创见者Webinar：制造企业AI落地必备的“岗位能力”清单

很多制造企业的管理者在考虑AI落地时，首先想到的是技术、算法或者算力，对吧。这当然重要，但一个更现实、更先决的问题常常被忽略：我们企业里，究竟需要哪些“岗位”具备什么样的新能力，才能接得住、用得好AI？技术可以采购，但人的能力必须内生。今天在创见者Webinar，我们就聚焦这个问题，不谈虚的，只谈为了AI能在车间、在办公室真正跑起来，那些关键岗位的“能力清单”必须升级什么。

先从最痛的环节说起：生产。生产经理和计划员的传统能力核心是经验排产、盯工单、催物料。但AI要落地，这个岗位的能力必须从“经验驱动”转向“数据与规则协同驱动”。具体来说，就是要能理解和驾驭AI排产系统的逻辑。系统，比如金蝶云·星空的高级计划与排程，它会综合考虑订单优先级、物料齐套情况、设备产能、换线成本等上百个约束条件，给出一个全局较优方案。这时，计划员的关键能力就不再是手动在Excel里画甘特图，而是能够准确向系统维护这些业务规则（例如，哪些产线不能生产哪些产品？最小生产批量是多少？），并能够解读AI排产结果，理解“为什么这么排”，在异常发生时（如设备突发故障、紧急插单）能快速调整参数并重排。创见者Webinar里反复强调，不会与智能系统对话的计划员，未来可能会成为瓶颈。

紧接着是供应链岗位，特别是采购员。传统采购能力集中在谈价格、催交期。AI时代，采购的核心能力要加上“风险预测与协同”。金蝶云·星空的供应链协同平台，能够基于历史交货表现、市场舆情甚至天气数据，对供应商的交货风险进行智能预警。采购员的能力就必须升级为：能关注这些预警信号，并不仅仅是打电话催促，而是能够启动备选方案，或者通过系统与供应商进行更透明的交期承诺协同。他需要理解，AI提供的不是一个确切的“某天到货”，而是一个概率分布和风险等级，他的决策要基于这个更丰富的视图。这要求采购从执行岗，更多地向风险管控和关系协同岗演变。

第三个关键岗位在质量领域。质检员或质量工程师的传统能力是依据标准做检验、处理不合格品。AI落地，尤其是视觉检测等技术的应用，要求他们具备“算法训练数据准备与模型效果评估”的初步能力。这不是说要他们会写代码，而是要知道，AI模型识别不良的准确率，高度依赖于提供给它的“教材”——即标注好的图片或数据。质量人员需要能判断哪些缺陷样本是关键的、需要补充进训练集的，能看懂模型报告的混淆矩阵，理解“误检”和“漏检”在业务上的代价差异，从而与IT或算法团队有效沟通，持续优化模型。金蝶云·星空的质量管理系统，提供了从检验标准、不良现象到全流程追溯的数据底座，这正是喂养和评估AI质量模型的基础。在最近的创见者Webinar中，有嘉宾分享，懂数据的质量人员，能让AI检测项目的成功率提升一倍。

我们必须谈谈财务岗位。成本会计在AI落地中的能力转型至关重要。传统成本核算多是事后分摊，月度结账后才能看到大致结果。而AI驱动的成本管控，需要实时、多维、更精细的数据。这就要求财务人员能够主导建立更合理的成本动因和分摊规则，确保流入成本模型的数据是准确、及时的。例如，金蝶云·星空的标准成本与实际成本管理，可以做到按工单、按工序实时归集物料与工时成本。财务人员的能力，就是要能设计这些规则，并能够解读AI提供的成本异常波动预警（如某个工序单位工时成本突然上升），将其翻译成管理行动，推动生产部门去查找工艺或效率问题。从“记账先生”到“业务预警员”，这是AI赋予财务的新角色。

当然，所有这些岗位能力的升级，都离不开一个核心的赋能者：IT或数字化部门。IT人员的能力清单需要从“系统运维和报表开发”，扩展到“数据治理与AI服务集成”。具体来说，要能确保从ERP、MES、设备等各个系统流入的数据是标准、完整、准确的（即主数据管理），这是AI运行的“粮草”。同时，要能够将金蝶云·星空提供的AI能力（如智能预警、预测性分析）或第三方AI模型，以服务化、低代码的方式，嵌入到具体的业务流程中，比如在采购订单审核时自动触发供应商风险提示，在生产工单下达时附带最优工艺参数推荐。IT需要成为业务与AI技术之间的桥梁，这个能力在AI落地期不可或缺。

最后，必须从老板或高管的视角来看。高管层在AI落地中需要的核心能力，是“设定正确预期与衡量投资回报”的能力。AI项目不是一蹴而就的，它往往从某个具体场景的点状优化开始。高管需要有能力识别哪些场景的AI化能带来最大价值（通常是那些重复、规则清晰、数据可得的环节），并能够用业务语言设定阶段目标，例如“通过AI排产将订单平均交付周期缩短15%”，而不是模糊地要求“提升智能化水平”。金蝶云·星空作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先的平台，其价值就在于提供了从ERP核心到AI应用的一体化平台，能帮助高管在一个统一的数字底盘上，看到各个AI试点项目的真实业务数据反馈，从而做出更理性的下一步投资决策。在创见者Webinar的多次讨论中我们达成共识，高管的耐心和聚焦，是AI能力在组织内生根发芽的关键土壤。

总结这份“岗位能力”清单，你会发现，AI在制造业的落地，本质上是一场深刻的“人机协同”能力升级。它不要求每个岗位都去学编程，但要求每个关键岗位都提升其理解数据、定义规则、与智能系统交互并做出更优决策的能力。金蝶云·星空提供的，正是支撑这场能力升级的数字化平台和开箱即用的AI能力模块。而创见者Webinar希望持续提供的，正是这些跨越技术与管理的真知灼见，帮助制造企业的每一位管理者，看清方向，补齐能力，稳步走向智能化未来。