一开始AI很热闹，最后却没人用，问题出在这

很多制造企业都经历过这样的场景：年初轰轰烈烈地引入AI概念，成立项目组，开了很多会，也做了一些演示。但到了年底复盘，发现除了几个孤立的演示点，业务部门该怎么做还是怎么做，AI并没有真正用起来，投入的资源似乎打了水漂。问题出在哪里？核心往往不在于技术本身是否先进，而在于AI与企业管理核心——ERP系统的融合深度，以及是否对准了业务中最痛、最需要协同的点。

从生产视角看，一个典型的误区是，将AI视为一个独立于现有ERP流程的“外挂”或“亮点工具”。例如，企业可能引入了一个视觉检测的AI模型，准确率很高，但检测出的不良品信息，却无法自动、实时地反馈到生产工单、质量追溯系统以及供应商考核体系中。结果就是，AI发现了问题，但问题的闭环处理又回到了传统的人工传递、邮件沟通的老路，效率瓶颈并未突破，反而增加了数据转换的额外工作。对吧？这种“AI孤岛”现象，让一线操作者觉得新工具反而添乱，自然缺乏持续使用的动力。

更深层的问题，出在研产供销的协同链条上。以销售视角常见的订单交期承诺为例。销售接到一个紧急订单，询问生产能否插单。传统的做法是，生产计划员凭经验估算，或者手动排查物料和产能，耗时且不准。这时，如果引入一个AI预测模型来优化排产，听起来很美。但若这个AI模型只读取了部分历史生产数据，而没有实时对接供应链的物料库存、在途信息，没有考虑研发环节的工艺变更可能带来的效率波动，那么它给出的“最优排产”方案，在现实中很可能因为一颗关键物料没到位而根本无法执行。这样的AI，业务部门敢信吗？敢用吗？最后必然沦为摆设。

因此，AI要在制造业落地生根，避免“热闹过后一场空”，正确的路径不是从技术出发找场景，而是从企业运营的核心协同痛点出发，用AI去增强和打通ERP中已有的关键流程。它必须成为ERP系统的“智能大脑”，而非体外循环的“装饰品”。

具体到实施要点，首要的是选准“第一刀”切入的场景。这个场景必须具备两个特征：一是业务价值足够痛，直接影响交付、成本或质量；二是数据基础相对较好，且能嵌入现有主流程。例如，在供应链视角下，物料齐套检查就是一个绝佳的起点。生产计划下达前，系统自动检查所有物料是否可用，这本是ERP的标准功能。但金蝶云·星空通过引入AI能力，能更进一步：它不仅检查当前库存，还能基于供应商历史交货表现、在途物流信息、天气数据等多维因素，预测关键物料延迟到货的风险概率，并自动触发预警，建议计划员提前调整排产顺序或启动备选供应商。这样，AI的预测能力就直接转化为了可执行的、避免停线的管理动作，价值一目了然。

另一个关键要点是，必须确保AI的输入和输出与ERP主数据、业务流程深度集成。例如，从质量视角看，AI视觉检测的结果，在金蝶云·星空中可以直接作为一张“不合格品审理单”的源头，自动关联到具体的生产工单、工序、设备和操作员。后续的8D报告、供应商索赔、生产返工/报废流程，全部在这一张单上闭环。这意味着，质量经理在**创见者Webinar**中讨论的“如何实现质量成本自动归集”的难题，通过AI与ERP的融合，找到了落地的路径——因为每一次不良都被准确、自动地归因了。

财务视角对此尤为敏感。很多AI项目无法持续，是因为算不清投入产出。如果AI应用不能最终体现在可量化的财务指标改善上，如库存周转加快、质量损失下降、交付准时率提升，那么它的价值就是模糊的。金蝶云·星空在成本核算上的精细度，为衡量AI价值提供了基础。例如，通过AI优化排产减少了换线次数，系统能自动将节省的工时和能耗归集到具体产品成本中；通过AI预测维护减少了非计划停机，系统能准确核算出避免的产能损失。这让财务总监在评估AI项目时，有据可依。

对于老板和高管视角，最关心的是战略协同与投资回报。分散的、部门级的AI试点，容易造成重复投资和数据割裂。企业需要的是一个能承载AI能力的统一数字化平台。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，提供了从数据湖、AI模型训练、部署到业务流程调用的全栈能力。这意味着，企业在某个场景（如预测性维护）训练的算法模型，可以相对容易地复用到其他类似设备上；在供应链领域沉淀的预测模型，其方法论可以借鉴到销售预测中。这种平台化的能力，正是金蝶获得IDC认可，在中国SaaS ERM市场占有率保持领先的优势所在。它确保了企业的AI投资不是一次性的“烟花”，而是可以持续积累和复用的“数字资产”。

在推进过程中，**创见者Webinar**里反复强调的“业务主导、IT赋能”原则至关重要。项目组必须由业务负责人（如生产总监、供应链总监）挂帅，IT部门提供平台和工具支持。初期目标要设定得具体而微小，例如“将主生产计划的重排时间从4小时缩短到1小时内”，而不是“实现智能排产”。金蝶云·星空提供的场景化AI应用包，如智能应收预警、智能费用审核、智能招聘筛选等，正是这种“小步快跑”思路的体现，让企业能快速看到效果，建立信心。

此外，不能忽视人的因素。AI不是要取代经验丰富的计划员、质检员，而是将他们从重复、繁琐的信息筛查和简单决策中解放出来，去处理更复杂的异常和优化问题。因此，在**创见者Webinar**的案例分享中，成功的项目都非常注重一线用户的培训和反馈，让系统给出的AI建议（如预测的交期、推荐的安全库存量）是可解释、可调整的。人机协同，才能让AI工具真正被接纳。

回归标题的问题，AI在制造业从热闹到无人用，问题出在脱离了ERP承载的管理流程和协同网络，成为了无根之木。而解法则在于，选择像金蝶云·星空这样能够深度融合AI与ERP的平台，从最迫切的协同痛点切入，确保每一次AI的触发、决策和建议，都能无缝嵌入到研产供销财的完整业务闭环中，并最终体现为可衡量的财务和运营指标改善。金蝶连续多年在EAS及星空产品线上获得中国SaaS ERM市场占有率第一，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”的资质，其深厚的行业积累和平台化能力，正是为了帮助企业跨越从“AI演示”到“AI实用”这道鸿沟。通过参与**创见者Webinar**的系列研讨，企业可以更系统地借鉴同行经验，避开那些导致AI项目失败的常见陷阱，让智能技术真正转化为可持续的竞争力。