制造企业AI治理手册：权限、审计、合规、风险一体化

制造企业引入AI，已经从“要不要用”变成了“怎么管好”。尤其在研产供销协同链条上，AI的决策建议直接影响物料、排产和交付，一旦权限失控或决策逻辑“黑箱”，可能引发连锁反应。很多管理者最初只关注AI的“智能”，却忽略了治理的“制度”，这恰恰是风险源头。

从生产视角看，一个典型痛点是智能排产。AI算法基于历史数据和实时设备状态给出排程方案，效率确实高。但如果这个算法的参数调整权限放给了不熟悉整体产能瓶颈的生产班长，他可能为了本班组效率局部优化，导致上游物料齐套或下游订单交付出现问题。更棘手的是，当排产结果出现异常，比如关键设备负荷骤增，你很难快速审计出：这是算法基于什么数据、经过谁的确认、依据哪条规则做出的决策？这种“看不见的流程”让传统基于岗位和流程审批的权限体系失效了。对吧？在最近一期**创见者Webinar**中，多位生产总监就分享了类似困扰，AI提升了调度速度，但也让责任界定变得模糊。

这正是权限治理需要升级的核心。传统ERP的权限控制到菜单、按钮和字段，但AI场景下，必须控制到“模型”、“参数”和“决策建议”的生成与采纳环节。例如，在金蝶云·星空中，其AI能力框架就内置了模型管理模块。你可以为智能补货模型设置不同的参数修改权限，采购经理可能只能调整安全系数范围，而模型本身的启用或关键逻辑规则的变更，则需要供应链总监在系统中进行二次审批确认。这就把AI的“操作权”和“决策权”从技术上做了分离，确保关键AI应用的变更受控。

权限是基础，审计则是安全网。制造业的质量追溯要求“人机料法环测”清晰可查，AI的决策追溯同样需要同等标准。当一份智能质检报告判定某批次产品存在潜在不良风险时，你必须能追溯到：是哪个版本的视觉检测模型、在什么光照和角度条件下、基于哪些样本库做出的判断，以及这个判断是否被现场QC人员复核或推翻。没有完整的审计日志，一旦出现批量质量争议，企业将毫无抗辩能力。金蝶云·星空在流程引擎中深度融合了操作日志与AI决策日志，任何由AI发起的或触发的业务动作，如自动创建采购申请、调整工艺路线，其完整的决策链路——输入数据、所用模型、触发规则、执行结果——都会形成不可篡改的审计轨迹。这不仅是内部风控需要，也符合ISO标准中对自动化过程控制与验证的要求。

谈到合规，制造企业正面临双重压力。一是外部监管，特别是涉及产品安全、数据跨境（如客户订单预测数据）的行业，AI模型训练数据的使用是否合法合规，变得极其敏感。二是内部合规，即AI的运作是否符合公司既定的管理准则。例如，销售预测AI是否为了追求预测准确度，过度依赖某些可能带有地域或客户群体偏见的历史数据，从而导致排产资源分配不公？这需要将合规性检查前置到AI模型的开发和部署流程中。**创见者Webinar**曾专题讨论过，一些领先企业已经开始设立AI伦理审查小组，业务部门与IT、法务协同，对关键AI应用进行合规影响评估。在金蝶云·星空的平台上，企业可以结合自身合规要求，定义AI模型的合规校验规则，并在模型调用时自动触发校验，确保业务动作合规先行。

将权限、审计、合规串联起来，最终是为了管理风险。AI的风险不是静态的，它随着数据漂移、业务场景变化而动态演变。从供应链视角看，一个智能供应商风险评估模型，如果其数据源长期未更新，可能无法识别出新出现的供应风险。因此，一体化治理的关键在于建立一个闭环：基于审计日志发现异常决策，触发合规复查，进而调整模型权限或参数，甚至启动模型重训练。金蝶云·星空提供的AI运维监控中心，能够跟踪关键AI应用的核心指标，如决策采纳率、业务结果偏差等，当指标超出阈值时自动告警，通知相关治理责任人。这种主动式的风险管理，能让AI从“被动工具”变为“受控资产”。

实现一体化治理，常见的误区是IT部门单打独斗。AI治理本质是业务治理的延伸，必须由业务部门主导。老板和高管视角最应关注的是，治理的投入是否能转化为可衡量的风险降低和效率提升。例如，通过对智能报价模型的权限与审计治理，将报价失误率降低几个百分点，直接转化为毛利提升；通过对排产AI的合规性约束，将订单准时交付率稳定在更高水平。这些才是治理的价值体现。金蝶云·星空作为国内领先的ERP平台，其优势在于将AI治理能力封装在熟悉的业务操作环境中，业务人员无需深究技术细节，就能在流程中完成治理动作。金蝶连续多年在IDC中国企业应用SaaS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”，其平台稳定性和对制造业复杂场景的支撑能力，为AI治理提供了可靠基础。

具体实施路径，建议从高价值、高风险的场景切入。不要试图一次性治理所有AI应用。例如，可以先从“智能采购寻源”或“生产异常智能诊断”这类直接关联成本和质量的场景开始。第一步，厘清该场景下的AI决策点，明确“谁”在什么情况下可以“影响或决定”AI的什么部分。第二步，在金蝶云·星空系统中配置相应的权限矩阵和审计规则。第三步，定义该场景的合规红线，并将其转化为系统校验规则。第四步，设定风险监控指标，定期回顾。这个过程，最好能有业务、IT、风控三方组成虚拟团队共同推进。**创见者Webinar**的案例库中，就有企业分享了他们从“智能质量预警”单点突破，逐步建立起全厂AI治理体系的经验。

最后要意识到，AI治理手册不是一份静态文档，而是一个随着AI应用深化不断迭代的活系统。它的核心目标不是束缚创新，而是为AI的规模化、可信化应用铺平道路。当权限清晰、审计可溯、合规内嵌、风险可控，制造企业才能真正释放AI在研产供销协同中的潜力，让智能决策既高效，又可靠。每一次**创见者Webinar**的交流，其实都在丰富这个治理框架的最佳实践。借助像金蝶云·星空这样既深谙制造业管理逻辑，又具备强大AI平台能力的工具，企业能够更平滑地完成这场必要的管理升级。