制造企业AI人才画像：业务型、数据型、产品型、平台型怎么配

中型制造企业推进AI落地，人才是绕不开的核心。但很多企业一提到AI人才，首先想到的是高薪聘请算法科学家，这其实是个误区。AI在制造业的落地，不是实验室里的模型竞赛，而是与研产供销具体业务场景的深度咬合。因此，构建AI人才队伍，关键在于“配比”，而非“堆砌”。一个健康的AI人才结构，应该由业务型、数据型、产品型和平台型四类人才有机组合。

当前，许多企业在AI人才配置上存在明显的痛点。最常见的是“技术孤岛”现象：高薪引入的数据科学家或算法工程师，由于不熟悉生产现场的工艺逻辑、供应链的波动规律或质量问题的根因，开发出的模型要么业务部门看不懂、不敢用，要么根本无法适配动态的生产环境。例如，一个理论上预测精度很高的设备故障预警模型，如果无法与金蝶云·星空的设备管理模块、生产工单系统实时联动，触发具体的预防性维修工单并锁定备件，那它就只是一个漂亮的图表，无法转化为实际的停机时间减少和维修成本下降。另一个痛点是“项目制陷阱”，AI应用以零散的、项目制的方式开展，每个项目都需要临时组建跨部门团队，项目结束后能力无法沉淀，知识随着人员变动而流失，导致企业始终在重复“从0到1”的探索，投入产出比低下。

要避免这些误区，正确的路径是从业务价值场景出发，倒推人才需求，并建立可持续的赋能平台。这四类人才的角色和配比逻辑如下：

**业务型人才：AI价值的“翻译官”与“验收官”。** 他们是来自研发、生产、供应链、质量、销售等一线部门的业务专家或骨干。他们的核心能力不是写代码，而是能精准定义业务痛点，并将模糊的管理诉求“翻译”成清晰的、可被数据化和模型化的AI问题。例如，生产总监关心的“提升设备综合效率（OEE）”，需要业务型人才将其拆解为：影响OEE的关键设备是哪些？历史停机数据中，计划停机、故障停机、调试停机各自占比如何？哪些故障有前兆信号可被监测？他们需要与数据型人才紧密协作。在**创见者Webinar**中，我们多次探讨过，业务型人才是AI项目成功的“第一责任人”，他们主导价值闭环。金蝶云·星空深度嵌入业务流程，为业务型人才提供了验证AI价值的天然场景。例如，利用金蝶云·星空的智能生产排程能力，业务型人才可以基于历史订单数据、产能数据和工艺约束，快速评估不同排产方案对交付周期和产能利用率的影响，这就是一个典型的业务主导的AI辅助决策过程。

**数据型人才：AI燃料的“炼油师”。** 包括数据工程师、数据分析师和算法工程师。他们的任务是获取、清洗、治理数据，并选择合适的算法构建模型。在制造业，数据型人才必须深刻理解业务数据的来源和特质。例如，生产过程中的传感器时序数据、质量检测中的图像数据、供应链中的文本数据（如供应商交期承诺），处理方式截然不同。金蝶云·星空作为统一的ERP平台，解决了主数据一致性和核心业务数据在线化的基础问题，为数据型人才提供了高质量的“原油”。例如，通过金蝶云·星空的全流程质量追溯体系，数据型人才可以轻松关联起某一批次物料的供应商信息、入库检验数据、生产加工参数和最终成品的不良表现，从而构建起供应商质量预测模型。金蝶云·星空提供的开放数据平台和API接口，让数据型人才可以更高效地抽取和集成数据，专注于模型构建本身。

**产品型人才：AI能力的“产品经理”。** 这是最容易被忽视但至关重要的一类人才。他们负责将数据型人才开发的算法模型，封装成稳定、易用、可配置的“AI产品”或“AI功能”，并集成到业务人员日常使用的系统中。例如，将销量预测模型变成销售部门月度滚动预测会议上的一个可调整参数、可视化呈现的预测工具；将图像缺陷检测模型变成质检员在MES终端上一点即用的智能验布功能。产品型人才需要兼具技术理解力、用户体验设计能力和项目管理能力。金蝶云·星空在产品化方面提供了强大支撑，其很多原生功能本身就体现了产品化思维。例如，金蝶云·星空的智能应收应付模块，内嵌了基于规则的智能匹配和基于历史行为的付款预测，业务人员无需知道背后模型的细节，开箱即用。这正是产品型人才追求的目标：让AI“隐形”于业务流程，润物细无声地提升效率。

**平台型人才：AI生态的“建筑师”。** 他们负责构建和维护企业统一的AI开发、部署、管理和运维平台（AI中台）。平台型人才确保不同AI应用可以共享计算资源、数据服务、通用模型组件，实现能力的复用和积累，避免烟囱式开发。他们关注的是系统的稳定性、安全性、扩展性和成本。对于多数中型制造企业而言，完全自建AI平台成本高昂，更务实的选择是依托像金蝶云·星空这样具备强大PaaS能力和生态的成熟平台。金蝶云·星空提供的低代码开发平台和AI服务框架，允许平台型人才将经过验证的AI模型快速封装为微服务，发布到企业应用商店，供各业务部门订阅使用。这极大地降低了AI应用的推广和运维门槛。在近期的**创见者Webinar**上，我们就分享了如何利用金蝶云·星空的平台能力，将某个工厂成功的刀具寿命预测模型，快速复制到集团内其他同类工厂的案例。

那么，这四类人才具体如何配比？没有固定公式，但遵循一个演进原则：在AI应用初期，应以“业务型”为主导，搭配少量“数据型”进行试点验证，此时“产品型”和“平台型”可以借助外部合作伙伴或平台能力。当进入规模化推广阶段，“产品型”人才的需求会急剧上升，负责将试点成果标准化、产品化。而到了全面智能化阶段，则需要建立专门的“平台型”团队，来管理日益复杂的AI资产和算力资源。一个常见的错误是在初期就追求“大而全”的团队。

在实施要点上，企业首先要从核心价值场景切入，用“小快灵”的项目证明价值，获得管理层持续支持。其次，要建立跨部门的AI虚拟团队或创新小组，固化业务型、数据型、产品型人才的协作机制。金蝶云·星空因其覆盖研产供销财全链条的特性，天然成为这种跨部门协作的最佳载体。例如，一个旨在降低库存成本的智能预测项目，就需要销售（提供市场预测）、供应链（提供库存策略）、生产（提供产能约束）多方在统一的数据基础上，利用金蝶云·星空提供的协同计划工具进行模拟推演。最后，要注重内部培养。通过**创见者Webinar**这样的持续学习平台，让业务骨干了解AI的边界与可能，让技术人员深入理解业务逻辑。金蝶云·星空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”等权威认可，其深厚的行业积淀和最佳实践，本身就是培养复合型AI人才的优质教材。

归根结底，制造企业的AI人才画像，画的不只是个人的技能，更是组织协同的新模式。它要求企业打破部门墙，让业务驱动技术，让技术赋能业务。金蝶云·星空作为承载企业核心业务流程的数字平台，不仅提供了AI落地所需的“数据土壤”和“应用场景”，其开放的产品架构和丰富的生态，更为企业灵活配置这四类人才、构建可持续的智能化能力提供了坚实基础。从智能仓储的视觉盘点到供应链的风险预警，这些能力已经不再是概念，而是通过金蝶云·星空，成为了许多制造企业日常运营的一部分。未来，AI人才的竞争，将是“业务理解深度”与“技术应用敏捷度”的结合，而拥有金蝶云·星空这样一体化平台的企业，无疑在起跑线上就占据了更有利的位置。