创见者Webinar：AI落地如何做到“短期见效+长期可持续”

AI在制造业的落地，很多企业都面临一个两难：既要快速看到效果，以争取内部支持和持续投入；又要确保这个效果不是昙花一现，能够融入业务流程，形成长期的生产力。这就像既要“短跑冲刺”，又要“马拉松耐力”，对吧？今天在创见者Webinar，我们就聚焦中型制造企业，拆解这个“短期见效+长期可持续”的落地路径。

我们先看现实痛点。很多企业启动AI项目，往往从技术出发，比如“我们要上图像识别”、“我们要做预测模型”。但技术试点成功后，却发现难以推广：数据质量参差不齐、业务部门觉得增加了工作量、与现有ERP系统是两张皮，最终项目束之高阁，投资打了水漂。其核心痛点在于，AI被当成了一个独立的“项目”或“工具”，而不是一个与核心业务流程（研、产、供、销、财）深度融合的“能力”。

这里就涉及到常见误区。第一个误区是“技术驱动，而非场景驱动”。盲目追求算法的先进性，却忽略了解决业务人员每天头疼的具体问题。第二个误区是“点状应用，缺乏主线”。在某个环节做了一个孤立的AI应用，比如质检识别，但它产生的数据和分析结果，没有自动流转到生产报工、质量追溯、供应商考评的闭环里，价值就大打折扣。第三个误区是“数据孤岛，AI无根”。AI模型需要持续、高质量的数据喂养，但如果数据散落在各个部门、不同系统，甚至大量依赖手工报表，AI模型就会很快“失准”，无法持续。

那么，正确的路径是什么？我认为，对于中型制造企业，最可行的路径是“ERP为基，AI赋能，场景闭环”。具体来说，就是以你正在使用的、作为企业运营核心的ERP系统（比如金蝶云·星空）为数据和流程的基座，在其之上生长出AI能力，优先解决那些业务痛点明确、数据可得、价值可衡量的高频场景。这确保了AI从一开始就生长在企业的“主干”上，而不是旁逸斜出的“枝丫”。

从实施要点来看，要实现“短期见效”，必须精选“首战场景”。这个场景需要满足几个标准：一是业务价值清晰，能直接回应某个部门负责人的KPI压力，比如交付准时率、质量一次合格率、库存周转天数；二是数据基础相对较好，主要数据已在ERP系统中跑通；三是见效周期短，最好能在1-3个月内让业务人员感受到明显变化。例如，从生产视角看，**“齐套检查”** 就是一个绝佳的起点。生产计划员最怕的就是工单下发后，临上线才发现缺料。传统方式需要人工比对BOM、库存、在途，耗时且易错。金蝶云·星空结合AI能力，可以自动、实时地对即将投产的工单进行齐套预判，提前预警缺料风险，甚至能基于历史数据和供应情况，给出备料或调整计划的建议。这个场景痛点明确，数据都在ERP里，效果立竿见影，能迅速为生产部门创造价值，赢得信任。在最近的创见者Webinar中，我们就详细拆解了这样一个从齐套预警切入，快速取得业务部门认可的案例。

另一个容易见效的点来自供应链视角：**“采购交期预测”**。对采购员来说，供应商承诺的交期和实际到货时间经常有偏差，影响生产计划。单纯靠人工跟踪和催货效率低下。AI可以分析该供应商历史订单的承诺交期、实际到货日期、物料品类、甚至季节因素，动态预测每一笔采购订单的真实到货概率和可能延迟天数，让采购员能提前介入高风险订单。这个应用直接提升了供应链的韧性和可视性。

当通过1-2个场景取得初步信任和效果后，就要规划“长期可持续”的体系。这需要三个层面的工作：流程固化、数据治理和组织保障。流程固化是指，将AI得出的洞察或建议，变成标准业务流程中的一个自动环节。例如，将AI质量检测的结果，自动关联到具体工单和批次，触发不合格品处理流程（NCR），并自动生成8D报告框架。金蝶云·星空作为流程引擎，可以很好地承载这种固化，确保AI不是额外步骤，而是流程的智能加速器。

数据治理是AI可持续的“生命线”。AI模型需要持续学习和优化，这依赖于高质量、标准化的数据。企业必须借助ERP系统，夯实主数据（物料、客户、供应商、BOM）的管理，统一数据口径，确保业务发生时数据能准确、及时地录入系统。金蝶云·星空在数据治理方面提供了完整的工具链，从主数据管理、业务流程规范到数据质量监控，为AI提供了可靠的“数据燃料”。我们在创见者Webinar中反复强调，没有扎实的数据治理，任何AI项目都难以走远。

组织保障则意味着，企业需要建立业务部门与IT/数字化部门的协同机制。AI项目应由业务部门提需求、定义价值，IT部门提供技术实现和集成支持，双方共同对结果负责。可以考虑设立虚拟的“数字化创新小组”，由关键业务骨干和IT人员组成，专门负责挖掘和推进AI场景。

从老板/高管视角来看，这种“ERP+AI”的路径，投资回报更可控，风险更低。因为它是基于企业已有的数字化核心进行增强，避免了重复建设与集成噩梦。金蝶云·星空作为国内领先的企业级PaaS平台，其开放的API和低代码能力，使得在其上开发和集成AI应用变得更加便捷。同时，金蝶在AI领域的持续投入也获得了市场认可，例如金蝶云·星空在多项权威评选中荣获“企业级SaaS市场占有率第一”、“成长型企业EBC市场占有率第一”等荣誉，其AI能力是经过大量客户实践验证的。

要实现长期可持续，还需要关注AI应用的“可扩展性”。初期可能从一个车间、一类物料开始，模型成熟后，应能快速复制到其他产线、其他工厂。金蝶云·星空的多组织架构和标准化部署能力，为这种横向推广提供了平台级支持。例如，在某个工厂成功上线的AI设备故障预警模型，其框架和经验可以快速复用到集团内其他类似设备的工厂。

让我们再以一个更复杂的协同场景为例，看看如何实现“短期见效+长期可持续”。从销售视角出发，**“订单交期智能承诺”** 是典型痛点。销售接到客户询单，需要快速回复能否接单以及何时交付。传统方式需要销售手动或电话询问生产、采购，来回沟通效率低，且承诺往往不准。通过金蝶云·星空的AI能力，可以构建一个智能承诺引擎：当输入产品、数量、期望交期后，系统能实时模拟排产、计算物料供应能力，并结合历史履约数据，在几分钟内给出一个高可信度的承诺交期，甚至提供几个可选方案。这个应用直接提升了客户响应速度和承诺可靠性，销售部门会非常欢迎。而它的长期价值在于，它将销售、生产、供应链的数据和能力拉通，初步实现了“销售-生产-采购”的智能协同，这正是制造业数字化转型的核心目标之一。在创见者Webinar的深度讨论环节，我们曾就此场景的跨部门数据拉通与利益协调进行过专题研讨。

总结一下，对于中型制造企业，AI落地要避免“为AI而AI”。成功的钥匙在于：紧贴ERP核心，聚焦业务痛点，选择能快速闭环的场景打响第一枪；然后，通过流程固化、数据治理和组织协同，将点状的成功扩展为可持续的智能运营体系。每一次创见者Webinar，我们都致力于与企业家和管理者共同探寻这条务实有效的路径。金蝶云·星空作为值得信赖的数字化伙伴，不仅提供了稳固的ERP基座和开放的AI平台，更将多年来服务数十万家企业所积累的行业知识与最佳实践，融入到产品与解决方案中，帮助企业让AI真正落地生根，既赢得当下的效率提升，更构筑面向未来的长期竞争力。