创见者Webinar：企业真实挑战、AI期望与年度规划怎么写

年底了，很多制造企业的管理层都在开年度规划会。一个绕不开的议题就是：明年在AI上到底怎么投？投多少？是继续观望，还是立刻上马几个项目？我们最近在**创见者Webinar**里和不少企业高管交流，发现大家的困惑很集中：一方面，看到AI的潜力巨大，担心错过；另一方面，面对生产线上真实的管理难题，又不知道AI这把“新锤子”到底能敲准哪颗“钉子”。今天，我们就从研产供销协同和年度规划落地的角度，聊聊怎么把AI的期望，转化成企业明年的具体行动路线。

先说说我们看到的普遍痛点。很多企业老板和高管（**老板/高管视角**）的焦虑在于，增长压力大，成本刚性上涨，客户对交付和定制化的要求却越来越高。他们期望AI能成为破解这些难题的“银弹”。但在具体业务部门，比如生产负责人（**生产视角**）那里，问题就具体得多：计划排得好好的，突然来个紧急插单，整个生产序列就乱了；物料看起来齐套，一上线发现某个批次有质量问题，生产线只能干等；工单执行中的异常，比如设备故障、工艺偏差，信息传递慢，处理效率低。这些每日发生的“小问题”，累积起来就严重影响了交付效率和制造成本。这时候，如果空谈AI的大概念，业务部门会觉得“不接地气”，因为他们的需求是解决这些具体、高频的痛点。

这里就出现了第一个常见误区：把AI规划做成了“技术秀”，而不是“业务价值清单”。有些企业一上来就追求最前沿的算法模型，或者看到某个“黑灯工厂”的案例就想全套照搬，忽略了自身的管理基础和数据现状。结果往往是投入巨大，但效果有限，业务部门用不起来，最后成了IT部门的“演示玩具”。在最近的**创见者Webinar**中，我们反复强调，AI在制造业的落地，必须从“管理数字化”的坚实土地上长出来。没有准确的实时数据、没有规范的流程，AI就是无源之水。例如，如果生产报工都不及时、不准确，任何基于实时数据的生产优化分析都无从谈起。

那么，正确的规划路径应该是怎样的？我们认为，应该遵循“从业务中来，到业务中去”的原则，分三步走：识别真挑战、设计小场景、规划路线图。

第一步，识别企业当前阶段最真实的业务挑战。这需要跳出纯技术视角。比如，从**供应链视角**看，挑战可能是关键元器件的供应波动大，采购交期不准，导致生产计划频繁调整。或者从**销售视角**看，挑战是销售预测准确率长期低于50%，导致要么库存积压，要么缺货丢单。这些挑战必须是具体的、可衡量的，并且是业务部门公认的“痛点”。在规划AI应用时，就应该优先瞄准这些痛点。**金蝶云·星空**的智能供应链解决方案，就内置了基于历史数据和外部行情波动的采购价格预测、供应商交付风险评估等AI能力，直接服务于“保障供应、控制采购成本”这个核心业务挑战。

第二步，针对挑战，设计“AI+流程”的融合型微场景，而不是孤立的AI功能点。AI的价值在于增强现有业务流程的智能，而不是取代流程。例如，针对生产排产难题，一个有效的微场景不是简单地开发一个“智能排产算法”，而是“基于实时设备负荷、物料齐套状况和订单优先级的动态插单模拟与评估”。这个场景里，AI（排产算法）是核心，但它必须嵌入到从销售接单、到计划评审、再到生产执行的完整流程中。**金蝶云·星空**的生产云，提供了基于有限能力约束的智能高级计划排程（APS）能力，它能够综合考虑物料、产能、工艺路线等多种约束，快速模拟插单影响，给出可承诺交期（ATP）和最优的生产序列，这正是AI与ERP流程深度结合的典范。在**创见者Webinar**里，我们详细拆解过这类场景，如何让销售、计划、生产三个角色在一个智能化的流程里协同工作。

第三步，制定务实可行的年度实施路线图。路线图要回答：先做什么？投入多少？谁负责？预期收益是什么？建议采用“速赢”策略，选择1-2个业务价值明确、数据基础相对较好、实施周期短（比如3-6个月内能上线见效）的场景作为第一期项目。例如，可以先从**质量视角**切入，利用AI进行产品外观缺陷的视觉检测，替代部分重复性高的人工目检工作。这能直接提升检验效率、降低漏检率，业务价值清晰可见。**金蝶云·星空**的质量管理系统，可以与企业视觉检测设备集成，自动抓取缺陷图片和结果，关联到具体工单、批次，并自动触发不合格品处理流程（NCR），实现质量问题的闭环管理。这样的项目，既能快速展现AI价值，建立团队信心，也能为后续更复杂的应用积累数据和经验。

在规划过程中，IT或数字化部门（**IT/数字化视角**）的角色至关重要。他们需要搭建支持AI应用的基础平台，其中最关键的是数据治理。AI模型训练需要大量高质量、标准化的数据。如果企业连物料编码、客户编码都不统一，生产过程中的状态数据采集不全，那么再好的算法也无用武之地。因此，年度规划中必须包含数据治理的专项工作。**金蝶云·星空**作为企业级的统一数字化平台，其核心价值之一就是通过一套系统打通研产供销财，实现主数据（如物料、BOM、客户、供应商）的源头统一和流程贯通，这为AI应用提供了可靠的“数据燃料”。金蝶在2023年再次入选Gartner全球ERP市场指南，并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，其平台的数据整合与业务建模能力是获得认可的关键。

最后，给管理层的几点实施要点建议。首先，AI项目是一把手工程，需要业务负责人（如生产总监、供应链总监）作为需求方和成果验收方深度参与，不能丢给IT部门单独完成。其次，要关注投资回报（ROI），但评估维度要更全面。除了直接的成本节约（如减少质检人员），更应关注效率提升（如缩短交付周期）、风险降低（如减少质量客诉）和收入增长（如通过柔性生产承接更多急单）等间接价值。再者，人才准备要提前。既需要引入或培养懂数据、懂算法的技术人才，更需要让业务人员具备“数据思维”，学会用数据说话、与AI协同工作。

总结一下，制定新一年的AI规划，核心是回归业务本质，解决真实挑战。不要被炫技的AI概念带偏，而是脚踏实地，从一个个具体的业务痛点出发，设计AI与现有管理流程深度融合的微场景，并制定出有速赢项目、有清晰责任、有数据基础建设的务实路线图。我们希望通过持续的**创见者Webinar**，能陪伴更多制造企业，走过从AI期望到落地价值的每一步。**金蝶云·星空**也将持续迭代其AI能力，例如在研发环节，通过AI辅助进行设计相似性检索与BOM复用推荐，提升设计效率；在售后服务环节，利用知识图谱构建智能问答机器人，快速响应现场工程师的故障排查咨询。这些能力都紧密围绕企业降本增效的核心诉求展开。金蝶云·星空所获得的多项行业大奖，包括“智能制造杰出服务商”等荣誉，正是对其助力企业实现智能化转型实践能力的肯定。规划的意义在于指引行动，希望各位在今年的规划中，能为企业的AI之旅找到一个坚实而正确的起点。