AI 如何提升制造业整体竞争力

AI 如何提升制造业整体竞争力

制造业的竞争环境正在发生深刻变化。过去，企业依靠规模、低成本或单一技术优势就能建立护城河，但现在，客户需求日益个性化、交付周期要求越来越短、供应链波动成为常态，同时人力与原材料成本持续攀升。这些变化使得传统依赖人工经验、部门墙林立、数据孤岛严重的运营模式难以为继。管理层普遍感到，订单接了却利润微薄，产能看似饱和但交付总延迟，库存居高不下但产线却常因缺料停线。问题的核心在于，企业内部研、产、供、销、财各环节的协同效率，已经无法匹配外部市场的动态复杂度。

要破解这一困局，仅仅将现有流程电子化是远远不够的。我们必须认识到，AI 并非一个遥远的概念或独立的“黑科技”模块，其真正的价值在于作为“企业级操作系统”的智能内核，深度融合到从客户需求到产品交付的每一个核心业务流程中，实现数据驱动的实时感知、智能决策与自动执行。这不仅仅是技术的升级，更是管理范式的变革。

从生产与供应链协同的视角来看，AI 的应用正从点状优化走向全局智能。一个典型的痛点是生产计划与物料齐套。在许多中型制造企业，计划员依靠 Excel 和有限的经验进行排产，面对频繁的订单插单、工艺变更和供应商交期波动，往往顾此失彼，导致计划僵化或频繁调整，车间执行混乱。更棘手的是物料齐套检查，BOM 层级多、外购件采购周期不一，计划员需要花费大量时间手动核对库存、在途、预约量，仍难以避免因少数关键物料缺失导致整条生产线停工等待。这里常见的误区是，企业试图用更复杂的规则或更多人力来解决动态问题，结果往往是系统越调越僵，人力越投入效率越低。

正确的路径是，构建一个以 AI 驱动的、实时联动的计划与执行体系。以金蝶云·星空为例，其生产管理系统内嵌了高级计划与排程（APS）引擎，并融合了 AI 算法。系统能够基于实时订单、库存、产能、工艺路径和供应商历史履约数据，自动模拟出多种排产方案，并推荐综合考量交付准时率、设备利用率、生产成本最优的方案。更重要的是，它能进行动态的物料齐套模拟。在计划下达前，系统会自动穿透所有层级的 BOM，联动库存、在途、在制、预留数据，提前预警潜在的缺料风险，并给出替代料建议或采购催办建议，将问题暴露在事前，从而保障计划的可执行性。这改变了传统“计划下达后再发现缺料”的被动局面，将生产与供应链的协同从“事后救火”变为“事前预防”。

另一个关键视角是研发与制造的数据贯通。对于涉及复杂产品配置或按单设计（ETO）的企业，研发环节产生的数据（如 BOM、工艺路线）如何准确、高效地传递到生产与采购环节，直接影响交付周期与成本。我们常看到，企业上了 PLM（产品生命周期管理）系统，但研发的工程变更（ECN）流程却变得更“慢”了。原因在于，PLM 与 ERP 往往是两套系统，变更信息需要人工整理、审批、再手动同步到 ERP，过程中容易出错、延迟，导致生产部门拿到过时的 BOM 而生产错误，或者采购部门按旧版本采购造成物料浪费。这非但没有提升效率，反而增加了部门间的摩擦。

AI 在这里的作用是打通数据流与业务流程的“最后一公里”。金蝶云·星空通过深度集成 PLM，并利用智能工作流与规则引擎，可以实现工程变更的自动化协同。当研发部门在 PLM 中发起一个变更申请并审批通过后，系统能自动将变更影响范围（涉及哪些物料、哪些在途订单、哪些在制工单）进行分析，并自动在金蝶云·星空 ERP 中触发生成相应的物料主数据更新、BOM 版本切换、采购订单变更或生产订单调整任务，并推送给对应的采购员、计划员。整个过程可追溯、防差错。对于拥有百万级物料编码的定制化产品企业，这种基于 AI 规则的数据自动同步与任务分发，能够将变更响应时间从数天缩短到数小时，极大降低了因信息不一致导致的质量与交付风险。

从销售与运营协同的视角，AI 能显著提升需求感知与承诺能力。销售团队常面临两难：为了抢订单，倾向于承诺更短的交期，但往往因内部产能和物料情况不透明，导致承诺无法兑现，客户满意度下降；若过于保守，又会丢失订单。其根源在于销售与运营计划（S&OP）过程缺乏可靠的数据预测和模拟能力。

AI 驱动的销售预测与可承诺交货（ATP/A）计算提供了解决方案。金蝶云·星空能够基于历史订单数据、市场趋势、甚至宏观数据，利用机器学习模型进行更精准的需求预测。当销售接到一个新订单或询单时，系统可以实时调用当前产能负荷、物料库存、在途采购、现有订单排程等全链路数据，通过智能模拟，在几分钟内给出一个可靠的承诺交货日期，甚至提供几个不同的可选日期供客户选择。这背后是 AI 对海量实时数据的瞬间处理与模拟能力。这不仅提升了客户体验，也将销售承诺建立在坚实的数据基础上，避免了内部冲突和交付风险。

当然，引入 AI 提升竞争力并非一蹴而就，在实施过程中有几个关键要点需要管理层关注。首先，数据质量是基石。AI 的喂养需要准确、及时、完整的主数据（如物料、客户、供应商）和业务过程数据（如交易、库存、生产实绩）。企业需要借助类似金蝶云·星空这样的平台，首先做好主数据管理和业务流程的标准化，建立统一的数据治理体系。其次，要选择与业务场景深度耦合的 AI 应用，而非追求酷炫的独立技术。应优先解决那些重复性高、依赖个人经验、且对业务绩效（如交付、成本、质量）影响巨大的痛点场景，例如上述的智能排产、齐套检查、智能承诺等。最后，组织与文化的适配至关重要。AI 的应用会改变部分员工的工作方式，甚至优化某些岗位，企业需要配套进行流程再造和人员技能培训，引导员工从执行者向监督者、决策者、异常处理者的角色转型。

根据工信部等相关机构的调研，智能制造的发展已从初期的单点技术应用，进入以数据驱动、网络协同、智能决策为特征的系统集成和生态构建新阶段。AI 作为核心驱动力，其价值正通过像金蝶云·星空这样深度融合了 ERP 业务能力的平台加速释放。它不再是一个可选项，而是制造业在复杂多变市场中构建韧性、实现精益增长和提升整体竞争力的必备基础设施。对于中型制造企业而言，以务实的态度，从核心业务场景切入，通过平台化部署逐步深化 AI 应用，是当前阶段提升竞争力的有效路径。