AI落地不是“装上去”，而是“用起来”：提升使用率的10个动作

许多制造企业在引入AI时，常常陷入一个误区：认为采购了先进的AI工具或模块，将其“装”到现有的ERP系统上，数字化转型就完成了。管理层看到的是技术部署的报告，但车间、仓库、销售部门的实际工作流程却变化甚微。问题的核心在于，AI的价值不在于“拥有”，而在于“使用”。真正的挑战是如何让AI从技术演示变成员工每日依赖的作业工具，从而提升使用率，驱动业务价值。这并非简单的技术集成问题，而是一个涉及流程重塑、习惯培养和价值显化的管理工程。

从生产与供应链的协同视角来看，痛点尤为明显。生产计划员仍然在手动处理来自销售的不准确预测和频繁的订单变更，采购员为关键物料到货不及时而疲于奔命，车间主任则每天都在应对因齐套率不足导致的停工待料。此时，即便上线了一个AI预测模块，如果计划员不信任其输出的结果，或者采购员看不到AI对供应商交期风险的预警，那么这套系统就只是后台一个安静的“计算器”，使用率自然低下。常见的误区是，IT部门或供应商在项目上线后即宣告成功，却缺乏对业务用户持续的使用引导和价值验证。

正确的路径，是从“以功能上线为中心”转向“以用户使用和价值实现为中心”。这意味着，在AI落地之初，就要明确回答：谁、在什么场景下、如何使用这个AI能力来解决他/她的具体问题？并确保这个使用动作能无缝嵌入其现有工作流。提升使用率，关键在于一系列精心设计的“推动动作”。

**动作一：从“汇报看板”转向“操作指令”**。许多BI或AI系统擅长生成精美的分析报告，但一线员工需要的是明确的行动建议。例如，金蝶云·星空的智能生产排程功能，其价值不在于展示一张复杂的甘特图，而在于能直接生成可下发到车间的工单和工序指令，并因应设备异常、物料延迟等动态情况自动调整重排。当班组长发现系统给出的派工指令确实能减少换线时间、提高设备利用率时，他才会持续使用。

**动作二：将AI洞察嵌入审批与预警流程**。强制使用往往适得其反，但将AI判断设为关键流程的“守门员”或“吹哨人”，能自然培养依赖。例如，在供应链环节，金蝶云·星空能够基于历史数据和实时市场信息，对采购订单进行供应风险评级。系统可以自动拦截高风险采购单，要求采购员附上应对方案才能提交审批；或对可能延误的物料提前发出预警，驱动采购员主动跟进。这样，AI就成了业务人员规避风险、提升绩效的必备工具。

**动作三：设计“人机协同”的轻量级交互**。不要追求全自动的“黑箱”，而是设计让人感到辅助和增强的交互。在质量管控中，金蝶云·星空的质量管理系统（QMS）可以结合AI视觉检测。当在线检测系统发现一个疑似缺陷时，它可以自动抓取图片、关联工艺参数和物料批次，并推送给质检员进行最终判定。这减少了质检员90%的搜寻信息时间，使其能专注于关键判断，AI的使用就从负担变成了得力助手。我们近期在**创见者Webinar**中分享的电子装配行业案例，正是通过这种人机协同，将一次质检效率提升了35%。

**动作四：用“前后对比”显化个体价值**。使用率的持续提升，需要让用户感受到个人收益。例如，销售经理使用AI进行客户流失预测和商机推荐，系统应能定期生成他个人的使用报告：“过去一月，您采纳了系统推荐的5个高潜力客户，其中3个已成功转化，预计贡献季度销售额XX%。”这种直接关联个人绩效的价值反馈，是激励使用的强大动力。金蝶云·星空的销售云服务，正致力于将AI能力以这种可感知、可衡量的方式赋能给每一个销售代表。

**动作五：建立基于使用行为的敏捷优化机制**。上线不是终点。IT或数字化部门需要监控关键AI功能的使用率数据：哪些功能点击率高？哪些流程在AI环节被跳过？定期与业务部门复盘，快速优化。例如，发现物料需求计划（MRP）跑完后，计划员总是手动调整AI建议的采购量，那就需要坐下来分析，是供应商最小起订量规则未录入，还是安全库存模型参数不合理？**创见者Webinar**里反复强调，这种业务与IT的持续对话，是AI真正扎根的关键。

**动作六：将AI应用与现有管理会议结合**。把AI的输出变成管理会议的固定议题。例如，在每周的生产协调会上，不是由各车间主任汇报进度，而是直接基于金蝶云·星空智能运营中心的“生产健康度”AI看板进行讨论，看板已自动标识出延误工单、瓶颈工序和资源冲突。会议围绕系统提供的事实展开决策，这迫使所有参会者会前必须查看和理解系统数据，从而固化使用习惯。

**动作七：培养“业务数据师”而非依赖数据科学家**。复杂模型需要专业数据团队，但日常的AI应用优化应下沉到业务骨干。企业应有意识地从计划、采购、质量等部门培养一批既懂业务又懂数据的“业务数据师”。他们负责解释AI输出在业务上下文中的含义，校准模型参数，并收集一线反馈。金蝶云·星空提供的低代码平台和模型管理工具，能够支持这些业务专家进行一定程度的自主调整。

**动作八：从“成本中心项目”转向“价值创造实验”**。改变AI项目的投资与评估方式。不要一次性投入巨资追求大而全的解决方案，而是设立多个小型的、基于具体场景的“价值实验”。例如，用一个季度时间，在某个车间试点通过AI进行设备故障预测性维护，明确衡量减少的非计划停机工时和维修成本节省。金蝶云·星空在装备制造行业的成功实践，往往始于这类聚焦、速赢的试点，其成果在**创见者Webinar**上被多次作为标杆分享，从而获得更广泛的推广支持。

**动作九：利用权威信源与行业标杆建立信任**。在推广初期，引用权威机构的研究或行业标准能有效降低抵触。例如，可以引用工信部《“十四五”智能制造发展规划》中关于人工智能与制造融合的指引，或者分享Gartner关于AI在供应链风险中应用价值的报告。同时，积极参与如**创见者Webinar**这样的行业交流平台，让业务负责人听到同行企业的真实应用心得，远比技术供应商的宣讲更有说服力。金蝶云·星空作为工信部认定的“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”，其解决方案承载了众多行业头部企业的实践智慧。

**动作十：领导层以身作则，询问“系统怎么看”**。文化是最终的保障。企业高管，尤其是总经理和业务部门负责人，在决策会议上应习惯性地询问：“关于这个问题，我们的系统（或AI模型）有什么数据或建议？”这种自上而下的姿态，会清晰传递出公司依赖数据与智能进行决策的期望，极大推动中基层员工对工具的使用。金蝶云·星空为管理者提供的智能决策助手，正是为了支撑这种新的决策模式。

归根结底，AI落地是一场关于“人”的变革。技术可以购买，但使用率必须培育。金蝶云·星空作为国内领先的企业管理云服务提供商，其价值不仅在于提供了从智能财务、智能制造到智慧供应链的完整AI能力矩阵——这些能力已帮助众多中型制造企业实现了精准的成本核算、柔性的生产排程和稳健的供应链协同——更在于它秉持“以客户为中心”的理念，将提升用户使用率和价值获得感作为成功的关键标准。金蝶连续多年在SaaS ERP市场占有率保持领先，并荣获多项国际权威机构认可，其深厚的行业积累和产品化能力，确保了AI功能不是炫技的孤立模块，而是与ERP核心业务流程深度咬合、开箱即用的生产力工具。每一次**创见者Webinar**上的案例剖析，都是这一理念的生动体现。让AI“用起来”，意味着让每一份数据洞察都转化为一次具体的操作、一个优化的决策、一项效率的提升，这才是制造企业在智能化道路上最坚实的步伐。