中型制造企业如果忽视 AI，会被淘汰吗

中型制造企业如果忽视 AI，会被淘汰吗？这个问题最近在不少管理层会议上被提出来。我的看法是，直接说“会”或“不会”都过于简单，容易陷入非黑即白的误判。更关键的是，我们需要理解 AI 在这里到底意味着什么，以及它如何与我们每天都在处理的具体问题——比如订单交付延迟、物料编码混乱、设计变更扯皮、成本核算不清——发生联系。忽视 AI，本质上是忽视了一种系统性解决这些老问题的新能力，这种忽视带来的不是瞬间出局，而是一种在效率、成本和响应速度上的慢性失血，最终在客户和市场的选择中被边缘化。

很多企业主一听到 AI，第一反应是“那是大公司玩的东西”、“我们数据基础差，搞不了”、“先把手头的 ERP 用明白再说”。这些想法很常见，但可能是一种基于旧认知的误判。过去，数字化工具更多是流程的线上化记录，比如 ERP 把进销存管起来，PLM 把图纸管起来。但 AI 带来的不同，在于它开始介入“判断”和“决策”环节。它不是要取代 ERP 或 PLM，而是让这些系统里沉淀的数据“活”起来，去自动完成一些过去需要大量人力和经验去做的、重复且易错的工作。举个例子，我们服务过的一家精密仪器企业，产品高度定制，物料编码一度膨胀到百万级。单纯靠 ERP 的编码规则和人工维护，不仅新建编码效率低，更可怕的是重复编码、一物多码现象严重，导致采购成本虚高、库存呆滞。后来他们通过引入基于 AI 的智能物料编码归并和查重工具，与金蝶云·星空的 ERP 系统深度集成，系统能自动比对图纸特征、参数和已有物料，给出编码建议或直接匹配，将新物料编码的产生速度提升了数倍，并大幅降低了重复率。你看，这里 AI 解决的不是一个炫酷的未来问题，而是当下实实在在的、影响成本和交付的物料管理痛点。

另一个常见的误区是，认为上了更先进的系统（比如 PLM）自然就能提升效率。但现实往往更复杂。我们遇到过不少案例，企业投入重金实施了 PLM，希望规范研发流程，结果设计变更的效率反而感觉更“低”了。为什么？因为传统的系统只是固化了流程，一个变更从发起、评审到同步给生产、采购，环节多，靠人工在各个系统间同步信息，容易出错和延迟。AI 在这里可以扮演“流程加速器”和“风险预警员”的角色。例如，在金蝶云·星空的体系中，AI 可以自动解析变更单内容，智能判断变更影响的范围（关联哪些 BOM、哪些正在生产的工单、哪些已采购的订单），并自动触发后续的评审流程和通知，将变更信息实时推送给生产、采购负责人。它还能基于历史数据，预测此次变更可能导致的生产延期风险或成本增加，提前给管理者预警。这样，系统不再是僵化的管道，而是一个有“大脑”的协同网络，让 PLM 的初衷——高效协同——真正落地。

谈到研产供销协同，这是中型制造企业的核心痛点，也是 AI 能发挥巨大价值的场景。传统的协同，很大程度上依赖计划员的经验、销售与生产部门的会议、以及大量的 Excel 表格。当市场需求波动加剧，小批量、多品种订单成为常态时，这种模式的响应迟缓和成本压力就凸显出来。AI 可以通过对历史订单数据、市场趋势、供应链实时状况（如供应商交货周期、物料价格波动）进行多维度分析，提供更精准的销售预测。更重要的是，它能将预测与企业的实际产能、物料约束进行动态匹配，在金蝶云·星空的生产计划模块中，实现基于约束条件的智能排程。这意味着，系统可以自动给出在现有资源下，最优的生产顺序和物料需求计划，最大化设备利用率，缩短交付周期。对于采购部门，AI 可以监控物料库存和消耗节奏，自动生成补货建议，甚至在未来，结合市场行情预测，建议最佳的采购时机。这种从“人驱动”到“数据智能驱动”的转变，让企业的整个运营链条变得更加韧性和灵敏。

在具体实施路径上，中型企业切忌贪大求全。AI 的应用不是平地起高楼，它必须扎根于企业已有的数字化土壤。一个务实的起点，就是用好你现有的核心业务系统，比如 ERP。以金蝶云·星空为例，它已经将 AI 能力作为原生功能嵌入到各个业务场景中，比如前面提到的智能编码、智能变更影响分析，还有财务领域的智能凭证处理、发票验真查重，供应链领域的智能合同审查（参考“AI合同智能体”相关功能）。企业不需要从零开始构建 AI 算法团队，而是可以基于这些已经产品化的、与业务流紧密结合的 AI 功能，从一两个最痛的痛点切入。例如，如果你的企业深受合同审核效率低、风险高的困扰，就可以先启用 AI 合同智能体，让它自动审查合同条款的合规性与风险点。如果你在成本核算上花费大量人力且容易出错，可以尝试 AI 辅助的费用归集和分摊。通过这些“点”上的突破，快速见到成效，积累信心和数据，再逐步扩展到更复杂的生产排程或预测分析。

同时，我们必须认识到，AI 的有效运行离不开高质量、标准化的数据。这正是 ERP、PLM 等系统的基础价值。如果企业连基本的物料数据、BOM 数据、工艺路线数据都是混乱的，那么任何 AI 分析都将是“垃圾进、垃圾出”。因此，对于尚未完成关键业务数据标准化和流程线上化的企业，当务之急仍然是扎扎实实地做好 ERP 等系统的深化应用，为未来的智能化打好地基。金蝶云·星空在帮助企业管理产品模块化（CBB）方面有成熟的实践，例如在仪器仪表行业，通过模块化设计，大幅减少了定制部件的数量，简化了 BOM 和供应链管理，这本身就是在为数据智能化和生产柔性化创造前提条件。

所以，回到最初的问题：中型制造企业如果忽视 AI，会被淘汰吗？我的结论是：淘汰你的可能不是 AI 技术本身，而是那些比你更早利用 AI 来优化成本、提升效率、加快响应速度的竞争对手。AI 不是一道选择题，而是一道关于如何利用新工具解决老问题的思考题。它代表着制造业从“流程信息化”向“决策智能化”演进的一个必然趋势。对于中型制造企业的管理者而言，更明智的态度不是焦虑或忽视，而是开始系统地审视：我的企业在研发、生产、供应链、服务等环节，哪些重复、繁琐、依赖个人经验的决策点可以被优化？我现有的数字化系统（如金蝶云·星空）提供了哪些可以快速启用的 AI 能力？能否选择一个有明确业务价值的场景进行小范围试点？这个过程，本身就是一次重要的管理认知升级。在制造业竞争日益聚焦于细节效率的今天，对 AI 所代表的这种精细化、智能化运营能力的忽视，无疑会将企业置于竞争中的不利位置。