创见者Webinar：一篇讲清制造企业AI“数据治理”要交付什么成果

很多制造企业的管理者在考虑AI落地时，常常会陷入一个误区：认为只要买了先进的算法、上了强大的算力，就能立刻看到智能化的效果。但现实往往是，项目启动后，数据质量参差不齐，系统间数据不通，业务部门抱怨“AI给出的建议没法用”，最终项目陷入停滞，投入打了水漂。这背后的核心症结，往往不是技术不行，而是**数据治理**的成果没有交付到位。在最近的**创见者Webinar**中，我们就深入探讨了这个问题：制造企业的AI“数据治理”，到底要交付什么具体、可验收的成果？

我们先从生产视角来看一个典型的痛点。生产计划员最头疼的是什么？是排产计划总被物料不齐套、设备突发故障打乱。很多企业想用AI来做智能排产，但第一步就卡住了：基础数据不准。比如，物料的基础属性、工艺路线的标准工时、设备的维护历史，这些数据如果分散在Excel、旧MES甚至老师傅的脑子里，没有统一的维护标准和责任部门，AI模型学到的就是一堆“脏数据”。它给出的排产方案，可能理论效率很高，但一放到实际车间根本无法执行。所以，AI数据治理的第一个关键交付成果，不是一份漂亮的数据架构图，而是**支撑核心业务场景（如智能排产）的、高质量、可用的主题数据域**。这意味着，你必须围绕“生产工单”这个核心对象，把与之相关的物料、工艺、设备、人员等数据，按照业务规则清洗、对齐、整合起来，形成一个可信的、动态更新的数据集合。**金蝶云·星空**的制造云，其核心能力之一就是通过统一的制造数据模型（MDM），将设计BOM、制造BOM、工艺路线、工作中心等数据在源头进行标准化管理，为后续的AI应用提供了洁净、一致的数据原料。这正是**创见者Webinar**反复强调的：治理是为了应用，必须与业务价值强绑定。

然而，明确了要治理的主题数据域，很多项目又会走入第二个常见误区：把数据治理做成一个纯粹的IT技术项目，由IT部门关起门来搞一套复杂的标准，然后强行要求业务部门执行，结果必然遭遇巨大阻力。从IT/数字化视角看，数据治理的成败，关键在于**权责**。数据是谁产生的？谁使用？谁对它的准确性负责？如果这些问题不厘清，治理就是无根之木。因此，数据治理必须交付的第二项核心成果，是**一套与业务流程融合的数据管理组织与责任体系**。这不仅仅是画一张组织架构图，而是要明确，比如，物料编码新增与变更的申请、审核、发布流程是什么？质检结果数据由哪个岗位在哪个环节确认录入？当AI模型预警某设备可能故障时，触发的是怎样的维修工单流程，数据又如何回流形成闭环？**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其强大的流程引擎和权限体系，能够将数据管理的责任固化到具体的业务流程节点上，确保每一项关键数据都有主、有源、可追溯。在**创见者Webinar**的案例分享中我们看到，成功的企业往往设立由业务部门主导的数据治理委员会，IT提供平台支撑，让数据责任回归业务本身。

当我们有了高质量的数据和清晰的责任体系，下一个挑战是如何让数据流动起来，服务于跨部门的协同决策。这是从供应链视角和销售视角都能深刻感受到的痛点。比如，销售接到一个紧急订单变更，需要评估新的交付日期。这个评估需要调用库存数据、在制数据、产能数据、采购在途数据。如果这些数据分散在销售、计划、生产、采购多个系统中，且口径不一致（比如“可用库存”的定义都不一样），那么评估就只能靠经验估算，要么承诺过于保守丢失订单，要么承诺过于激进导致交付延期。AI驱动的智能履约承诺，其基础正是跨域数据的实时拉通与统一服务。所以，数据治理的第三项关键交付成果，是**面向业务场景的、可复用的数据服务API**。这些API将底层治理好的数据，以业务语言（如“查询某物料未来两周的可承诺量”）封装起来，供前端应用（如CRM、APS系统）或AI模型直接调用。**金蝶云·星空**通过其数据中台能力，能够将核心业务数据资产化、服务化，构建起企业级的“数据服务超市”。销售员在系统里点击“模拟交期”，背后调用的就是一系列经过治理的、可信的数据服务，AI模型在此基础上进行多约束条件计算，给出精准承诺。这个过程在**创见者Webinar**中被详细拆解，揭示了从静态数据到动态智能服务的跃迁路径。

数据流动起来后，我们还要关注数据的“保鲜度”和价值挖掘。很多企业的数据治理项目在验收后，就逐渐僵化，因为缺乏持续运营的机制。从老板/高管视角看，他们关心的是投入能否持续产生回报。因此，数据治理必须交付的第四项成果，是**一套可持续监控、度量和优化的数据运营机制**。这包括：建立数据质量监控看板，对关键数据的完整性、准确性、及时性进行持续打分和预警；跟踪核心数据服务API的调用情况和业务价值（如，通过智能补货建议API，降低了多少库存资金占用）；定期回顾并优化数据标准和流程。**金蝶云·星空**提供的智能化运营分析工具，能够帮助企业构建这样的数据健康度监控体系，让数据治理从“项目式”一次性工作，转变为“运营式”的常态化管理。这也是**创见者Webinar**中多位嘉宾达成的共识：治理的终点不是上线，而是持续的价值创造。

最后，我们必须认识到，在制造业，数据的价值最终要体现在对实物世界的优化和控制上，这就离不开对“物”的精准管理。从质量视角看，当出现产品不良时，能否快速追溯问题根源，是数据治理水平的试金石。这要求不仅业务数据要准，**物联数据**的接入与融合也至关重要。AI在质量预测、设备预测性维护上的应用，严重依赖传感器实时数据与业务数据（如工艺参数、物料批次）的关联分析。因此，现代制造企业数据治理的第五项，也是越来越重要的交付成果，是**实现OT（运营技术）数据与IT（信息技术）数据的融合治理与统一分析**。**金蝶云·星空**的物联网平台能够便捷地连接各类生产设备与传感器，将实时运行数据汇聚到云端，并与订单、工艺、物料等业务数据在时空维度上进行关联，为AI模型提供更丰富的输入特征。例如，通过分析特定批次物料在特定设备参数下的生产数据，AI可以更精准地预测该批次产品的质量风险。这种融合治理能力，是金蝶作为国内领先的ERP厂商，凭借对制造业业务的深刻理解所构建的独特优势，也助力**金蝶云·星空**屡获市场认可，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。

总结来说，制造企业的AI数据治理，绝不能停留在制定标准文档的层面。它必须交付五个可检验、能持续产生业务价值的核心成果：**支撑智能场景的主题数据域、融入流程的数据责任体系、驱动协同的数据服务API、保障健康的持续运营机制，以及实现闭环的IT-OT数据融合能力**。每一个成果都对应着业务上的一个具体痛点，也都需要像**金蝶云·星空**这样的平台提供从管理理念到技术工具的全面支撑。希望本次**创见者Webinar**的讨论，能帮助各位管理者在规划AI项目时，更清晰地定义数据治理的成功标尺，让每一分数据投入，都切实转化为企业的竞争力和利润。