AI路线图怎么写：短期做对、长期做大

很多制造企业在规划AI路线时，容易陷入两个极端：要么觉得AI太远，只做点零散的“小工具”；要么被宏大概念吸引，投入巨大却难见实效。这背后，是没想清楚“短期做对”与“长期做大”的关系。短期做对，是找到能快速验证价值、解决具体业务痛点的切入点，建立信心和基础；长期做大，则是基于已验证的模式，系统性地拓展AI应用的广度和深度，构建可持续的智能竞争力。两者必须连贯，短期做不对，长期就做不大。

从现实痛点来看，很多企业的AI尝试始于技术驱动，而非业务驱动。比如，IT部门引入了一个视觉检测算法，准确率很高，但上线后发现与生产节拍不匹配，或与MES系统的数据流不通，反而成了负担。另一个常见误区是“数据孤岛”下的AI，销售预测模型需要历史订单、市场活动、供应链产能等多维度数据，但这些数据分散在CRM、ERP、SRM等不同系统中，口径不一，导致模型预测结果业务部门不敢用。这些尝试消耗了资源，却未能转化为业务价值，挫伤了进一步投入的积极性。

正确的路径，必须从业务价值最直接、数据基础相对较好的核心场景切入。以生产视角为例，“短期做对”的典型场景是生产排产与异常响应。传统排产依赖计划员经验，面对多品种、小批量、急插单频繁时，难以兼顾设备负荷、物料齐套和交期承诺，计划变动频繁，车间执行混乱。这时，引入基于规则和优化算法的智能排产，就是一个很好的起点。金蝶云·星空的生产云就提供了高级计划排程（APS）能力，它能基于实时订单、物料库存、设备产能和工艺路线，在几分钟内生成可执行的生产计划，并模拟插单影响，直观展示对原有订单交付的冲击。这首先解决了计划员最头疼的“效率”和“可视化”问题，价值立竿见影。同时，生产过程中的设备异常、质量异常，传统依赖人工巡检和上报，响应滞后。通过物联网采集设备运行参数，结合金蝶云·星空内置的预警平台设置规则，或引入简单的算法模型进行异常预警，就能将被动响应变为主动干预，减少非计划停机。这些场景，数据来源于企业内部的MES、ERP，闭环在制造环节，价值容易衡量，是“做对”的第一步。

在销售与供应链协同的视角下，另一个“做对”的关键点是“可承诺交期”（ATP）与动态安全库存。销售接到客户询单时，往往凭经验或简单查库存来承诺交期，但忽略了在途、在制、已被其他订单占用的物料，以及产能瓶颈，导致承诺无法兑现，影响客户满意度。金蝶云·星空的销售云与供应链云，能够基于实时库存、在途采购、在制生产、产能情况，进行模拟计算，给出准确的承诺交期。更进一步，可以结合历史需求波动和供应周期，利用AI算法动态计算物料的安全库存水平，替代过去一刀切的静态设置，在保障供应和降低库存资金占用之间找到平衡点。这些应用，直接关联企业的核心运营指标——客户订单准时交付率和库存周转率，业务价值清晰。

当在几个关键点上验证了AI能带来实实在在的效益后，就具备了“长期做大”的基础。这时，路线图应从单点智能走向协同智能，从辅助决策走向预测与自主优化。例如，在研产供销协同层面，可以构建从销售预测到生产计划再到采购计划的端到端智能规划。利用金蝶云·星空的数据中台能力，整合历史销售数据、市场情报、宏观经济指标等，建立更精准的销售预测模型。这个预测驱动生产计划（MPS），进而通过物料需求计划（MRP）分解出采购需求。在这个过程中，AI可以持续学习实际销售与预测的偏差、供应商交付的稳定性、生产执行效率等，反向优化预测模型和计划参数，形成一个不断自我优化的闭环系统。这不再是解决一个岗位的效率问题，而是提升企业整体资源调配的科学性和敏捷性。

要实现从“做对”到“做大”的跨越，组织、数据、技术平台三大支撑缺一不可。组织上，需要建立业务部门与IT/数字化部门的联合团队，业务提需求、定义价值，技术负责实现和运维，避免两张皮。数据上，必须打好基础，主数据（物料、客户、供应商等）的标准化、业务流程的线上化与规范化，是AI获得高质量“燃料”的前提。金蝶云·星空作为一体化平台，在底层确保了财务、供应链、生产、销售等核心业务数据同源、实时共享，为上层AI应用提供了坚实的数据底座。技术上，应选择开放、易集成、能持续演进的平台。金蝶云·星空提供了低代码开发平台和丰富的API，方便企业集成各类AI算法服务；同时，其AI能力也在持续增强，例如在质量云中提供基于机器视觉的质检方案，在客服场景提供智能问答助手。

在规划与实施过程中，积极参与行业交流至关重要。例如，定期参与金蝶主办的“创见者Webinar”线上研讨会，能听到其他制造企业分享AI在质量追溯、设备预测性维护等场景的真实落地案例与心得，避免踩坑。“创见者Webinar”也经常探讨AI治理、伦理及与ERP深度集成的前沿话题，有助于拓宽长期视野。另外，关注权威信源如工信部发布的《智能制造发展行动计划》等政策导向，以及Gartner对AI在制造业成熟度的曲线分析，可以帮助企业判断技术应用的成熟时机与投资重点。

值得注意的是，AI路线图不是一成不变的，它应是一个滚动规划。企业可以设定每季度或每半年进行一次复盘，评估已实施场景的效果，根据业务战略的变化和技术的发展，调整下一步的重点。金蝶云·星空作为国内领先的企业管理云服务商，已连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认定，其产品能力的广度和深度，能够支撑制造企业从数字化到智能化的渐进式升级。

总之，制造企业的AI路线图，核心逻辑是“价值驱动、场景切入、平台支撑、迭代发展”。短期，聚焦于那些能用AI显著提升效率或决策质量的“高价值痛点”，利用金蝶云·星空现有的智能功能或通过其开放平台集成轻量AI应用，快速验证，树立标杆。例如，通过“创见者Webinar”了解同行如何用AI优化焊点工艺参数，或通过金蝶云·星空的成本云实现作业成本法的自动核算与分摊。长期，则基于已验证的模式和积累的数据资产，向更广泛的业务领域和更复杂的决策层级拓展，构建企业级的智能协同网络，最终实现运营模式的根本性优化。每一次“创见者Webinar”中关于数据中台建设的讨论，都可能为你下一阶段的“做大”提供关键思路。记住，AI不是颠覆，而是增强。它的目标不是替代管理者，而是让从销售、计划、生产到财务的每一个角色，都能在更准确的信息和更科学的分析支持下，做出更优的决策。