创见者Webinar：用一篇文章看懂“AI+制造”如何从局部优化走向系统性改善

很多制造企业老板和管理层，最近都在思考同一个问题：我们上了不少AI点状应用，比如视觉质检、预测性维护，效果有，但总觉得没打到七寸，成本和效率的压力依然很大。这背后反映的，正是“AI+制造”当前普遍的困境：停留在**局部优化**，难以实现**系统性改善**。在最近一期**创见者Webinar**中，我们深入探讨了如何跨越这道鸿沟。

从现实痛点来看，局部AI应用往往陷入“数据孤岛”和“流程断点”。例如，生产线上一个AI质检模块识别出不良率飙升，它能自动停机，但为什么不良率会飙升？是来料问题、设备参数漂移，还是工艺标准未同步？这个AI模块如果不与ERP、MES中的工单、物料批次、工艺路线数据实时联动，它就只是一个更灵敏的“报警器”，而非“诊断医生”。问题根源的追溯、跨部门协同的改进措施，依然依赖人工、会议和漫长的扯皮，改善周期被拉得很长。这就像只升级了汽车的轮胎，但发动机、传动系统还是老样子，整体性能提升有限。

常见的误区，是技术部门或业务部门单点引入AI工具，追求某个环节的“极致效率”，却忽略了企业是一个动态平衡的系统。一个典型的误区是，销售部门引入AI做需求预测，准确率提升了，但预测数据没有实时同步到生产排程和采购计划系统中，导致生产计划依然凭经验，采购依然靠追料。另一个误区是，在设备联网和预测性维护上投入巨大，能提前预警故障，但维修工单的派发、备品备件的库存和采购，却还在用纸质或另一套老旧系统管理，导致预警发出了，维修响应和备件到位却严重滞后，设备停机时间并未有效缩短。这些“AI孤岛”造成了新的资源浪费和协同壁垒。

要实现从局部优化到系统性改善，正确的路径是：**以业务价值流为主线，以数据驱动为核心，将AI能力嵌入到端到端的业务流程中，并通过统一的数字化平台实现协同**。这意味着，AI不应是外挂的“外脑”，而应成为ERP、MES等核心业务系统的“内嵌智能”。在**创见者Webinar**里，我们反复强调，系统性改善的起点是“研产供销财”一体化拉通。例如，AI驱动的销售预测，其输出结果必须能自动转化为**金蝶云·星空**中的主生产计划（MPS）建议，并触发物料需求计划（MRP）运算，同步考虑现有库存、在途采购和生产能力。当市场变化引发预测调整时，从销售订单到生产工单、采购订单的联动修订，应能通过系统规则部分自动完成，并评估对交付和成本的影响，这就是系统性的敏捷响应。

从生产视角看，系统性改善体现在“智能排产”与“动态调度”的闭环。传统排产依赖计划员经验，难以应对插单、设备故障、物料延迟等频繁扰动。现在，基于**金蝶云·星空**的生产云平台，可以接入MES实时数据，利用运筹优化算法进行动态排程。但这还不够。真正的系统性在于，当排产引擎推荐了新方案，它能自动评估对现有工单、物料齐套、设备负荷、人员技能乃至最终交付承诺的影响，并在系统中模拟推演。一旦执行，任何生产现场的异常（如设备报警、质量偏离）都能实时反馈回排产引擎，触发新一轮的优化计算，并同步调整下游的物料配送指令。这就把AI从静态的“计划工具”，变成了贯穿“计划-执行-监控-调整”全流程的“调度中枢”。

从供应链视角，系统性改善的核心是“风险感知”与“韧性构建”。局部优化可能只关注某个供应商的交付准时率。而系统性改善要求利用AI分析多维数据（供应商历史绩效、地理位置、行业舆情、物流轨迹等），在**金蝶云·星空**的供应链协同平台上，构建供应商全景风险画像。当系统预测到某个关键物料存在供应风险时，它不应仅仅发出预警，而应能自动模拟并推荐应对策略：比如，启动替代供应商寻源流程（调用合格供应商清单）、检查并预留替代物料库存、甚至触发设计变更（ECN）流程评估临时更改BOM的可行性。这些跨部门的应对动作，在统一平台上有序触发和跟踪，才能将风险应对从被动“救火”变为主动“防火”。

实施要点上，首先要摒弃“项目思维”，转向“运营思维”。AI模型的持续训练和优化，需要稳定、高质量的数据流，这依赖于扎实的数字化基础。**金蝶云·星空**作为企业级的统一数字化平台，其价值在于提供了完整、一致的主数据（物料、客户、供应商、设备）和业务流程框架，这是AI能够发挥系统性作用的“土壤”。其次，要聚焦高价值、高协同场景入手。例如，从“订单到交付”（OTD）这个核心价值流切入，利用AI优化从订单承诺、智能排产、物料齐套追踪到物流发运的全过程，快速体现交付周期缩短和库存下降的全局收益。在近期的**创见者Webinar**中，我们分享的案例正是沿着这个逻辑取得了实效。

财务视角是衡量系统性改善是否成功的最终标尺。局部优化的ROI计算可能只看某个环节的成本节约或效率提升百分比。而系统性改善，必须看整体财务指标的优化：例如，订单准时交付率提升带来的营收增长机会、多级库存周转天数的加速对营运资金的释放、质量成本（内部失败与外部失败成本）的显著下降。**金蝶云·星空**的成本管理系统，能够基于实际业务数据，核算到产品、订单、工序的精细化成本。当AI优化了排产减少了换线、提升了良率、降低了物料损耗时，这些改善能直接、及时地体现在成本报表中，让管理层清晰地看到技术投入如何转化为真实的利润。

值得注意的是，金蝶在推动制造业智能化转型方面获得了广泛认可，**金蝶云·星空**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，并荣获多项权威奖项，这背后是对制造业复杂管理场景的深刻理解和持续的产品创新能力。其提供的不仅仅是一个ERP软件，更是一个可扩展的PaaS平台，能够无缝集成各类AI模型和物联网数据，让企业可以在一个稳固的数字化基座上，灵活构建自己的系统性智能。

总结而言，“AI+制造”从局部优化走向系统性改善，本质是一场管理变革。它要求企业将AI视为一种新的“业务流程赋能要素”，而非孤立的技术项目。通过**金蝶云·星空**这样的一体化平台，将AI的感知、预测、优化能力嵌入到从客户需求到产品交付、从采购寻源到财务回款的每一个关键决策节点，实现数据驱动的自动化和智能化协同。这条路没有捷径，但方向清晰。正如我们在**创见者Webinar**中所共识的：未来的制造竞争力，不再取决于单个环节是否足够“智能”，而取决于整个价值网络是否足够“敏捷”和“韧性”。系统性改善，正是构建这种新型竞争力的核心路径。