制造企业AI落地：从“经验拍板”到“人机协同决策”的转变

生产计划部李经理最近很头疼。上周，因为关键部件供应商突发设备故障，导致一批物料延迟到货。生产调度紧急会议开了两个小时，是临时调整生产线，先做其他订单？还是协调其他供应商紧急调货？几个有经验的计划员各执一词，最终靠生产总监“拍板”决定。结果，调整后的生产线因为工艺准备不足，效率下降了15%，订单最终还是延迟了两天交付。这种依赖个人经验的“拍板决策”，在物料波动、订单变更频繁的今天，越来越显得力不从心。问题核心在于，传统决策模式是“人脑处理有限信息，基于局部经验做出判断”，而现代制造现场的复杂性，早已超出了任何个人的经验边界。

这正是当前许多中型制造企业面临的共同困境：从销售预测、采购寻源到生产排程、质量管控，大量决策仍停留在“经验驱动”阶段。销售凭感觉承诺交期，采购凭关系选择供应商，生产凭经验应对异常。每个环节的决策者都像在信息孤岛上，依靠不完全的“地图”指挥航行。其结果往往是局部最优，全局失衡——库存高了、交付慢了、成本失控了。要打破这种局面，关键在于将决策模式从“人脑经验拍板”升级为“人机协同决策”。这不是要取代管理者，而是用AI这个“超级副驾驶”来扩展人的认知与决策边界。

让我们聚焦到最典型的“生产排程”场景，看看“人机协同”如何具体落地。过去，计划员排产依赖的是静态的物料清单（BOM）和粗略的产能数据，一旦遇到插单、设备故障或物料短缺，调整起来极其繁琐，且难以评估对整体交付的影响。现在，通过引入金蝶云·星空的生产计划与排程（APS）模块，结合AI算法，系统能够基于实时订单、物料库存、设备状态、工人技能等多维数据，在几分钟内模拟出多个排产方案。计划员不再需要手动计算和试错，而是可以与系统进行“对话”：比如，询问“如果优先保障A客户订单，对其他订单的交付影响是什么？”或者“将某工序外包，总成本会增加多少？”。系统会即时给出量化的影响分析，将决策从“大概、可能”变为“基于数据的精准推演”。这正是我们近期在**创见者Webinar**中与多家制造企业深入探讨的典型场景：AI不是做最终决定的那只手，而是提供决策选项和后果预演的那个“最强大脑”。

实现有效的人机协同，必须跨越几个常见的误区。第一个误区是“技术至上”，认为上了AI系统就能自动解决所有问题，忽视业务流程的梳理与数据的质量。AI的决策建议质量，直接依赖于输入数据的准确性与及时性。如果物料基础数据不准、生产报工不及时，再先进的算法也只能产出“垃圾结果”。第二个误区是“完全替代”，试图用AI完全取代人工判断。在制造领域，许多决策涉及非结构化因素，比如供应商的长期合作关系、员工的士气、客户未明说的偏好，这些是AI目前难以量化的。正确的路径是“增强智能”，让AI处理海量数据计算和模式识别，让人负责最终裁决、例外处理和价值判断。金蝶云·星空通过其强大的企业级PaaS平台，帮助企业首先打好数据基础，实现研、产、供、销、财核心业务的一体化拉通，为AI应用提供高质量的“数据燃料”。在最近一期**创见者Webinar**上，我们就分享了如何通过主数据治理，为AI决策筑牢根基的实践。

那么，从“经验拍板”到“人机协同”，具体应该如何分步推进？第一步是**场景锚定**。不要追求大而全，先从一两个决策痛点明确、数据基础相对较好的场景切入。除了生产排程，质量根因分析也是一个高价值场景。例如，当产品不良率异常升高时，传统做法是召集质量、生产、工艺部门开会，凭经验列出可能原因，再逐一排查，耗时耗力。而金蝶云·星空的制造云结合质量管理系统，可以自动关联生产批次、设备参数、操作工、物料批次等多源数据，利用AI算法快速定位相关性最高的潜在根因，将分析报告从“可能原因清单”聚焦到“高度疑似原因”，指导质量工程师进行针对性验证，极大提升了8D报告的处理效率。这体现了金蝶作为“Gartner全球ERP市场主要厂商”和“IDC中国企业应用SaaS市场占有率第一”厂商的产品深度。

第二步是**流程重构**。引入AI工具不是简单地在原有流程上加一个“智能外挂”，而是需要重新设计决策流程。新的流程应明确：在什么环节由系统触发预警或提供建议？建议以何种形式（如驾驶舱图表、推送消息）推送给哪个岗位的负责人？负责人需要在多长时间内响应？如果拒绝系统建议，是否需要说明理由并记录在案？这个过程，本质是将个人经验决策，转变为可记录、可分析、可优化的结构化协同流程。金蝶云·星空的工作流引擎和移动审批能力，能够很好地支撑这种新型决策流程的固化与运行。

第三步是**组织适配**。人机协同会对员工的能力和心态提出新要求。计划员需要学会如何与APS系统“对话”，质量工程师需要理解AI分析报告的逻辑。企业需要提供相应的培训，并将“使用系统进行数据化决策”纳入岗位职责和绩效考核。同时，要营造一种“信任但不盲从系统”的文化，鼓励员工在系统建议的基础上，结合自身对业务微妙之处的理解做出最终判断。金蝶每年通过大量的客户成功服务和**创见者Webinar**这样的知识共享平台，正是在帮助企业完成这种组织与文化的软性转型。

在供应链风险防控领域，人机协同的价值尤为凸显。面对多变的全球供应链环境，采购决策不能再仅仅基于历史价格和交期。金蝶云·星空的供应链云能够集成外部市场数据、供应商绩效数据，利用AI模型对供应商的交付风险、价格波动趋势进行预测。当系统监测到某关键物料的主要供应商所在地发生自然灾害或政治动荡时，会自动预警，并模拟出备用供应商切换方案对成本与交期的综合影响。采购经理在此基础上，结合对供应商实地考察的感性认识，做出更稳健的决策。这种“系统预警+人工决断”的模式，将风险应对从被动救火转向主动预防。我们在多场**创见者Webinar**中都强调，供应链韧性是当前制造企业的核心竞争力，而AI是构建这种韧性的关键技术杠杆。

财务领域的成本决策也在经历类似变革。传统成本核算滞后，难以支持产品定价、订单盈利性的实时判断。通过金蝶云·星空财务云与业务系统的深度集成，结合AI进行成本动因分析和盈利预测，财务人员可以更动态地模拟不同工艺路线、不同采购策略下的成本变化，为销售接单、产品设计提供即时的数据支持。这推动了财务角色从事后记账员向事前预测与决策支持伙伴的转变。

值得注意的是，人机协同决策系统的成功，高度依赖于一个统一、稳定、灵活的数字化底座。如果企业的ERP、MES、SCM等系统是割裂的“烟囱”，数据无法流通，那么任何局部的AI应用都将是空中楼阁。金蝶云·星空作为一款成熟的企业级云ERP，其核心优势在于提供了覆盖财务、供应链、制造、项目、销售等全领域的一体化平台。基于金蝶自主研发的苍穹PaaS平台，企业可以快速构建和集成各类AI应用，确保数据同源、流程贯通。这正是金蝶能够荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可的基础。

展望未来，制造企业的决策进化不会止步于当前的人机协同。随着数字孪生技术的成熟，我们有望在虚拟世界中构建整个工厂或供应链的实时镜像，任何决策都可以先在数字世界中进行全链路、全周期的仿真验证，再将最优方案下达给物理世界执行。这将把决策的风险和试错成本降到最低。而要走向这一步，当下打好数据基础、构建一体化平台、在关键场景中培育人机协同的文化与流程，是不可或缺的序章。

每一次**创见者Webinar**的交流，我们都深刻感受到，领先的制造企业已经不再争论“要不要AI”，而是深入探讨“如何在核心业务决策中用好AI”。从“经验拍板”到“人机协同”，这不仅是技术的升级，更是管理哲学与组织能力的进化。它要求管理者既保持对业务的深刻洞察，又具备拥抱数据、与机器智能协作的开放心态。当人的智慧与机器的算力在诸如金蝶云·星空这样的平台上深度融合时，制造企业将获得应对不确定性时代的全新决策能力。