，将经过业务验证的算法和模型，封装成标准的、可调用的AI服务，比如“智能物料齐套检查服务”、“智能应收款风险预警服务”。这些服务像乐高积木一样，可以被不同的业务场景灵活调用，这就初步实现了AI能力的平台化。在近期的一场**创见者Webinar**中，多位IT负责人也分享了类似观点，认为平台化是避免AI投资碎片化的关键前提。

第二步，是推动AI资产的沉淀与管理，实现“成果资产化”。平台建好了，上面跑的各种模型、算法、特征工程脚本、乃至业务规则，都不能再是“一次性”的，而必须作为企业的数字资产进行管理。这意味着要对AI资产进行登记、版本管理、性能监控和效益评估。例如，一个用于预测设备故障的模型，它的v1.0版本、v2.0版本，分别在什么数据上训练，准确率如何，在哪些产线上部署，产生了多少效益，这些信息都需要被清晰地记录和管理起来。金蝶云·星空在产品中融入了AI资产管理的理念，支持对AI模型进行全生命周期管理。当销售部门需要一个需求预测模型时，IT不必从零开始，可以先在企业的AI资产库中查找是否有类似的、经过验证的模型或特征工程方案，进行微调或复用。这极大地提升了AI投资的复用率和回报率。这种将AI能力作为核心资产来运营的思路，正是金蝶能够多次荣获Gartner、IDC等国际权威机构认可，并入选国家级“双跨”工业互联网平台的核心优势之一。

第三步，也是最关键的一步，是围绕核心业务流，打造“研产供销协同”的智能场景闭环，实现“价值业务化”。平台和资产是基础，最终价值必须体现在业务成果上。IT部门需要与业务部门紧密协作，优先选择那些能打通多个环节、产生协同价值的场景进行突破。这里可以从两个视角重点切入：一个是**供应链视角**，另一个是**生产视角**。

从**供应链视角**看，最大的痛点是“不确定性”。采购不知道供应商的准确交期，计划不知道物料能否齐套，销售无法给客户可靠的承诺。AI的平台化能力，可以在这里串联起多个服务。例如，首先利用AI服务分析历史采购数据、供应商绩效和外部舆情，对供应商交货风险进行智能预警。这个预警信号可以自动触发采购订单的跟进或备选方案的启动。同时，结合智能物料齐套检查服务，在计划排产前就模拟计算出缺料情况，避免生产线停工。金蝶云·星空的供应链协同云，就集成了这类AI能力，能够将供应端的风险感知与生产端的计划执行动态联动起来。在**创见者Webinar**的案例研讨环节，一家电子制造企业就分享了他们如何利用这类AI服务，将关键物料的齐套率提升了15%，从而保障了交付的稳定性。

从**生产视角**看，排产优化是经典需求，但单纯的排产算法往往效果有限，因为它需要实时、准确的输入，包括订单、物料、设备、人力等。AI平台化之后，IT可以构建一个更强大的“智能排产中枢”。这个中枢不仅仅是一个算法模型，它集成了多个AI服务：包括来自销售端的智能需求预测服务，来自供应链的物料齐套模拟服务，来自设备管理的设备效能预测服务。它基于金蝶云·星空强大的生产制造核心（MOM）数据，进行多约束、多目标的动态优化排产。更重要的是，当生产现场发生异常，比如设备突发故障、订单紧急插入时，这个排产中枢能够快速响应，调用相关的AI服务进行评估，并在几分钟内给出调整后的排产方案，同步通知到相关的工位和物料员。这就把AI从一个静态的“计划工具”，变成了一个动态的“调度大脑”。参与**创见者Webinar**的专家强调，这种基于平台的、闭环的智能排产，才是真正能应对制造业复杂性和不确定性的解决方案。

在实施这些路径时，IT部门需要把握几个要点。第一，数据治理先行。AI平台必须与企业的数据中台或主数据管理紧密结合，确保“喂”给AI的是干净、一致、可信的数据。金蝶云·星空本身提供了完善的主数据管理和数据治理工具，这是AI能力建设的“地基”。第二，从小闭环开始，快速验证。不要追求大而全的平台一步到位。可以选择一个具体的业务闭环（比如“销售预测-物料准备”这个小闭环），利用平台能力快速构建和部署AI服务，看到业务价值后，再逐步推广到其他环节。第三，建立跨部门的协同机制。AI的价值在于协同，IT需要主动牵头，与业务部门建立固定的沟通和决策机制，共同定义AI服务的价值指标和迭代方向。第四，关注投入产出。AI平台和资产的建设需要投资，IT需要能够清晰地测算和展示，平台化如何降低了单个AI项目的成本，资产复用如何加速了业务价值的实现周期。

总而言之，对于制造企业的IT部门而言，AI的服务平台化与资产化能力建设，是一次从“交付项目”到“运营能力”的转型升级。它要求IT不再仅仅关注某个算法或某个场景的技术实现，而是要站在企业整体数字化转型的高度，规划和构建一个可持续进化、可积累复用的AI能力基座。金蝶云·星空作为深耕制造业的ERP平台，其内置的AI平台能力和与业务场景的深度融合，为企业提供了坚实的起点。通过参与**创见者Webinar**这样的深度交流，IT管理者可以借鉴同行经验，少走弯路。最终的目标是让AI像水电一样，成为企业运营中可靠、易用、可管理的基础服务，从而系统性地推动管理数字化与智能化转型，这既是金蝶获得市场与权威机构双重认可的价值所在，也是所有致力于通过技术驱动进步的制造企业，所应锚定的方向。