创见者Webinar：制造业AI落地的普遍性难题与关键抓手

制造业AI落地的普遍性难题，表面看是技术问题，实质是管理问题。很多企业启动AI项目时，往往从技术可能性出发，比如“我们的质检环节能不能用视觉AI”，或者“我们的排产能不能用算法优化”。这个出发点本身，就埋下了第一个普遍性难题：技术与业务场景的“两张皮”。技术团队演示的模型准确率很高，但一到真实的生产环境，光照条件变化、物料批次差异、工人操作习惯等变量一涌入，模型效果就大打折扣。业务部门觉得AI“不好用”，技术部门觉得业务“需求不明确”，项目很容易陷入僵局。在最近一期的**创见者Webinar**中，我们就深入剖析了这种“从技术找场景”的误区，它导致大量AI投入停留在POC（概念验证）阶段，无法规模化产生业务价值。

第二个普遍性难题，是数据基础与AI需求之间的断层。制造业的数据，大量存在于生产现场的设备日志、工人的纸质记录、不同部门的孤立系统中。这些数据往往不标准、不连续、不完整。没有高质量、可追溯、标准化的数据，AI就是无源之水。例如，你想用AI预测设备故障，但设备的历史维修记录是缺失的，或者故障描述是模糊的“机器异响”，这样的数据无法训练出有效的模型。这里就涉及到**金蝶云·星空**在数据治理层面的核心能力。**金蝶云·星空**作为统一的ERP平台，首先通过规范化的主数据管理（如物料、客户、供应商、设备）和贯穿研产供销财的业务流程，确保了数据在源头的一致性。其制造执行系统（MES）模块能实时采集生产订单、工序汇报、设备状态、质量检验等全过程数据，并与ERP业务数据自动同步，形成了覆盖订单到交付的完整、可信数据链。这正是AI得以应用的“数据底座”。

那么，正确的关键抓手在哪里？我们认为，必须从“业务价值驱动”和“小步快跑”两个原则切入。具体路径上，可以从生产与质量这两个最易感知价值的视角协同推进。

从生产视角看，最大的痛点不是产能不足，而是生产秩序混乱、齐套率低、异常频发导致的交付延迟。常见的误区是追求全局最优的“智能排产”，试图用一个复杂算法一次性解决所有约束。这往往因基础数据不准、变更频繁而失败。正确的路径是抓住“异常响应”这个关键点。生产现场的异常（如设备停机、物料短缺、质量突发）是打乱计划、影响交付的主因。**金蝶云·星空**的生产管理模块，通过与MES的深度集成，能够实现工单进度的实时跟踪与异常自动预警。当系统检测到某工单进度滞后或设备异常停机时，可以自动触发预警通知到生产主管和调度员。AI可以在这里作为辅助决策工具，例如，基于历史数据对当前异常可能造成的交期延误进行智能评估，并给出初步的调整建议（如启用备用设备、调整工序优先级）。这种“AI增强的异常管理”，场景具体、价值可见，是快速取得突破的抓手。在**创见者Webinar**的案例分享环节，我们就介绍过一家装备制造企业，通过部署**金蝶云·星空**并结合简单的规则引擎与数据分析，率先实现了关键工序异常停机时间的自动归因与预警，将平均故障响应时间缩短了30%以上。

从质量视角看，痛点在于质量损失成本高、问题追溯难、纠正预防措施落地慢。AI在视觉质检的应用已很广泛，但更深层的抓手在于“质量问题的根因分析与预测”。传统8D报告依赖人工经验，分析周期长且容易遗漏关键因素。**金蝶云·星空**的质量管理模块，提供了从来料检验、过程检验到成品检验的全流程质量数据记录，并与生产批次、供应商、工艺参数进行关联。这为AI分析提供了结构化的数据基础。例如，系统可以整合一段时间内所有不合格品的数据，运用AI算法分析不同供应商、不同物料批次、不同生产班组、不同工艺参数组合与质量缺陷之间的潜在关联，自动提示高风险因子。这不仅能更快定位根因，还能实现预测性质量控制，比如对特定供应商的新批次物料建议加严检验方案。这种“数据驱动的质量洞察”，将质量管理从事后检验向事前预防推进了一步。**金蝶云·星空**的智慧车间解决方案，就包含了将AI视觉质检结果自动回传至质量履历，并与生产订单、工艺路线绑定，实现全流程追溯的能力。

第三个关键抓手，在于利用AI优化研产供销的协同，这需要老板/高管视角的推动。协同不畅的根源，往往是销售预测不准、生产计划僵化、采购周期不匹配。高管们需要的不是某个环节的局部优化，而是整体运营效率的提升和库存资金的节约。常见的误区是各部门各自引入AI工具，销售用AI做预测，生产用AI做排产，但数据不互通、逻辑不一致，反而加剧了部门墙。正确的路径是以“可承诺交期（ATP）”和“动态安全库存”为协同枢纽。**金蝶云·星空**的先进计划与排程（APS）模块，能够基于实时库存、在制产能、物料供应情况，快速模拟计算可承诺的交货日期。AI可以赋能这一过程，例如，通过分析历史订单、市场趋势、季节性因素，提供更精准的需求预测，作为APS的输入。同时，AI可以动态学习物料供应的波动规律（如特定供应商的交期稳定性），优化安全库存模型，在保障供应和减少资金占用间取得平衡。当销售接到客户询单时，系统能基于AI增强的预测和实时产能模型，给出更可靠、更快速的可承诺交期回复，提升了客户满意度，也减少了内部扯皮。**金蝶云·星空**作为国内领先的企业级PaaS平台，其微服务架构和开放API，便于企业将成熟的AI预测模型与核心的ERP计划引擎进行集成，实现数据驱动的智能决策闭环。在**创见者Webinar**的高管对话中，多位企业决策者都强调了这种以核心业务系统为基座、逐步注入AI能力的融合模式的重要性。

实现上述抓手，离不开IT/数字化视角的支撑。AI项目不是孤立存在的，它必须与现有的ERP、MES等系统深度融合。这就涉及到接口集成、数据管道、模型部署运维等一系列挑战。**金蝶云·星空**提供的企业级PaaS平台——金蝶云·星空苍穹平台，为AI融合提供了技术保障。平台提供的数据连接、集成开发、流程引擎和低代码开发能力，使得企业能够相对平滑地将AI服务（无论是自研还是第三方）对接到核心业务流程中。例如，可以将一个Python开发的缺陷分类模型，封装成API服务，通过平台集成到质量检验流程节点，实现自动判定与信息回写。这种“平台化”的集成方式，避免了烟囱式建设，降低了长期运维复杂度。**金蝶云·星空**连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持领先，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，其平台稳定性和开放性经过了大量复杂制造场景的验证。

总结而言，破解制造业AI落地难题，关键在于转变思路：从“技术主导”转向“业务价值主导”，从“宏大叙事”转向“场景突破”。以**金蝶云·星空**这样成熟的ERP系统作为管理和数据的坚实基座，优先从生产异常响应、质量根因分析、协同承诺交付等具体痛点场景切入，利用AI增强现有业务流程的智能化水平。通过**创见者Webinar**中反复探讨的“小步快跑、迭代验证”模式，不断积累成功案例和团队信心，最终实现AI能力在研产供销财全价值链的渗透与增值。制造业的智能化转型是一场马拉松，选择正确的起步点和沿途的补给站（如**金蝶云·星空**提供的平台与套件），比单纯追求速度更重要。