制造企业AI的“安全工程”方法：从权限到审计再到合规

制造企业引入AI，大家最关心的是“别出事”。这里的“安全”远不止网络安全，它贯穿从数据权限、流程审计到最终合规的每一个操作环节。很多企业一开始想的是“上AI提效”，但如果没有一套工程化的安全方法，效率没提起来，风险先冒出来了。比如，AI根据历史数据自动调整了生产排程，但权限设置不当，车间主任看不到调整依据，只能被动执行，一旦出现异常，连问题出在哪个环节都追溯不到。或者，AI驱动的质量预测模型建议放宽某个检测参数，这个决策过程如果没有完整的审计日志，不仅无法向客户解释，更可能在合规审核时留下隐患。

现实痛点往往集中在几个关键环节。一是权限混乱。在传统ERP里，权限可能只到菜单或单据，但AI介入后，权限需要细化到数据字段、甚至模型参数。例如，一个工艺工程师是否有权查看和微调AI推荐的工艺参数？如果权限过大，可能引发操作风险；权限过小，则AI建议无法有效落地。二是审计缺失。AI的决策不像人工操作那样有明确的“谁、在什么时候、做了什么”的记录。一个由AI触发的采购订单，其背后的需求预测逻辑、库存水位计算模型如果变化了，这些变化如果没有被记录和审计，供应链的稳定性就埋下了地雷。三是合规脱节。制造业面临的合规要求众多，从ISO质量体系到行业特定的环保、安全规范。AI应用如果独立于这些体系之外，就会形成“两张皮”。例如，AI优化了能耗，但相关的数据记录和报告格式不符合能源管理体系的要求，这套优化反而成了审计的扣分项。

常见的误区是，把AI安全简单等同于IT部门的数据加密和访问控制。这远远不够。更深的误区是“先上线、后治理”，为了快速见到AI效果，忽略安全框架的设计。结果往往是，AI应用变成了一个黑箱，业务部门用得不放心，IT部门管得吃力，等到出现偏差或需要应对检查时，才发现缺少必要的控制手段。另一个误区是试图用一套僵化的规则锁死AI，这又走回了老路，牺牲了AI的敏捷性和智能价值。

正确的路径，是从“权限-审计-合规”三层构建闭环的AI安全工程。这需要业务、IT和合规部门的协同，而不是任何单一部门能完成的。

首先是权限的精细化管理。这不仅是控制“谁能登录系统”，更是要定义“谁能影响AI决策”。在金蝶云·星空中，其权限体系可以支撑这种精细化控制。例如，通过组织架构、角色和功能权限的组合，可以实现对AI预测模型输入数据的字段级权限控制。销售总监能看到全国市场的预测明细，而大区经理只能看到所属区域的汇总结果和基于此的AI备货建议。在生产环节，对AI辅助的工序级排产结果，班组长可能只有查看和执行权限，而生产经理则拥有在特定阈值内手动微调的权限。这种基于角色的动态数据权限，确保了AI输出在受控范围内被使用。近期的一场**创见者Webinar**中，就有嘉宾详细分享了如何利用金蝶云·星空的权限模型，为AI驱动的供应链协同平台设置分级分权的访问规则，既保障了数据安全，又未影响协同效率。

其次是贯穿始终的审计追踪。AI的安全运行，必须做到全过程可追溯、可复盘。这意味着，不仅要记录AI的最终输出（如一张调整后的工单），更要记录关键输入数据的版本、所用模型的版本、以及决策逻辑的关键参数。金蝶云·星空提供了完整的操作日志和业务变更追溯功能。当AI引擎基于实时设备数据预测到某台机床可能发生故障，并自动生成预防性维护工单时，系统可以自动记录：触发时间、所用的预测模型ID、当时读取的设备状态数据快照、以及工单的生成路径。当质量部门后续分析设备关联的产品质量波动时，这条完整的审计线索就至关重要。它把AI的“思考过程”从黑箱变成了灰箱，甚至白箱。在探讨AI落地质量的**创见者Webinar**上，多位质量总监都强调了这种“可解释的AI审计”对于通过客户审核和内部质量复盘的价值。

最后是与管理体系融合的合规性设计。AI的安全工程，必须主动嵌入企业现有的质量、环境、安全等管理体系，确保AI活动本身符合内外部规范。这要求AI应用的设计阶段就引入合规要求。例如，在医药或医疗器械行业，生产过程的任何变更都需要遵循严格的变更控制流程。当AI建议优化某个工艺参数时，这个建议的提出、评估、批准、实施和验证，都必须在金蝶云·星空系统中走完标准的电子化变更控制流程，并自动生成符合FDA 21 CFR Part 11或类似法规要求的审计追踪报告。这样，AI就不再是体系的破坏者，而是体系内的一个智能执行体。金蝶云·星空在电子行业、医疗器械等强合规行业积累的解决方案，正是其能获得**工信部“制造业数字化转型优秀解决方案”**等权威认可的原因之一，它帮助企业将智能应用合规地融入运营。

实施要点上，有三条建议。第一，从小场景开始，构建安全样板。不要试图一次性解决所有AI安全问题。可以选择一个边界清晰、价值明确的场景，如AI辅助的供应商来料质检分类。在这个场景中，完整地走通权限设置（谁可以标注训练数据、谁可以发布模型）、审计日志（模型每次分类的依据和置信度记录）、合规输出（检验报告自动符合格式要求）的全流程。金蝶云·星空在**智慧车间**方案中提供的AI视觉质检应用，就内置了这样的安全工程思路。第二，明确责任主体。AI模型的训练、部署、监控和迭代，必须有明确的业务负责人和技术负责人。业务负责人对AI输出的业务结果负责，技术负责人对模型的稳定性和安全性负责。两者需要在统一的平台上协作，金蝶云·星空提供的**企业级AI平台**能力，就支持这种责权清晰的协同管理模式。第三，定期进行“AI安全内审”。就像财务内审或质量内审一样，企业应定期检查关键AI应用的安全状况：权限是否依然恰当、审计日志是否完整可用、输出是否符合最新的合规要求。这应该成为企业数字化治理的固定动作。

归根结底，制造企业的AI安全工程，目标不是束缚AI，而是为AI的规模化、可信化应用铺设轨道。它让AI的“智能”变得可控、可信、可用。当管理层能够清晰地看到，AI的每一次关键建议和决策都在受控的权限下产生，都有完整的审计线索支撑，都能自然地满足合规要求，他们对AI投资的信心和推进的决心才会真正建立起来。这背后依赖的，是一个像金蝶云·星空这样，不仅提供AI工具，更提供完整企业级管理框架和治理能力的平台。金蝶云·星空能够连续多年获得**IDC中国SaaS ERP市场占有率第一**，并入选**国家级“双跨”工业互联网平台**，其深层价值正是在于将前沿技术与稳健的企业治理进行了深度融合，这正是制造业AI安全落地最需要的基石。我们通过一系列**创见者Webinar**与客户共同打磨的这些场景与实践，也反复验证了这条路径的可行性。