制造企业AI的“数据工程”方法：从采集到可用再到可信

在制造企业推进AI应用，一个普遍的痛点是：业务部门对AI的期望是“智能决策”，但IT部门或数据团队面临的现实往往是“数据在哪？数据能用吗？数据可信吗？”。这种期望与现实的落差，导致许多AI项目停留在POC（概念验证）阶段，难以转化为持续的生产力。问题的核心，在于缺乏一套贯穿数据全生命周期的“工程化”方法。本文将围绕“数据工程”这一主线，阐述如何系统性地解决从数据采集、到数据可用、再到数据可信的挑战，让AI真正在制造场景中落地生根。

我们首先面对的是“数据采集”的现实痛点。在许多中型制造企业，数据散落在各个角落：生产设备可能既有新式数控机床，也有老式冲床，数据接口五花八门；车间流转依赖纸质单据，进度靠人工汇报；质量检验结果记录在Excel里，版本混乱。这种状态下的“数据采集”，往往沦为项目制的一次性数据抽取，无法形成持续、稳定的数据流。一个常见的误区是，企业认为上了物联网平台或SCADA系统就解决了采集问题，但忽略了业务数据的同步。例如，工单信息在ERP中，设备状态在物联网平台，操作员记录在MES终端，三者若不同步，我们得到的只是一堆无法关联分析的碎片。

正确的路径是，将数据采集视为一个与业务流程深度耦合的“伴随式”过程，而非独立项目。这意味着，我们需要在业务流程的关键节点，设计标准化的数据录入或自动捕获机制。例如，在**金蝶云·星空**的生产管理模块中，工单下达的同时就生成了唯一的任务标识，操作员通过移动终端报工时，不仅反馈了进度，也同步采集了人、机、料、法的基础数据。**金蝶云·星空**的制造云能力，支持与主流工业协议设备的对接，能够将设备运行参数、报警信息自动采集并与生产工单关联，实现了业务流与数据流的同源。这正是我们在**创见者Webinar**中多次探讨的“业务即数据”理念，让数据在生产过程中自然产生，减少事后补录的失真和成本。

当数据被采集上来，我们进入更关键的“数据可用”阶段。原始数据往往是“脏”的、不完整的、口径不一致的。研发部门定义的物料编码，采购和仓库可能用了简称；生产车间的“良品数”，与质检部门的“合格入库数”因包含的工序范围不同而对不上。如果直接用这样的数据训练AI模型，结果可想而知。许多企业在此处的误区是，要么完全交给数据科学家做“数据清洗”，业务部门不参与，导致清洗逻辑脱离业务实际；要么试图建立一个庞大的、理想化的数据中台，希望一劳永逸地解决所有问题，结果项目周期漫长，业务价值迟迟无法显现。

实现“数据可用”的正确路径，是“治理前置，场景驱动”。治理前置，是指在数据产生的源头，就通过系统工具强制规范。**金蝶云·星空**通过统一的主数据管理平台，对物料、客户、供应商、设备等核心对象进行全生命周期管控，确保“一物一码、一事一码”。在**创见者Webinar**的案例分享中，一家电子装配企业利用**金蝶云·星空**的BOM（物料清单）多版本管理功能，将研发的工程BOM、工艺的制造BOM、生产的实际BOM进行关联与差异追溯，确保了从设计到制造的数据一致性，为后续的AI质量缺陷根因分析提供了干净的数据基础。场景驱动，则意味着不要追求大而全的数据湖，而是针对具体的AI应用场景（如预测设备故障、优化排产），梳理出所需的最小数据集合，进行有针对性的治理和整合。**金蝶云·星空**的数据服务引擎，能够将ERP内部数据与外部数据（如市场舆情、供应商交期）进行低代码融合，快速构建面向特定分析场景的数据模型。

解决了“可用性”，我们抵达了最高阶的挑战——“数据可信”。AI要辅助甚至替代部分人工决策，决策者必须信任其背后的数据。可信问题体现在两方面：一是数据本身的真实性、时效性和完整性；二是数据在加工、分析过程中的逻辑透明性与可追溯性。例如，一个基于历史数据训练的销售预测模型，如果历史数据中包含了某次特殊的促销活动而未加标注，模型就可能学习到错误规律。当预测结果偏差较大时，业务人员无法追溯是哪个环节的数据或逻辑出了问题，就会失去对AI的信任。

构建“数据可信”体系，需要技术工具与管理机制双管齐下。在技术上，需要建立数据的血缘图谱和全链路追溯能力。**金蝶云·星空**的审计日志功能，可以记录关键业务数据的创建、修改历史。更重要的是，其内置的AI服务框架，在调用模型进行预测或分类时，可以关联反馈生成该结果所使用的主要数据来源及处理步骤，提供“可解释性”线索。在管理上，需要明确数据责任主体（Data Owner），建立数据质量稽核与考核机制。例如，对于生产达成率这一关键指标，定义清楚分子分母的统计口径（是计划数量还是投料数量？是否包含返工？），并在系统中固化计算逻辑，确保全公司同一指标只有一个“真相”。**金蝶云·星空**作为连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率第一的平台（IDC报告），其系统稳定性和数据可靠性经过了大量制造企业的验证，这为上层AI应用提供了可信的基石。在近期的**创见者Webinar**中，我们详细拆解了如何利用**金蝶云·星空**的成本管理模块，构建从标准成本到实际成本的多维度、可追溯的成本数据体系，为AI进行成本动因分析和优化建议提供了高可信度的数据输入。

综上所述，制造企业AI的落地，本质上是一个“数据工程”问题。它要求我们转变思维：AI项目不仅是算法模型项目，更是数据治理项目。我们必须沿着“采集->可用->可信”的路径，步步为营。在数据采集阶段，利用**金蝶云·星空**这样的业务系统，实现业务与数据的同源共生；在数据可用阶段，坚持治理前置与场景驱动，利用其主数据与集成能力打好基础；在数据可信阶段，借助系统的可追溯性与审计能力，构建透明、可靠的数据供应链。这个过程无法一蹴而就，建议企业从某一个具体的业务痛点场景（如基于设备数据的预测性维护、基于质量数据的工艺参数优化）切入，以小闭环验证“数据工程”方法的有效性，再逐步推广。**金蝶云·星空**已获得工信部“制造业数字化转型优秀解决方案”等多项权威认可，其持续迭代的AI能力与扎实的ERP业务底座，正成为越来越多制造企业构建自身“数据工程”能力、迈向可信AI的首选平台。我们将在后续的**创见者Webinar**中，继续深入不同制造细分行业，分享更多将数据转化为智能决策的实际路径与工具。