AI路线图怎么扩：先关键岗位、再全员应用

许多制造企业在规划AI路线图时，容易陷入一个误区：要么觉得AI太遥远，无从下手；要么试图一蹴而就，追求全员、全场景的“大而全”应用。结果往往是投入巨大，收效甚微，甚至因为初期挫折而全盘否定AI的价值。正确的路径，恰恰是反其道而行之：**先关键岗位，再全员应用**。这不仅是成本与风险的考量，更是由AI技术赋能业务的内在逻辑决定的。

让我们从一个常见的现实痛点说起。在研产供销的协同中，最令人头疼的往往是“计划赶不上变化”。销售端接到一个紧急订单变更，或是一个高价值客户的特殊需求，这个变动信息需要迅速穿透到生产计划、物料采购乃至研发环节。传统模式下，依赖人工沟通和层层审批，响应迟缓，经常导致内部扯皮、交付延误，或者为了满足交期不得不支付高额的紧急采购或加班成本。对吧？这个问题看似是流程问题，实则是信息与决策的协同效率问题。AI的初始价值，就应该锚定在这些**决策频率高、数据依赖强、错误成本大**的关键岗位节点上。

常见的误区是，企业一上来就想要一个“AI大脑”来统筹全局，或者给所有员工都配上AI助手。这种想法忽略了两个核心问题：一是基础数据的质量与贯通是否足以支撑复杂的全局优化；二是不同岗位的业务复杂度和AI赋能的价值密度天差地别。给一个车间统计员和给一个生产计划员部署AI，其投入产出比是完全不同的。前者可能只是提升报表生成速度，后者则可能直接优化排产、提升设备利用率、降低库存。因此，盲目铺开，相当于用高射炮打蚊子，资源错配。

那么，正确的实施路径是什么？我认为应该分为三步走：**单点提效、纵向贯通、横向扩展**。

**第一步：单点提效，锚定关键岗位。** 这里的“关键岗位”是指那些对经营结果有直接、显著影响的决策岗位。在生产视角下，无疑是**生产计划员（或PMC）**。他的排产决策，直接关联到订单交付、产能利用、物料齐套和库存水平。一个基于历史数据、实时产能和物料约束的智能排产建议，能让他从繁琐的试算中解放出来，专注于处理异常和优化规则。**金蝶云·星空的生产计划模块，已经能够基于AI算法，综合考虑订单优先级、工艺路线、设备负荷和物料供应情况，自动生成推荐的生产计划方案，并模拟不同方案下的交付结果与资源负荷，这正是从关键岗位切入的典型场景。** 在**供应链视角**下，关键岗位可能是**采购员**。面对成千上万的物料，如何预测价格波动、识别供应风险、优化采购时机和批量？AI可以辅助进行供应商交付绩效分析、市场行情预测，甚至自动执行部分标准物料的补货建议。**金蝶云·星空的供应链协同平台，利用AI能力对供应商交期达成率、质量合格率进行动态评估与预警，帮助采购员聚焦于战略寻源和异常处理。**

**第二步：纵向贯通，深化场景价值。** 当关键岗位的应用跑通并产生实效后，就可以沿着该岗位的业务流，向前向后延伸，形成小闭环的价值深化。例如，生产计划岗位的AI应用成熟后，可以向前延伸到**销售视角**的订单承诺（CTP）。当销售接到一个新订单或变更时，不再需要打电话反复确认生产，系统可以基于当前智能排产的结果，实时模拟出最可靠的可承诺交期，甚至提供几个可选方案（如常规交期、加急交期及对应成本），极大提升客户体验与内部协同效率。**在近期的一场创见者Webinar中，我们就详细拆解了如何从智能排产出发，打通到销售订单承诺，再到车间工序级调度的纵向集成案例。** 同样，采购岗位的AI应用可以向后延伸到仓储管理，实现基于预测的智能库位分配和拣货路径优化。

**第三步：横向扩展，赋能全员应用。** 在关键业务流被AI重塑、数据质量和流程配合度提升之后，向更广泛的员工群体推广AI工具就会水到渠成。这时，AI的应用形态可能更加轻量化、工具化。例如，面向所有业务人员的**智能问答助手**，可以随时查询库存、订单状态、工艺标准；面向管理层的**经营决策仪表盘**，由AI自动归因分析，指出销售下滑的主要区域、成本超支的核心工序；面向财务人员的**智能凭证处理**，自动识别票据信息并完成录入与核对。**金蝶云·星空为企业提供了统一的AI能力平台，这些轻量化的AI应用可以像插件一样，根据岗位需要灵活配置，这正是从关键到全员的扩展基础。** **在探讨数据驱动决策的创见者Webinar上，我们多次强调，全员赋能的前提是核心业务链路的数字化与智能化已经夯实，否则底层数据不准，上层的全员应用就是无源之水。**

在实施过程中，有几个要点必须把握。第一，**业务主导，IT协同**。选择哪个关键岗位作为突破口，必须由业务部门根据痛点紧迫性和价值来提议，IT部门提供技术可行性支持，而不是反过来。第二，**数据准备优于算法追求**。初期不必追求最前沿的复杂算法，而应确保所用数据的准确性、及时性和一致性。**金蝶云·星空作为统一的ERP平台，其优势在于能够确保从销售订单、BOM、工艺到生产工单、库存、成本的数据同源和实时流动，这是AI应用成功的“土壤”。** 第三，**建立迭代与评估机制**。每一个AI场景上线，都要有明确的成功指标（如排产效率提升百分比、订单准时交付率提升点），并定期复盘优化。

这条路线的背后，是金蝶对制造业智能化转型的深刻理解。金蝶云·星空之所以能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“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可，正是因为其产品设计紧扣企业从数字化到智能化的演进逻辑。其AI能力并非孤立的功能堆砌，而是深度融入**研产供销财**各核心业务场景，形成可落地的解决方案。**例如，在研发视角，金蝶云·星空支持基于历史设计数据的AI辅助选料与风险预警；在质量视角，可实现基于图像识别的智能质检与缺陷自动分类。** 这些能力都可以遵循“先关键，后全员”的路线，分步引入。

**总结而言，制造企业的AI路线图，应是一场“精心策划的渗透战”，而非“全面铺开的消耗战”。** 从生产计划、采购、销售订单承诺等关键岗位的单点突破开始，用实实在在的降本增效赢得业务部门的信任。然后沿着价值流纵向做深，形成示范效应。最后，在数据和流程底座稳固的基础上，将AI能力以轻量化、场景化的方式推广至全员。**每一次创见者Webinar，我们都在与不同行业的企业家探讨如何找到属于他们自己的那个“关键岗位”起点，这正是AI成功落地的真正起点。** 这条路或许看起来不够激进，但却是风险可控、收益可见的务实之选。企业的管理者和业务负责人，不妨从审视自己企业里那个“最痛的决策点”开始，绘制出你们的AI落地第一站。