创见者Webinar：AI+制造的“价值证明”怎么做——别只讲故事

AI+制造的“价值证明”怎么做——别只讲故事。这个问题我们几乎每天都会被问到。很多制造企业的管理层，尤其是老板和高管，参加了很多峰会，听了很多故事，从黑灯工厂到AI质检，感觉AI无所不能，但又觉得离自己很远。回到工厂，面对的还是老问题：订单预测不准导致库存积压、生产异常频发影响交付、成本核算不清利润不明。这时候，大家最关心的不是AI有多酷，而是“我投下去的钱，怎么才能看到实实在在的回报？” 这就是“价值证明”的核心：不是讲未来的故事，而是解决眼下的痛点，并让改善可衡量。

**现实痛点：从“管理黑箱”到“价值盲区”**

我们先看一个最常见的场景。很多中型制造企业，上了ERP，业务数据基本在线了，但管理决策依然靠经验。销售根据感觉报交期，生产凭经验做排产，采购看库存下订单。一旦市场波动，比如订单突然增加或关键物料延迟，整个链条就陷入混乱：销售不知道产能真实情况，随意承诺客户；生产不清楚物料齐套状态，工单开了又停；采购忙于救火，成本直线上升。最后，虽然大家都很忙，但交付延迟、库存高企、利润微薄。问题出在哪？出在“协同”是断裂的，数据是孤立的，决策是滞后的。你投入的IT系统，只是记录了结果，并没有赋能过程。这就是我们说的“管理黑箱”，投入了数字化成本，却看不到管理优化的明确价值产出。

**常见误区：为了AI而AI，脱离业务场景**

在追求AI价值的过程中，企业容易陷入几个典型误区。第一个误区是“技术炫技”。看到别人用AI做视觉质检，自己也上一套，但没有深入分析自身质量问题的根源是工艺不稳定还是来料问题，结果AI模型因为场景差异大、样本不足，效果不佳，投资成了摆设。第二个误区是“点状应用”。比如只在财务部门做一个发票识别的RPA，虽然提升了财务人员效率，但对整个企业的研产供销协同和核心成本降低没有直接影响，价值天花板很低。第三个，也是最致命的误区，就是“故事导向”。盲目追求建设所谓的“AI中台”或“大数据平台”，投入巨大，但缺乏与核心业务流程（如订单到交付OTD、计划到生产）的深度融合，最终平台有了，业务价值却没出来。这些误区的本质，是把AI当成了目的，而不是解决业务问题的工具。

**正确路径：从业务痛点出发，以“价值流”牵引AI落地**

那么，正确的“价值证明”路径是什么？我们的主张是：**紧扣“研产供销财”一体化协同的主航道，在关键业务场景的“价值流”中嵌入AI能力，实现数据驱动决策，让改善效果可量化、可感知。** 这需要两个转变：一是从“技术视角”转向“业务价值视角”；二是从“单点优化”转向“流程重塑”。

具体怎么做？我们结合**创见者Webinar**中反复探讨的案例来拆解。核心是抓住三个关键价值流：**订单交付流、生产执行流、成本核算流**。

首先，**订单交付流**的价值证明在于提升客户满意度与订单毛利率。销售接到一个复杂配置订单，传统做法是手工查库存、问生产、估交期，容易出错。现在，通过**金蝶云·星空**的智能订单承诺（CTP）能力，系统能基于实时产能、物料库存、在途采购、现有负荷，在几分钟内自动模拟出最优的可承诺交期和成本。这背后就是AI算法在排产与资源调度上的应用。销售给出的承诺更可靠，生产接到的任务更可行，从源头上减少了订单变更与交付延误。**创见者Webinar**里分享过一个电子装配企业案例，通过部署这套机制，订单准时交付率提升了15%，这就是最直接的价值证明。

其次，**生产执行流**的价值证明在于提升设备利用率和降低制造成本。生产现场的痛点是什么？是异常响应慢。设备突然停机、物料质量突发问题，班组长到处找人，生产计划被打乱。**金蝶云·星空**的生产现场管理，结合物联网数据，能够通过AI算法对关键设备进行预测性维护预警，比如通过分析主轴振动、温度数据趋势，提前一周提示保养需求，避免非计划停机。同时，基于实时采集的工单进度与物料消耗，系统能动态调整后续工序的派工，实现柔性调度。这个价值体现在哪里？平均设备综合效率（OEE）提升了几个百分点，意味着同样的设备产出更多，这就是真金白银的效益。**金蝶云·星空**在这方面已经沉淀了丰富的行业实践，并因此荣获了工信部“新一代信息技术与制造业融合发展试点示范”等多项权威认可，其价值已得到国家级标杆项目的验证。

最后，**成本核算流**的价值证明在于实现精准的利润分析和快速决策。制造业成本核算复杂，材料成本波动、工时统计偏差、费用分摊不合理，都会导致产品毛利不准。管理层看不到哪个产品真正赚钱，哪个订单其实亏损。**金蝶云·星空**的成本管理系统，利用AI技术实现更精细化的成本归集与分摊。例如，通过机器学习模型，更合理地分配车间的间接制造费用；或者对海量采购发票进行智能匹配与校验，确保材料成本入账的及时性与准确性。当企业能按订单、按产品、甚至按工序看到精准的毛利数据时，就能果断调整定价策略、优化产品组合。价值证明就体现在公司整体毛利率的稳步提升上。

**实施要点：选对场景、小步快跑、衡量效果**

明确了路径，在具体实施上如何确保价值证明成功？第一，**场景选择要“准”**。一定要从老板和高管最关心的核心经营指标（如交付率、库存周转率、毛利率）倒推，找到影响该指标的关键业务痛点场景。例如，如果交付是痛点，就优先聚焦智能排产与订单承诺；如果成本是黑洞，就优先聚焦精细化成本核算AI应用。**金蝶云·星空**作为深耕制造业的ERP，其AI能力已经预制在这些核心业务场景中，比如智能仓储中的视觉盘点、智能质检中的缺陷分类，开箱即用，降低了企业自研AI的门槛和风险。

第二，**推进节奏要“快”**。不要追求大而全的一步到位。采用“小步快跑、敏捷迭代”的方式。先在一个车间、一条产线、一类订单上试点一个AI应用，快速验证价值。例如，先上线**金蝶云·星空**的智能生产排程模块，验证其是否能将计划排产时间从半天缩短到一小时，并提高计划可执行性。看到效果后，再逐步推广到其他车间。**创见者Webinar**经常强调，价值的快速显现，是获得管理层持续支持的关键。

第三，**效果衡量要“实”**。在项目启动前，就与业务部门共同定义清晰、可量化的价值衡量指标（KPI）。是缩短订单答复时间？是降低物料短缺停工小时数？还是提高成本核算准确率？在**金蝶云·星空**系统中，这些改善前后的数据对比可以直观地通过报表和仪表盘呈现出来。用数据说话，证明AI投入带来了运营指标的切实改善，这才是最有说服力的“价值证明”。金蝶在助力制造业智能化转型方面的成效，也体现在连续多年位居中国成长型企业SaaS市场占有率第一，以及获得Gartner等国际权威机构的认可，这些奖项背后是无数个成功价值证明案例的积累。

总结一下，AI+制造的“价值证明”，绝不是讲一个关于未来的美好故事。它是一场围绕企业核心价值流的、严谨的业务变革。需要你从最痛的业务点切入，利用像**金蝶云·星空**这样深度融合了业务与AI能力的平台，将智能嵌入流程，并坚定不移地用数据衡量每一步的改善。我们希望每一次**创见者Webinar**的交流，都能为大家带来这种务实、可落地的思路。当你的生产计划更精准了、交付更准时了、成本更清晰了，AI的价值，自然就不证自明。