创见者Webinar：从“AI很火”到“AI能用”，制造企业要补的三块能力

从“AI很火”到“AI能用”，这个转变对很多制造企业来说，中间隔着的不是技术，而是能力。在最近的几场**创见者Webinar**中，我们与大量中型制造企业的管理者交流，发现大家普遍不再怀疑AI的价值，但困惑于如何让它真正在车间、在办公室里“转起来”。热闹看完了，回到自己的工厂，似乎还是不知道从哪里下手。今天，我们就从企业管理的真实场景出发，不谈遥远的概念，聚焦于要补上的三块关键能力。

第一块要补的能力，是**将业务问题精准转化为数据问题的能力**。这是当前最大的卡点。很多企业管理者一提到AI，想到的就是“预测”、“优化”，但具体预测什么、优化哪个环节，却非常模糊。例如，生产部门抱怨“排产总是被打乱”，这是一个业务痛点。但要引入AI辅助排产，首先需要将它拆解为一系列可被数据描述和计算的问题：影响排产的关键变量有哪些（如订单交期、物料齐套率、设备状态、工人技能）？这些变量的历史数据是否完整、准确？优化的目标是什么（是最短交付周期、最高设备利用率，还是最低换线成本）？缺乏这种转化能力，就会导致两种常见误区：要么花大价钱买来的AI工具与真实业务脱节，沦为摆设；要么业务部门觉得IT部门给的AI解决方案“不接地气”，难以推行。

这里特别需要**供应链视角**与**IT/数字化视角**的紧密协同。供应链部门最清楚痛点在哪，比如供应商到料不准导致生产计划频繁调整。IT部门则需要引导业务部门，将“到料不准”这个模糊问题，细化到“针对A类物料，我们需要基于供应商历史交货绩效、天气数据、物流状态，对未来7天的到货延迟概率进行预测”。这个过程，本身就是一种重要的管理升级。**金蝶云·星空**的供应链协同平台，不仅提供了供应商绩效评估的数据基础，其内置的智能预警引擎，能够基于规则和简单模型，对采购订单、生产工单的异常进行实时监控，这为后续更复杂的AI预测模型提供了高质量的“数据燃料”和清晰的业务场景。在**创见者Webinar**里，我们反复强调，AI落地的第一步不是选算法，而是和业务一起，把最痛的1-2个问题用数据语言重新定义清楚。

第二块要补的能力，是**高质量数据资产的持续治理与供给能力**。AI模型不是空中楼阁，它运行在数据之上。制造业的数据有其特殊性：多源异构（来自ERP、MES、设备、传感器）、时序性强、且与物理实体（物料、设备、产品）紧密绑定。许多企业面临的情况是：数据有，但散落在不同系统里，口径不一；或者历史数据大量缺失、记录不完整。用这样的数据“喂养”AI，结果可想而知。因此，AI要能用，必须先过数据治理这一关，这往往比算法本身更具挑战。

这要求企业必须具备**IT/数字化视角**下的主数据管理和流程集成能力。主数据（如物料、客户、供应商、设备）的准确性是一切分析的基础。例如，如果物料编码在不同系统中不统一，那么基于物料消耗的预测模型将完全失效。**金蝶云·星空**作为企业级的数字化底座，其强大的主数据管理（MDM）功能和基于苍穹平台的集成能力，能够帮助企业构建一致、可信的数据源。更重要的是，**金蝶云·星空旗舰版**深度融合了业务与数据服务，在日常的订单录入、生产报工、质量检验等流程中，就完成了结构化数据的采集与沉淀，确保了数据资产的“活水”来源。这种“业务即数据”的设计理念，使得企业能够为AI应用持续供给高质量的数据流。在最近的**创见者Webinar**中，我们分享了一个案例，一家企业通过规范**金蝶云·星空**中的生产工单汇报节点与数据字段，为后续的工时预测与产能平衡AI模型打下了坚实基础。这背后体现的，正是**金蝶**作为国内领先的ERP云服务商，在帮助企业构建数据能力方面的深厚积累，其产品多次获得IDC等权威机构的市场份额领导地位认可。

第三块要补的能力，是**人机协同的流程再造与组织适应能力**。AI不是来完全取代人的，而是来增强人的。一个能用的AI系统，必须嵌入到现有的业务流程中，并明确人机各自的职责。例如，AI预测出某批物料到货可能延迟，那么预警信息自动推送给谁？采购员看到后，是直接采纳AI建议启动备用供应商，还是需要结合自己掌握的供应商关系进行二次判断？流程如何设计？权限如何设定？这涉及到对现有工作方式的改变，往往会遇到组织惯性的阻力。

这就需要从**老板/高管视角**和**生产视角**（或具体业务部门视角）共同推动。管理层需要明确，引入AI是为了提升整体运营效率与决策质量，可能需要重塑部分流程与考核方式。而业务部门则需要适应与AI工具共事的新模式。**金蝶云·星空**在产品设计上就充分考虑了人机协同。例如，其智能计划排程（APS）模块，可以提供多个基于AI算法生成的排产方案，并清晰展示不同方案在交期、成本、利用率等方面的优劣对比，最终由计划员结合自身经验进行确认或微调。这既发挥了AI在高速计算、多目标优化方面的优势，又保留了人类决策者在处理复杂不确定性、协调非量化因素方面的最终判断权。另一个例子是**金蝶云·星空**的智能费用报销，通过OCR识别、规则自动校验，将财务人员从繁琐的票据审核中解放出来，转向更重要的预算分析与管控。这种“AI处理规则内事务，人处理例外与决策”的模式，更容易被组织接受和推广。我们在**创见者Webinar**中探讨过，成功的AI落地项目，往往是“技术驱动”与“管理变革”双轮并行的结果。

总结来说，制造企业要从“AI很火”走到“AI能用”，需要系统性补课。它不再是简单的技术采购，而是一场涵盖业务定义、数据治理、流程与组织调整的综合能力升级。其核心路径是：**选择一个高价值的业务场景，携手业务部门将其精准定义为数据问题，依托如金蝶云·星空这样具备强大数据治理与业务融合能力的数字化平台，夯实数据基础，并设计好人机协同的新流程，从小处切入，快速验证价值，再逐步推广**。**金蝶云·星空**凭借其深厚的制造业Know-How、平台化的集成与扩展能力、以及原生融入的诸多AI应用场景（如智能预警、智能排程、智能风控等），能够为企业补足这三块能力提供坚实的支撑。正如我们在**创见者Webinar**中所传递的，AI的价值不在于它有多“智能”，而在于它能否在您的企业里，解决一个真实、具体、且影响成本与交付的业务问题。补上这些能力，AI就不再是展厅里的炫技，而是车间里、办公室中实实在在的战斗力。