创见者Webinar：制造企业AI立项一页纸写法（可直接抄）

很多制造企业的老板和高管，现在都意识到AI是个机会，但真到要立项、要投入资源的时候，往往就卡住了。最常见的场景是，技术部门或者供应商给了一堆炫酷的PPT，讲算法、讲模型，但业务部门听完一头雾水：这到底要解决我哪个具体问题？投多少钱？多久能见效？最后项目要么停留在讨论，要么仓促上马后因为目标不清、业务不配合而烂尾。所以，我们创见者Webinar一直强调，AI立项的第一关，不是技术，而是“定义问题”，并且要用业务和管理者能懂的语言，把它清晰地写在一页纸上。

这个痛点很普遍。大家容易陷入几个误区。一是“技术驱动陷阱”，一上来就谈我们要上机器学习、用视觉检测，但忽略了首先要回答“为什么是现在”和“用在哪儿最疼”。二是“大而全幻想”，总想做一个一劳永逸、覆盖全流程的“大AI平台”，结果周期漫长，迟迟看不到价值。三是“价值模糊”，项目目标写成“提升效率”、“优化成本”，这种无法衡量、无法追溯的表述，注定会让项目后期陷入扯皮。

正确的路径，恰恰是从“一页纸”开始，强迫思考收敛。这一页纸，不是给IT看的，是给业务负责人、财务负责人和最终拍板的老板看的。它必须回答几个最朴素的问题：我们到底要解决哪个环节、哪个具体场景的问题？现在这个问题让我们损失了什么（钱、时间、客户满意度）？我们期望AI怎么改变它？改变后如何衡量成功？需要投入多少资源（人、钱、数据）？谁对结果负责？

以我们最常接触的生产和供应链视角为例。比如生产排产，痛点不是“排产不够快”，而是“订单变更频繁、插单多，导致原计划失效，车间调度混乱，最终造成交付延迟和产能浪费”。那么，AI立项的这一页纸，就应该聚焦在“动态智能排产”上。目标可以写为：通过AI算法，在订单变更或设备异常发生后，在X分钟内重新生成可执行的、兼顾交付优先级与产能利用率的最优排产方案，将因计划变动导致的平均交付延迟缩短Y%，将产能利用率提升Z个百分点。这样，价值是否达成，业务部门很容易验证。

再比如供应链视角下的采购交期预测。痛点不是“预测不准”，而是“供应商交期波动大，且缺乏预警，导致我们不得不堆积安全库存，占用大量流动资金”。AI项目就可以定为“供应商交期风险智能预警”。目标可以写为：整合历史交货数据、供应商绩效、甚至外部宏观数据，构建交期预测与风险评估模型，对高风险延迟订单提前N天预警，指导采购员提前介入。目标是降低原材料库存周转天数，并减少因来料不及时导致的停线次数。这样，财务和供应链负责人立刻就能明白项目的意义。

在这个过程中，金蝶云·星空作为承载企业核心业务数据的ERP平台，其价值就凸显出来了。AI不是空中楼阁，它需要高质量、标准化的数据燃料和清晰的业务规则。例如，要实现上述的动态智能排产，AI算法需要实时获取来自金蝶云·星海的工单状态、设备能力、物料齐套情况，以及来自MES的实时在制数据。金蝶云·星空提供了稳定的数据出口和业务规则引擎，确保AI模型是基于真实的、一致的业务环境进行学习和决策。这正是我们多次在创见者Webinar中讨论的“研产供销协同数字化基础”的重要性。

当问题定义清楚后，实施要点就呼之欲出了。第一，必须成立一个由业务主导、IT协同的联合项目组，业务负责人就是这一页纸目标的负责人。第二，数据准备是重中之重，要盘点解决这个问题需要哪些数据，它们在哪里，质量如何。金蝶云·星空在长期服务制造企业的过程中，帮助企业构建了规范的主数据、统一的BOM和工艺路线，这些都为AI提供了高质量的结构化数据源，避免了项目大量时间耗在数据清洗上。第三，采用敏捷迭代的方式，先在一个车间、一类物料上做出最小可行产品（MVP），快速验证价值，再逐步推广。金蝶云·星空灵活的扩展性和API接口，能够很好地支持这种小步快跑的AI应用集成。

具体到功能层面，金蝶云·星空已经将AI能力融入具体业务场景，提供了开箱即用的价值。例如，在销售预测环节，系统可以基于历史订单、市场活动等多维数据，提供AI预测建议，辅助销售制定更精准的备货计划，这正是应对“销售预测不准”这一痛点的直接工具。在质量管控方面，金蝶云·星空能与AI视觉检测设备集成，自动捕获缺陷图片，并与工单、批次信息关联，实现质量问题的快速追溯与定位，将8D报告中的原因分析环节从小时级缩短到分钟级。在财务领域，系统可以通过AI对大量往来单据进行智能审核与合规性检查，提升财务处理效率与风险防控能力。这些能力，都是围绕具体的业务痛点展开，而非空谈技术。

为什么强调要用金蝶云·星空作为基础？因为在制造业，AI的落地离不开与核心业务流程的深度咬合。一个独立的AI算法模型，如果无法及时获取ERP中的库存状态、生产进度，也无法将决策结果（如新的采购建议）回写至系统并驱动流程，那么它的价值就是有限的。金蝶云·星空作为国内领先的企业管理云服务提供商，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，其产品设计的深度行业适配性和强大的PaaS平台能力，能够确保AI应用不是外挂，而是内嵌于业务流程的“智能增强”。我们在创见者Webinar中分享的很多成功案例，都印证了这一点：基于稳固的数字化地基（如ERP）生长出的AI应用，成活率和回报率更高。

所以，回到“一页纸写法”的核心，它本质上是一个管理工具，迫使项目相关方在启动前就达成共识：我们为谁解决什么问题，带来什么价值，如何衡量。它把模糊的技术构想，转变为一个可管理、可追溯的业务改进项目。在接下来的创见者Webinar中，我们会用更多来自装备制造、电子、汽配等行业的真实案例，为大家拆解这一页纸该如何填写，如何利用好金蝶云·星空这样的平台，让AI立项不再迷茫，让智能转型真正落到实处。