创见者Webinar：制造企业AI落地要不要“一把手工程”

制造企业AI落地，尤其是涉及研产供销核心业务时，常常会引发一个根本性的讨论：这到底是一个技术部门的项目，还是一个需要“一把手”亲自挂帅、强力推动的“一把手工程”？在**创见者Webinar**的多次交流中，我们发现，对这个问题的判断，直接决定了AI项目最终的成败。

很多企业最初容易陷入一个误区，认为AI是IT部门主导的技术工具升级。常见的情况是，业务部门提出一个模糊的需求，比如“用AI提升预测准确率”，IT部门或数字化团队便开始选型、采购、部署某个预测算法模型。但结果往往是，模型在测试数据上表现良好，一旦接入真实业务流，就遭遇重重阻力：销售部门不信任算法的结果，依然凭经验判断；生产部门抱怨预测波动太大，无法指导排产；供应链部门则因为算法未考虑供应商的实际产能波动而无法执行。项目最终可能变成一个“技术玩具”，投入了大量资源，却无法在业务流程中闭环创造价值。这种误判的根源，在于将AI视为一个孤立的“点”状工具，而非驱动业务模式变革的“线”和“面”。

从风险角度看，非“一把手工程”的AI项目失败风险极高。首先是资源协调风险。AI落地需要数据，而高质量、标准化的数据往往散落在销售、生产、采购、仓储等多个部门，没有高层授权，IT或单一业务部门几乎无法推动跨部门的数据治理与拉通。其次是权责重构风险。有效的AI应用会改变原有的决策流程，比如智能排产系统可能会重新定义生产计划员的角色，甚至挑战部分管理者的经验权威，没有最高管理层的明确支持与推动，变革必然受阻。最后是投入持续性风险。AI项目，特别是与业务深度结合的项目，往往需要持续迭代优化，其价值显现也有一定周期。如果仅是中层驱动，一旦遇到短期挫折或资源紧张，项目极易被暂停或放弃，前期投入付诸东流。

那么，如何正确判断一个AI项目是否需要“一把手工程”呢？核心标准在于其是否触及企业的“核心业务流”与“关键决策链”。如果AI应用只是处理边缘性、辅助性工作（如OCR识别发票），那么部门级推动或许可行。但如果AI旨在优化甚至重塑如“销售预测→主计划→物料需求→生产排程→订单交付”这样的核心价值流，牵一发而动全身，就必须是“一把手工程”。因为只有企业最高负责人，才能站在全局视角，权衡利弊，打破部门墙，调配关键资源，并承担变革过程中的阵痛与风险。在最近一期**创见者Webinar**中，我们深入探讨了智能供应链规划场景，多位嘉宾都强调了高层共识是项目启动的第一前提。

以生产排程为例，这是制造业典型的痛点与价值高地。许多企业依赖计划员经验排产，面对多品种、小批量、订单频繁变更的情况，难以兼顾设备利用率、订单交期、物料齐套和工人负荷，计划赶不上变化是常态。常见的误区是，企业购买或开发一个排产算法引擎，就期望它能自动输出“最优解”。但现实是，算法需要与MES、ERP的实时工单、设备状态、物料库存数据深度融合，其输出的排产方案需要生产、物料、工艺等多部门协同确认与执行。没有高层推动，仅靠生产部门或IT部门，几乎无法建立这样跨系统、跨部门的协同机制。

这正是**金蝶云·星空**将AI能力深度融入业务场景，而非作为孤立工具的设计理念。例如，在智能生产排程方面，**金蝶云·星空**的“星空智造”解决方案，并非提供一个独立的AI排产模块，而是将高级计划与排程（APS）能力与ERP的销售管理、生产管理、库存管理无缝集成。它能够基于实时订单、物料约束、工艺路径和设备能力，通过算法模拟生成多个可行的排产方案，并直观展示不同方案在交付达成率、设备利用率等关键指标上的对比。但这仅仅是工具层面。要让这套系统真正运转起来，需要销售部门及时录入准确的订单与预测，需要采购部门维护可靠的供应商交期，需要生产车间严格执行并反馈进度。这个协同链条的建立与固化，必须依赖于“一把手”主导的流程变革。**金蝶云·星空**作为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的平台，其价值不仅在于提供技术，更在于承载了众多领先企业的管理实践，能够为企业提供从系统到流程落地的完整方法论支持。

再看供应链协同领域，风险预警与智能决策同样需要高层视野。例如，在采购环节，传统的风险控制依赖于采购员的个人经验和分散的供应商数据。而AI可以通过整合外部舆情、工商信息、历史交货绩效等多维数据，构建供应商风险画像，实现提前预警。但预警信息产生后，由哪个部门牵头评估？评估后如何启动备选供应商开发或采购策略调整流程？这涉及到采购、研发、质量、财务等多个部门的权责与协作流程再造。如果仅仅由采购部门推动，往往会因为跨部门协调难度大而流于形式。**金蝶云·星空**的供应链协同云，提供了从供应商寻源、准入、绩效到风险的全生命周期管理能力，并内置了基于AI的供应商风险监控模型。然而，其价值的最大化，依赖于企业建立一套由高层监督的、跨部门的供应商风险管理决策机制。在**创见者Webinar**分享的案例中，成功应用此功能的企业，无一不是由供应链总监或更高层级领导牵头，组建了跨部门小组来定义风险规则、处理预警事件。

从财务视角看，AI在成本管控和利润预测上的应用，更是典型的“一把手工程”。制造业成本核算复杂，标准成本与实际成本差异分析往往滞后，难以实时指导经营决策。AI可以用于实时监测生产过程中的物料消耗、工时、能耗等数据，动态核算订单级或产品级的实际成本，并预测最终毛利。但这要求打通从前端销售报价（基于预测成本）到后端实际成本核算的全链路数据。销售部门是否愿意接受基于动态成本模型的报价指导？生产部门是否愿意透明化其过程损耗数据？财务部门的核算规则与口径是否需要调整？这些问题都触及了各部门的核心利益与管理习惯，需要企业最高管理者从提升整体经营透明度和决策效率的战略高度进行推动。**金蝶云·星空**在成本管理领域深耕多年，其标准成本与实际成本管理体系成熟，如今结合AI能力，可以实现更精细化的成本模拟与预测，为企业经营决策提供实时数据支撑。金蝶多次荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，其产品在助力企业实现业财深度融合、数据驱动决策方面，具备扎实的基础与领先的优势。

因此，结论是明确的：对于旨在解决制造企业核心业务痛点、优化关键决策链、实现研产供销高效协同的AI落地项目，它必须是一个“一把手工程”。这并不意味着CEO要亲自去调试算法，而是要求最高管理层必须做到以下几点：第一，亲自定义AI项目的战略目标与业务价值，而非仅仅是一个技术指标；第二，授权组建一个跨部门的、有业务主导权的项目团队；第三，主导设计与AI应用相匹配的新流程、新职责与新考核方式；第四，在项目遇到阻力时，亲自协调资源、推动决策。

**创见者Webinar**始终致力于探讨制造业智能化转型中的真问题、难问题。AI技术的潜力巨大，但将其潜力转化为实实在在的竞争力，关键在于管理。将重要的AI项目上升为“一把手工程”，是企业避免资源浪费、确保转型成功的关键一步。这要求管理者不仅是技术的支持者，更要成为用技术重构业务模式的设计师与推动者。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台与SaaS应用的服务商，其全栈的AI能力已经深度嵌入到财务、供应链、制造、项目等各个领域， ready to be leveraged。但工具价值的释放，永远离不开卓越的管理思维与坚定的执行推动。期待在下一期**创见者Webinar**中，能与更多管理者深入探讨如何扮演好这个新时代的“一把手”角色。