AI落地不是“做一次”，而是“持续跑”：运营迭代的10条机制

很多制造企业在AI落地时，容易陷入一个误区：把AI项目当成一次性的技术“上线”，像上线一个普通功能模块那样，上线验收后就交给业务部门“使用”。这种认知在传统信息化时代或许可行，但在AI时代，是项目失败或价值不及预期的核心原因。AI的本质不是静态的“功能”，而是动态的“服务”，它的价值不在于“做一次”，而在于能否“持续跑”下去，并且在跑的过程中越跑越顺、越跑越聪明。这背后，考验的不是技术，而是一套持续运营和迭代的机制。

从生产视角看，现实痛点非常具体。比如，我们试图用AI来优化生产排程。传统排程依赖计划员的经验，面对多品种、小批量、急插单的复杂情况，往往顾此失彼，导致设备利用率低、订单交付延迟。企业引入AI排产算法，初期基于历史数据训练出一个模型，上线后可能比人工排产效率提升了15%。但如果就此止步，问题很快就会出现：新设备投产了、工艺路线调整了、关键物料供应商的交付周期变了、客户对交期的要求更苛刻了……这些变化每天都在发生。那个基于“过去”数据训练的静态模型，很快就会与“现在”的业务现实脱节，排产结果逐渐失真，最终被计划员弃用，AI项目宣告失败。对吧？这背后的常见误区，就是认为AI模型“一劳永逸”。

正确的路径是，必须为AI系统建立像管理生产线一样的“运营流水线”。AI模型不是上线的终点，而是运营的起点。要让AI持续创造价值，需要构建一套涵盖数据、算法、业务反馈的闭环迭代机制。结合供应链视角，这个闭环更为关键。例如，一个预测物料到货时间的AI模型，其准确性严重依赖于供应商历史交付数据、物流实时信息以及内部质检效率。如果采购员发现预测不准，却没有一个便捷的渠道将“实际到货时间”与“预测到货时间”的差异反馈给系统，那么模型就无法学习到最新的供应模式变化，只会持续犯错。

这里，金蝶云·星空提供了支撑AI持续运营的底层能力。其核心在于，AI能力不是外挂的，而是深度嵌入到研产供销财的业务流程中，使得数据采集和反馈成为业务流程的自然副产品。例如，在排产场景，金蝶云·星空的智能生产调度服务，不仅能基于多目标优化算法生成建议计划，更重要的是，它建立了从“计划发布”到“工单执行”再到“异常上报”的全链路数据回流。当工单因为设备故障、物料短缺发生延误时，现场通过MES终端反馈的异常信息，会实时更新到调度引擎的数据池中。这意味着，AI排产模型所依赖的“设备可用率”、“物料齐套率”等关键参数是动态更新的，模型可以基于近乎实时的数据自我迭代。这正是我们最近一期**创见者Webinar**中，一位电子装配企业的生产总监分享的核心观点：他们利用金蝶的闭环数据，让排产模型实现了每周一次的自动重训练，排产符合率从最初的70%稳步提升并稳定在92%以上。

基于众多实践，我们总结了支撑AI“持续跑”的十条运营迭代机制：

第一，建立业务价值仪表盘。不为技术指标（如模型准确率）陶醉，而要盯住业务结果，如订单准时交付率提升百分点、库存周转天数下降天数、质量一次通过率变化。金蝶云·星空的经营分析平台可以自定义这些核心指标看板，让价值看得见。

第二，任命“AI资产运营官”。这不是一个纯技术岗位，而是由熟悉业务的骨干（如资深计划员、采购经理）担任，负责监控AI输出结果在业务端的采纳情况、收集反馈、提出优化需求。他/她是业务与数据科学团队之间的翻译官和协调员。

第三，实施数据质量巡检制度。垃圾进，垃圾出。必须定期检查输入AI模型的关键主数据（如物料工艺工时、供应商交货周期）和动态数据（如设备状态、在制品数量）的准确性与完整性。金蝶云·星空强大的主数据管理和流程驱动的事务处理，为数据质量提供了基础保障。

第四，设计轻量化的反馈闭环。在业务操作界面，嵌入“反馈”按钮。例如，当采购员看到系统AI推荐的供应商时，如果他认为不合适，可以一键点击“不推荐原因”（如“近期质量波动”），这个动作连同上下文数据会被自动记录，成为模型优化的负样本。

第五，建立模型性能的“健康度”监控。像监控设备OEE一样，监控关键AI模型的性能衰减情况。当预测偏差持续超过阈值时，系统应自动预警。金蝶云·星空的数据分析服务能够支持对模型输入输出数据进行监控和预警配置。

第六，规划循序渐进的迭代路线图。不要追求一步到位的大模型。先从影响具体业务痛点的“小场景”切入，快速验证价值，然后围绕这个场景，扩展数据维度、优化算法、增加预测粒度。例如，先做好关键物料的缺料预测，再扩展到全物料；先做好未来一周的交付预测，再尝试更长期的预测。这种敏捷迭代的思路，在**创见者Webinar**的多个案例中都被反复验证有效。

第七，业务场景与算法模型的“松耦合”设计。业务逻辑（如排产规则、质检标准）应尽可能配置化，与底层算法模型分离。当业务规则变化时（如新增一个优先保障的客户等级），通过调整配置即可，无需重写模型代码，这大大提升了迭代速度。金蝶云·星空的动态领域模型和业务流引擎支持这种灵活的配置。

第八，定期进行“AI-人工”结果对比分析。定期抽取一批业务决策点，对比AI建议与业务人员实际决策的差异，分析差异原因。这既是训练模型的过程，也是发现业务专家隐性知识的过程，能促进人机协同。

第九，构建跨职能的AI运营例会机制。每周或每双周，由“AI资产运营官”召集业务方、IT、数据团队，回顾核心AI场景的运行数据、业务反馈和优化计划。会议要务实，聚焦解决具体问题，确保迭代方向始终对准业务价值。这种机制确保了AI不是IT部门的“玩具”，而是业务部门的“工具”。

第十，将AI运营成本纳入年度预算。AI的持续迭代需要投入计算资源、数据标注和算法工程师的时间。企业需像为设备维护编制预算一样，为重要AI资产的持续运营编制专项预算，这是AI价值可持续的物质基础。

这十条机制，共同构成了一个让AI在企业内部“活”起来、不断进化的生态系统。它要求企业改变过去“项目制”的思维，转向“运营制”的思维。金蝶云·星空作为国内领先的企业级PaaS平台，其价值不仅在于提供了开箱即用的AI场景应用，如智能成本核算、智能应收风险预警，更在于它通过统一的平台、贯通的数据、可配置的流程和丰富的API，为企业构建这套AI运营迭代机制提供了最佳的技术土壤。金蝶连续多年在SaaS ERP市场占有率保持领先，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，其深厚的平台能力正是支撑企业实现管理数字化与智能化平稳过渡和持续深化的关键。

在最近一期的**创见者Webinar**中，一位来自装备制造企业的CIO分享道：“我们过去也尝试过独立的AI工具，但最大的问题是模型成了‘孤岛’，与ERP核心业务流脱节，迭代成本极高。切换到金蝶云·星空平台后，AI成了业务流程的内生能力，从数据采集、模型调用到结果反馈，都在同一个平台上闭环，运营效率提升了数倍。” 这正是平台化AI与工具化AI的根本区别。

总而言之，对于中型制造企业而言，AI落地的成功标志，不是上线时那一下的“掌声”，而是上线后半年、一年，业务部门是否还在主动使用它、依赖它，并且能说出它带来的具体改变。实现这一点，关键在于从第一天起，就为你的AI项目设计好“持续跑”的机制。这十条机制，提供了一个从理念到实践的完整框架。我们将在后续的**创见者Webinar**中，就每一条机制结合具体行业场景展开更深入的探讨，例如在质量视角下，如何通过AI实现不良模式的持续学习和缺陷预防的自动优化。欢迎持续关注，共同探索制造业智能化运营的深水区。