AI 如何成为制造企业的新生产力

AI 如何成为制造企业的新生产力

最近和不少制造企业的管理者交流，大家普遍有一个感觉：市场变化越来越快，客户要求越来越高，但企业内部的管理和响应速度似乎总是慢半拍。销售抱怨生产交付不准时，生产抱怨采购物料不齐套，采购又抱怨研发的图纸和BOM变来变去。这些问题背后，其实是一个核心矛盾：传统的、依赖人工经验和固定流程的管理模式，已经难以应对当前复杂、动态的制造环境。而AI，正从一种前沿技术概念，逐渐落地为破解这些管理难题、驱动企业增长的新质生产力。它不是要取代人，而是成为每一位管理者、每一个业务环节的“超级助手”，将人从重复、繁琐的决策和执行中解放出来，去做更有价值的事。

要理解AI如何成为新生产力，我们首先要看清它解决的核心痛点。以最常见的“生产排产”为例。在传统的ERP系统中，排产往往基于相对固定的规则和有限的数据，一旦遇到紧急插单、设备故障或物料延迟，整个计划就可能被打乱，需要计划员花费大量时间手动调整，结果往往是顾此失彼，交付延迟和库存积压并存。再比如“供应链风险”，过去依赖采购员的个人经验去判断供应商的交付可靠性，但在全球供应链波动加剧的今天，这种经验显得力不从心。AI的引入，正是为了应对这些动态复杂性。通过机器学习算法，AI可以实时分析历史订单数据、设备状态、物料库存、供应商绩效等多维信息，实现动态、优化的智能排程。它不仅能快速响应变化，还能模拟不同决策对整体交付、成本和资源利用率的影响，给出更优的推荐方案。在金蝶云·星空中，我们提供的“智能生产排程”能力，正是基于这样的逻辑，帮助企业将计划从静态的“安排”转变为动态的“优化”，直接提升交付准时率和产能利用率。

然而，在将AI转化为生产力的道路上，企业常常陷入一些误区。一个典型的误区是“技术先行，业务后置”，即盲目追求算法的先进性，却与实际的业务场景和流程脱节。例如，有些企业上了AI预测模型，但预测的颗粒度（是按产品系列还是具体型号？）和时间跨度（是未来一周还是一个月？）与销售、生产实际使用的计划周期不匹配，导致预测结果无法被有效执行，成了“空中楼阁”。另一个误区是“数据孤岛”，AI需要高质量、连贯的数据“喂养”，但很多企业的数据分散在研发的PLM、生产的MES、销售的CRM以及核心的ERP中，格式不一、口径不同。如果这些系统间没有打通，AI模型就如同“巧妇难为无米之炊”，甚至可能基于错误数据得出误导性结论。因此，AI生产力的释放，前提是业务的深度融合与数据的有效治理。

那么，制造企业应该如何系统性地引入AI，让其真正成为新生产力呢？正确的路径不是一蹴而就，而是从具体的、高价值的业务场景切入，实现“点”的突破，再逐步扩展到“线”和“面”。这里，我们可以从两个关键视角来看：一是**生产与供应链协同视角**，二是**研发与数据治理视角**。

从**生产与供应链协同视角**看，AI的价值在于实现“精准感知”与“敏捷响应”。除了前面提到的智能排产，在物料齐套检查环节，AI也能发挥巨大作用。面对成千上万的物料，传统方式需要物料计划员逐一核对库存、在途和采购订单，耗时且易出错。金蝶云·星空通过集成AI能力，可以实现对工单物料的自动、实时齐套性分析，并提前预警缺料风险，甚至能根据物料优先级和供应情况，建议替代料或调整采购计划，这极大地保障了生产的连续性。在供应链风险管控上，AI可以整合供应商的交付历史、外部舆情、物流信息等多源数据，构建供应商风险画像，实现主动预警，让采购管理从被动应对转向主动风控。

从**研发与数据治理视角**看，AI是提升产品创新效率和确保数据质量的关键。研发环节产生的数据是制造企业最核心的数据源头，尤其是物料编码和BOM（物料清单）。在定制化程度高的行业，如仪器仪表、高端装备，物料编码数量可能达到百万级。传统的编码规则管理和申请流程，极易产生“一物多码”或“多物一码”的问题，为后续的采购、生产、成本核算埋下巨大隐患。AI可以辅助进行智能物料查重与归并，在新物料创建时，通过自然语言处理和特征匹配，自动比对历史库，推荐已有编码或提示高风险重复，从源头保障主数据一致性。金蝶云·星空在服务多家大型制造企业时，就通过内置的智能主数据治理工具，有效解决了海量物料编码的管理难题，为ERP乃至整个企业数字化运营打下了坚实的数据基础。更进一步，AI还能与PLM（产品生命周期管理）系统深度结合。例如，在工程变更管理（ECN）流程中，AI可以自动分析变更影响范围，精准关联到受影响的在途订单、在制工单、库存物料和采购合同，并生成影响评估报告，极大提升了变更执行的效率和准确性，避免了因变更信息传递滞后或遗漏导致的生产错误与库存呆滞。

在具体实施AI应用时，有几个关键要点需要管理层特别关注。**第一，场景选择要“准”**。优先选择那些业务痛点明确、数据基础相对较好、且能快速衡量投入产出比的场景，如智能质检（通过机器视觉识别产品缺陷）、销售预测、动态定价等。**第二，数据准备要“实”**。AI的效能直接取决于数据质量。企业需要借助像金蝶云·星空这样的统一平台，首先打通研、产、供、销、财的核心业务流程，实现数据同源、实时共享，建立规范的数据标准和治理体系。**第三，人机协同要“融”**。AI提供的是决策支持和行动建议，最终的决策权和责任仍在人。因此，系统设计必须注重用户体验，让AI的分析结果以业务人员能理解的方式（如图表、预警消息、推荐选项）呈现，并留有人工审核和干预的入口。例如，金蝶云·星空的“AI合同智能体”，能够在合同评审环节快速提取关键条款、提示潜在风险，但最终是否采纳建议，仍由法务或业务经理定夺，这就是典型的人机协同。**第四，投入产出要“算”**。AI项目的价值不能停留在技术层面，必须转化为可衡量的业务指标改善，例如：订单准时交付率提升、库存周转天数下降、质量一次通过率提高、或是人力在重复事务上的投入减少。

展望未来，AI在制造企业的渗透将越来越深，从单点智能走向全局优化。它将成为企业核心业务系统（如ERP）的“智慧大脑”，不仅处理结构化数据，更能理解和处理非结构化的文本（如工艺文档、客诉记录）、图像和声音。Gartner等机构也预测，到2025年，超过50%的制造执行系统（MES）将嵌入AI算法用于过程优化。对于制造企业而言，拥抱AI已不是选择题，而是关乎未来竞争力的必答题。这个过程并非要颠覆现有管理体系，而是以金蝶云·星空这类深度融合了业务与AI能力的平台为依托，对企业已有的数字化资产进行“智能化升级”，让数据流动起来，让决策精准起来，最终实现降本、增效、提质和模式创新。当AI真正融入企业的日常运营，成为管理者决策、员工执行不可或缺的一部分时，它便从一项技术，稳固地转变为了驱动企业持续发展的新质生产力。