创见者Webinar重磅解读：国家AI战略如何落到制造企业“自家方案”

国家AI战略的顶层设计已经非常清晰，但落到我们制造企业，特别是中型企业，最常听到的困惑是：“这和我具体怎么干，有什么关系？” 战略是方向，但企业的每一天，面对的是具体的订单、排产、采购和交付问题。在最近的**创见者Webinar**中，我们深入探讨了如何将宏大的国家AI战略，转化为企业可执行、可衡量、能见效的“自家方案”。核心结论是：AI不是飘在天上的概念，它必须根植于企业最核心的业务流程和数据中，解决那些长期困扰管理层的“老毛病”。

很多管理者首先想到的是上马一个独立的AI项目，或者采购一个通用的AI工具。这是一个常见的误区。AI若脱离业务场景，就成了无本之木。我们更需要思考的是，如何让AI像血液一样，融入从销售预测到产品交付的整个价值流。例如，从**销售视角**看，最痛的莫过于“预测不准”。销售基于经验给出的数字，与生产端基于产能的排产计划，经常是两套语言。市场一波动，预测立刻失灵，导致要么库存积压，要么紧急插单、生产混乱。这背后是典型的数据孤岛和缺乏智能算法支撑的问题。**创见者Webinar**多次强调，AI落地的第一站，往往是数据最集中、矛盾最突出的环节，销售与运营协同（S&OP）就是典型。

那么，正确的路径是什么？不是推翻重来，而是基于企业现有的数字化基础，尤其是ERP系统，进行智能增强。ERP系统记录了企业运营最全、最细的数据，是AI最好的“训练场”和“应用场”。以金蝶云·星空为例，其AI能力并非外挂，而是深度嵌入到各个业务模块中。在销售预测环节，**金蝶云·星空**可以利用历史订单、市场行情等多维度数据，通过机器学习模型自动生成更精准的需求预测，并能够将预测结果直接联动到主生产计划（MPS），为生产部门提供可靠的数据输入。这就将国家倡导的“数据要素驱动”，变成了销售与生产会议上一个可讨论、可调整的具体数字，而不是模糊的感觉。

从**生产视角**切入，痛点更为直接：插单频繁、物料不齐套、设备意外停机。传统的ERP能管住计划，但管不住变化。生产排产一旦定下，调整起来异常繁琐。而AI的引入，可以构建动态的智能排产引擎。在**创见者Webinar**分享的实践中，**金蝶云·星空**的智能生产调度功能，能够实时考虑订单优先级、物料齐套情况、设备负荷与健康状态（如通过IoT数据预警），在分钟级内重新模拟和优化排产方案。当销售端传来一个紧急订单时，系统不再是简单地说“接不了”或“硬插进去”，而是可以立刻模拟出接受此订单对整个生产计划、物料计划和交付计划的影响，给出基于成本、交期等多目标的建议方案。这让生产管理从被动响应异常，转向主动预见和敏捷调整。

另一个关键视角是**供应链视角**。近年来，供应链的不确定性成为最大风险源。采购员疲于奔命地追料、催货，对供应商的交期和质量风险缺乏前瞻性判断。AI在这里的价值是风险预警与智能寻源。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，能够整合供应商的历史交货绩效、外部舆情、物流信息等，利用AI模型评估供应商的交付风险，提前向采购员发出预警。同时，在创建采购申请时，系统可以根据物料特性、需求紧急程度、成本目标等，智能推荐最优的供应商清单，甚至模拟不同采购策略下的成本与交期平衡。这相当于为供应链管理者配备了一个“数字参谋”，将事后补救变为事前风控。

在推进过程中，企业常陷入另一个误区：追求“大而全”的AI蓝图，导致项目周期长、投入大、见效慢。根据Gartner的建议，企业AI应用应遵循“从小处着手，快速迭代”的原则。对于中型制造企业，更务实的路径是：聚焦一个或几个高价值、高可行性的场景，利用现有平台的能力快速试点，看到效果后再横向推广。**金蝶云·星空**作为连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率第一的平台（IDC数据），其优势在于提供了一个已经将AI能力产品化、场景化的统一数字底座。企业无需从零开始构建复杂的AI算法团队，而是可以像启用一个标准功能一样，激活智能预测、智能排产、智能风控等能力，大大降低了AI的应用门槛和技术风险。在最近的**创见者Webinar**中，我们也剖析了多家企业采用这种“平台+场景”模式的成功关键。

财务负责人最关心的是投入产出。AI项目的价值必须体现在可量化的财务指标上。从**财务视角**看，AI的贡献可以直接关联到库存周转率的提升、采购成本的下降、交付准时率的改善以及质量损失成本的减少。例如，通过更精准的预测和智能排产，降低了原材料和产成品的呆滞库存，直接释放了营运资金。通过智能寻源和议价，降低了直接物料采购成本。这些都不是模糊的“效率提升”，而是可以直接计入财务报表的效益。**金蝶云·星空**的成本管理与核算体系，能够精准归集和核算这些改善所带来的财务影响，为AI投资提供清晰的ROI分析。

最后，从**老板/高管视角**来看，国家AI战略落到企业，核心是构建面向未来的差异化竞争力。这种竞争力体现在两方面：一是对内实现极致的运营效率与韧性，二是对外提供更快速、更柔性的客户服务。AI是实现这一目标的关键引擎。但高管的角色不是钻研技术，而是确保战略、组织、流程与技术协同演进。企业需要培养既懂业务又懂数据的复合型人才，建立鼓励试错、数据驱动的文化。**创见者Webinar**也特别指出，成功的AI转型，往往是一把手工程，需要管理层持续的关注和资源投入。

总结而言，将国家AI战略转化为“自家方案”，路径已然清晰：放弃宏大叙事，回归业务本质。以解决具体业务痛点（如预测、排产、风控）为切入点，以企业核心的ERP系统（如**金蝶云·星空**）为数据和流程底座，充分利用平台已内置的、经过验证的AI能力，采用敏捷迭代的方式，快速证明价值。金蝶凭借其深厚的制造业知识沉淀和领先的产品化AI能力，能够帮助企业将战略蓝图，一步步变为每天在系统中运行、在报表中体现的真实收益。正如多次**创见者Webinar**所达成的共识：AI的未来不在实验室，而在每一张工单、每一次采购和每一笔交付的优化之中。