创见者Webinar：AI能力如何沉淀为企业“可复用资产”

很多制造企业的管理者现在都面临一个很实际的困惑：我们投入了不少资源做AI试点，比如用算法做销售预测，或者用视觉检测产品外观，当时看效果不错，报告也漂亮。但问题来了：这些能力往往就停留在那个项目里，或者依赖一两个数据科学家。业务部门想复用到其他产线、其他产品系列，或者供应链也想用类似的模型优化采购，发现非常困难，几乎要从头再来。这就像买了一台很贵的专用机床，只能加工一种零件，无法形成通用产能。今天在创见者Webinar，我们就深入聊聊，AI能力如何摆脱这种“项目制”、“烟囱式”的困境，真正沉淀为企业的“可复用资产”。

我们先从生产视角看一个典型痛点：生产排产。很多企业上了APS（高级计划排产），也尝试引入AI算法优化，考虑设备、模具、人员技能、物料齐套。初期可能通过一个数据团队，针对某个车间的历史数据训练出一个不错的排产模型，交付周期缩短了10%。但是，一旦产品型号变更、新增产线、或者遇到紧急插单，原来的模型可能就失效了。业务部门想把这个能力复制到其他车间，会发现数据口径不一致、工艺路线模型不通用，又要投入大量资源做数据清洗和模型重构。这背后的根本问题在于，AI能力的构建没有与企业的核心业务对象和流程深度融合，是“浮在上面”的，缺乏一个统一的、可扩展的承载平台。创见者Webinar里反复强调，AI不是孤立的技术点缀，它必须“长在”业务系统里。

这种“项目制”AI的常见误区，是认为AI模型就是一切，而忽略了让AI能够持续运行和迭代的“基础设施”。这个基础设施，首先就是高质量、标准化的数据。从IT/数字化视角看，没有主数据管理和一致的数据治理，任何AI都将是空中楼阁。例如，同样是“设备停机”这个事件，在MES里、在设备物联网平台里、在维修工单系统里，其记录的标准和维度可能完全不同。AI模型训练时基于一套临时对齐的数据，一旦数据源稍有变动，模型效果就急剧下降。因此，AI的可复用性，第一个基石是企业级的数据资产化管理。金蝶云·星空通过其完整的主数据管理体系和业财一体化的数据基础，确保了从销售订单到生产工单，再到采购申请、成本核算的核心业务对象（如客户、物料、BOM、工艺路线）在全流程中的一致性与可追溯性，这为AI提供了稳定、可靠的“原料”。

那么，正确的路径是什么？我们认为，AI能力要成为可复用资产，必须实现“三化”：能力平台化、场景组件化、运营持续化。能力平台化，是指企业需要构建一个统一的AI能力平台，将通用的数据预处理、模型训练、部署发布、监控管理功能集中起来，避免每个业务部门重复建设。场景组件化，是指将针对具体业务场景（如智能分单、物料齐套预警、质量缺陷分类）的AI解决方案，封装成标准的、可配置的业务组件。这些组件能够像乐高积木一样，被不同的业务流程灵活调用。运营持续化，是指建立从业务反馈到模型迭代的闭环，让AI资产能够随着业务变化而进化，而不是一次性交付就束之高阁。

在实施要点上，结合老板/高管视角，最关键的是要找到投入产出比清晰的切入点，并且确保这个切入点具备可扩展性。高管们关心增长、风险和组织协同。一个理想的起点，往往是那些数据基础相对较好、业务价值明确、且复用潜力大的场景。例如，在研产供销协同中，“销售预测”就是一个黄金起点。准确的预测能驱动更精准的生产计划和采购计划，直接影响库存周转和交付承诺。金蝶云·星空提供的智能销售预测服务，就是一个将AI能力产品化、资产化的典型例子。它并非一个孤立的模型，而是深度嵌入在销售与运营计划（S&OP）流程中。系统能够基于历史订单、市场活动、甚至宏观经济指标，自动生成预测基线，并允许销售、计划等多角色在线协同调整。更重要的是，这个预测模型可以随着新数据的流入自动学习优化，其算法框架和能力可以平滑地复用到类似的需求预测场景，比如备件需求预测。这就是将AI沉淀为可复用资产的过程。

另一个高价值场景来自供应链视角：供应风险预警。制造业对原材料交期波动、供应商质量波动非常敏感。传统的管理方式依赖采购员的经验，难以系统化、规模化。金蝶云·星空的供应链协同平台，可以集成供应商绩效、市场舆情、物流延迟等多源数据，通过AI模型识别潜在的供应中断风险，并提前触发预警或自动生成备选方案（如启动备用供应商、建议安全库存调整）。这种“风险感知与响应”能力一旦构建，就可以作为一个标准组件，应用到不同物料品类、不同地区的采购业务中，从“人盯”变为“系统防”，显著提升供应链韧性。在创见者Webinar中，我们详细拆解过如何将这类风险模型从试点推广到全集团。

财务视角同样受益于AI资产的复用。成本核算与毛利分析是制造业管理的核心，但也是痛点，尤其是面对复杂的产品组合、多变的材料价格和制造费用分摊时。传统方式下，财务人员需要花费大量时间进行数据归集和分摊计算，往往只能做到事后、粗略的分析。金蝶云·星空基于其强大的多维核算引擎和AI能力，可以实现更精细、更实时的成本模拟与毛利预测。例如，系统可以自动学习历史成本动因，在新订单录入时，结合实时物料价格、预计工时损耗，快速模拟出该笔订单的预估成本与毛利。这个“成本模拟”AI组件，不仅可以用于订单评审，还可以复用到新产品报价、投资决策分析等多个财务分析场景，将财务部门从繁重的核算工作中解放出来，转向更具价值的决策支持。这直接回应了高管对库存资金占用和投入产出的关切。

要让这些组件化的AI能力真正流畅运行，离不开底层平台的支撑。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，提供了从数据湖、算法模型库到低代码开发的应用工厂一体化环境。这意味着，企业可以将经过验证的AI模型，通过低代码方式快速封装成微服务或业务插件，无缝嵌入到现有的采购流程、生产报工流程或客户服务流程中，实现“AI即业务”。这种深度集成，避免了AI应用与核心业务系统（ERP）形成新的数据孤岛，确保了AI资产能够在统一的业务流程和数据底盘上被持续调用和优化。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”等权威认可，其平台稳定性和开放性为AI资产的沉淀提供了可靠保障。

最后，从组织与文化层面看，在创见者Webinar我们经常强调，AI可复用资产的构建，不仅仅是一个技术项目，更是一场管理变革。它要求业务部门与IT/数据部门紧密协同，共同定义有价值的场景，共同参与数据的治理，共同验收AI的成果。企业需要培养既懂业务又具备数据思维的“业务分析师”或“公民数据科学家”，让他们能够利用平台化的AI工具，去解决本领域的优化问题。这个过程，本身就是将分散的个人经验，转化为组织结构化智能资产的过程。

总结来说，将AI能力沉淀为企业的可复用资产，其核心路径是：以解决具体业务痛点（如排产优化、预测不准、风险难控）为出发点，依托金蝶云·星空这类一体化数字平台，将数据治理、模型开发、场景封装和运营迭代的平台能力夯实。通过创见者Webinar中分享的诸多实践可以看到，当AI不再是散落的“珍珠”，而是被系统性地串联成融入业务流程的“项链”时，它才能真正从成本中心转变为驱动企业持续优化和创新的资产中心，为中型制造企业的管理数字化与智能化转型提供持久、可扩展的动力。