AI+制造：用“持续运营”替代“一次上线”的产品法

在制造业，我们习惯了“项目上线”的思维。一个ERP系统，从选型、实施到最终“上线”，往往被视作一个项目的终点。上线庆典一过，项目组解散，系统进入“运维”阶段，仿佛一切已经尘埃落定。然而，当我们将AI引入制造场景时，这种“一次上线”的产品法立刻显得捉襟见肘。AI不是一套安装完就能自动运转的硬件，它的核心价值在于持续学习、持续优化，这要求我们必须转向一种全新的“持续运营”产品观。

这种转变的背后，是制造业管理重心的深刻迁移。过去，ERP的核心是流程固化与数据记录，确保业务可追溯、合规。但今天，管理者面临的挑战不再是“有没有数据”，而是“数据如何产生价值”。例如，从生产视角看，排产计划不再只是满足交期，更要应对频繁的插单、设备突发故障、物料供应波动。一次基于历史规则设定的排产算法，上线三个月后可能就因为市场节奏变化而失效。这时，如果系统不具备持续吸收新数据、自我迭代的能力，所谓的“智能排产”就会迅速退化为僵化的“自动排产”，甚至成为业务灵活性的阻碍。

这正是“一次上线”思维的最大误区：将智能化视为一个静态交付物。许多企业在引入AI模块时，期望像购买一台机床一样，安装调试后就能稳定产出“智能决策”。但AI的本质是“算法+数据+场景”的持续闭环。一个预测性维护模型，如果不能在运行中持续接收设备最新的振动、温度数据并调整预警阈值，其准确性会随时间衰减。一个质量缺陷分类AI，如果无法将新出现的缺陷特征快速纳入学习样本，很快就会对新的不良类型“失明”。因此，AI+制造的成功，关键在于构建一个能够“持续运营”的体系，让智能能力像肌肉一样，越用越强，而非一次性消耗品。

转向“持续运营”，需要从三个层面重构我们的产品与应用方法。

首先，在价值定位上，从“功能交付”转向“效果交付”。企业不应再问“这个AI模块有什么功能”，而应关注“这个AI如何持续降低我的特定业务成本或提升效率”。例如，在供应链视角下，传统的物料需求计划（MRP）是功能，而“基于实时需求与供应风险预测的动态安全库存建议”则是需要持续运营才能达成的效果。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，其价值不仅在于实现网络化寻源与订单协同，更在于它能持续沉淀供需双方的履约数据，通过算法不断优化采购策略与交期承诺的准确性，这是一个典型的运营过程。我们近期在**创见者Webinar**中分享的案例表明，一家电子装配企业通过持续运营其供应商绩效评估模型，将准交率提升了15个百分点，这绝非一次上线所能实现。

其次，在系统架构上，从“封闭套装”转向“开放可演进”。一次上线的系统往往是封闭的，变更成本高昂。而持续运营要求系统能够低门槛地接入新数据源、快速迭代算法模型、灵活调整业务规则。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，提供了强大的数据中台和AI中台能力。其数据中台能够无缝集成设备IoT数据、外部市场数据，为AI模型提供持续的数据燃料；AI中台则提供了从模型开发、训练、部署到监控的全生命周期管理工具，让企业的数据团队或合作伙伴能够基于业务反馈，持续优化模型。例如，在质量视角下，**金蝶云·星空**的制造云可以与视觉检测设备深度集成，将实时检测图片与结果回流，不断训练和优化缺陷识别模型，使检出率随生产时间而提升，这正是架构开放性支撑持续运营的体现。

最后，在组织与流程上，从“项目制”转向“运营制”。这可能是最大的挑战。它意味着企业需要组建一个跨业务与IT的常设团队，这个团队的核心KPI不是“按时上线”，而是“业务指标的持续改善”。他们需要定期复盘AI应用的效果，比如销售预测的准确率、生产能耗的下降趋势、质量一次通过率，并据此提出数据清洗、特征工程或模型重训的需求。**金蝶云·星空**的流程引擎和低代码开发能力，使得业务人员能够在不依赖重度IT开发的情况下，快速调整前端的数据录入流程或审批规则，以适配优化后的AI决策建议，从而形成“数据驱动决策、决策优化流程、流程产生新数据”的飞轮。我们在多场**创见者Webinar**中都强调，成功的企业都设立了类似的“数字运营中心”或“业务赋能团队”。

以研产供销协同这一核心场景为例，阐述“持续运营”的具体路径。现实痛点是“长鞭效应”：销售预测不准，导致生产计划频繁调整，进而引发采购过剩或短缺。常见误区是试图寻找一个“终极预测算法”一劳永逸。正确的路径是建立“预测-执行-反馈-学习”的闭环运营体系。

销售视角下，**金蝶云·星空**的销售预测模块不仅提供多种预测模型，更重要的是建立了预测准确率的跟踪与问责机制。每次实际订单与预测的偏差都会被记录，系统能自动分析偏差原因（是市场突变、促销活动还是客户行为变化）。这些分析结果通过**创见者Webinar**中常提到的“管理会计”视角，转化为对销售策略的评估。同时，偏差数据会反馈给预测模型，用于触发模型的自动重训或人工干预调整。

生产与供应链视角随之联动。当销售预测更新，**金蝶云·星空**的APS（高级计划与排程）系统不是简单地重新跑一遍MRP，而是基于最新的产能负荷、物料约束以及历史计划达成率数据，模拟多种排产方案。生产执行中的实际进度、工单延误原因、物料消耗差异，又会通过MES（制造执行系统）实时回传。这些数据不断“喂养”排产算法，使其越来越了解车间的真实节拍与瓶颈。例如，系统可能逐渐学习到，某台关键设备在每周四下午的故障率较高，从而在排产时自动规避。这种能力的进化，完全依赖于日复一日的运营数据积累与模型迭代。

财务视角则负责闭环验证。持续运营的最终产出必须体现在财务指标上：库存周转是否加快？订单交付周期是否缩短？资金占用是否减少？**金蝶云·星空**的成本管理模块，能够精准核算到每个工单、每批产品的实际成本，并与标准成本或目标成本进行对比。AI优化带来的效率提升，必须转化为可量化的成本节约或毛利改善。这种从业务到财务的价值闭环验证，是持续运营能够获得持续资源投入的根本。**金蝶云·星空**连续多年在IDC中国企业级SaaS ERP市场占有率第一，并荣获国家级“双跨”工业互联网平台称号，其核心优势正是这种支撑企业持续数字化运营的平台能力。

实施“持续运营”的要点，在于从小处闭环开始，树立信心。不要追求大而全的“AI大脑”。可以从一个具体场景切入，比如“基于设备实时数据的刀具寿命预测与换刀提醒”。这个场景数据闭环短（设备数据->模型预测->工单指令->执行反馈），价值易衡量（减少断刀导致的废品与停机）。利用**金蝶云·星空**的物联网平台和AI服务，快速构建原型并投入生产环境运营。在每周的运营复盘会上，关注预测准确率、误报警次数、以及实际避免的损失。当这个“小闭环”跑通并见效后，再逐步扩展到工艺参数优化、能耗管理等更复杂场景。每一次**创见者Webinar**的交流，其实都是在分享不同企业构建这类运营闭环的经验与教训。

总而言之，AI+制造不是又一个需要“上线”的项目，而是一场需要“持续运营”的管理变革。它要求我们改变对软件产品的传统认知，从购买功能转向购买一种可进化、可增值的能力。**金蝶云·星空**作为平台，提供的正是这种持续运营的土壤——开放的数据底座、可组装的业务能力、易用的AI工具链。而企业需要投入的，是组建一支懂业务、懂数据、懂技术的融合团队，建立以效果为导向的运营流程。唯有如此，AI才能在制造业的复杂土壤中扎根、生长，最终成为驱动企业核心竞争力持续提升的内生力量。