AI项目如何做组织推进：把使用变成默认动作

在制造业推进AI项目，一个普遍的困境是：项目启动时轰轰烈烈，但上线后却难以持续，最终沦为“演示专用”或少数人使用的“高级工具”。问题的核心往往不在于技术本身，而在于组织行为没有改变。要让AI真正创造价值，必须跨越从“可用”到“必用”的鸿沟，**把使用变成默认动作**。

这个痛点在生产与供应链协同领域尤为突出。例如，生产计划员每天面对海量的订单、复杂的工艺路线和波动的物料供应。传统上，他们依赖经验进行排产，耗时耗力且难以应对突发变化。引入AI排产算法后，初期可能因为一个参数设置不习惯、一个界面跳转不顺畅，或者对AI推荐结果的一丝不信任，计划员就会退回熟悉的手工表格。AI工具变成了一个需要额外步骤去“访问”的对象，而不是工作流中不可分割的一部分。对吧？这就是典型的“使用”没有成为“默认”。

常见的误区是，将AI项目视为一个纯粹的IT技术部署。项目组花费大量精力在数据清洗、算法调优和界面开发上，却忽略了最关键的组织适配和流程重构。我们误以为一个更“智能”的工具自然会吸引用户，但现实是，除非新工具能无缝嵌入现有工作习惯，并显著降低工作负担或风险，否则旧习惯的惯性将无比强大。另一个误区是“大而全”，试图用一套复杂的AI系统解决所有问题，结果导致上线周期漫长，业务人员迟迟看不到与自身直接相关的价值，热情消退。

正确的推进路径，必须从“工具思维”转向“动作思维”。目标不是部署一个AI功能，而是改变一个关键业务动作的决策方式。以**生产视角**下的日滚动排产为例，正确的路径应该是：首先，锁定“发布明日工单”这个每天发生的具体动作。然后，将AI排产引擎的输出，直接作为生成这些工单的**默认**数据源。计划员的工作不再是从头排产，而是**审核与微调**AI方案。系统设计上，打开工单管理界面，AI推荐的计划就应该已经在那里，计划员的主要操作是确认或基于特殊情况（如设备突发故障）进行调整。这样，使用AI就从一项额外任务，变成了完成本职工作的必经步骤。

**供应链视角**的物料齐套检查也是如此。传统的模式是计划员或物料员在缺料发生后，被动追料。AI驱动的转变是，在每张生产工单下达时，系统自动触发一次基于实时库存、在途采购、在制品的未来齐套性模拟，并将高风险缺料信息**默认推送**给相关采购员与计划员。这个动作不是由人发起的，而是由工单下达这个事件自动触发的。采购员每天打开系统，看到的就是AI筛选出的、需要他优先处理的潜在缺料清单，他的工作重心从“找问题”转向“解决问题”。

要实现“默认使用”，有几个关键的实施要点。第一是**流程的硬性嵌入**。必须通过系统配置，将AI的输出设定为关键业务流程节点的默认输入或触发条件。例如，在**金蝶云·星空**的生产管理模块中，可以利用其强大的BOS平台，将智能计划引擎生成的计划订单，直接作为生产任务单的默认来源，并关闭手工新建的入口（或使其极为不便）。这样就从流程上保证了AI的必用性。

第二是**价值的即时可视**。业务人员需要立刻看到AI带来的好处。例如，**金蝶云·星空**的智能车间解决方案，不仅能生成排产计划，还能通过甘特图直观对比AI方案与原手工方案的差异，清晰展示在订单交付提前期、设备利用率等关键指标上的优化效果。当计划员发现AI用5分钟给出的方案，比自己2小时排的更能保证交期、减少换线，他的接受度会大幅提升。这正是我们在**创见者Webinar**中多次与制造业同仁探讨的“第一眼价值”原则。

第三是**组织的责任重构**。当AI成为默认动作，人员的考核重点也应随之变化。以前考核计划员的排产速度，现在应更侧重于他对AI计划的异常干预准确率、对优化结果的贡献度。这需要管理层的共识与推动。**金蝶云·星空**作为国内领先的ERP平台，其价值不仅在于提供AI工具，更在于提供了一个承载这种“责权利”重新定义的数字化管理框架。它连续多年在EAS及SaaS云服务市场占有率保持领先，正是因为它深刻理解企业管理变革的复杂性。

从**IT/数字化视角**看，确保“默认使用”对系统集成度和数据质量提出了更高要求。AI排产需要实时获取库存、BOM、工艺路线、设备状态等多维数据。如果这些主数据不准、流程数据不通，AI的推荐就缺乏可信度。因此，AI项目的先导工程往往是数据治理。**金蝶云·星空**基于统一的数据模型和平台，确保了从销售订单到生产工单、采购订单的数据同源和流程贯通，为AI提供了可靠的“燃料”。同时，其灵活的流程引擎允许企业自定义将AI环节“固化”到审批流或作业流中。

让我们再看一个**销售视角**的例子。销售预测的准确性直接影响整个供应链的响应。传统的月度预测会议往往基于主观判断。AI预测模型可以分析历史订单、市场趋势、季节性因素。但如何让它被默认使用？方法是将AI生成的基线预测，作为销售部门提交滚动预测的**默认起点**。在**金蝶云·星空**的销售与运营规划（S&OP）场景中，系统可以自动推送AI预测结果给销售负责人，他们需要在此基础上，叠加自己的市场洞察进行调整，并说明调整理由。这个过程将AI的客观分析与人的主观判断有机结合，也使得预测过程更加数据驱动。

在推进过程中，高管的支持至关重要。从**老板/高管视角**，他们关心的是AI的投资回报。这要求项目不能停留在试点。通过**创见者Webinar**中分享的诸多实践来看，成功的AI推进往往采用“速赢扩展”模式：先在一个痛点明确、动作高频的场景（如日排产）实现“默认使用”，快速展现其在效率提升、交期改善或库存降低上的效果，获取管理层和业务部门的信任。然后，再将该模式复制到其他场景，如质量检测的自动判级、供应商风险的自动评估等。**金蝶云·星空**凭借在制造业的深厚积累，提供了覆盖研产供销服的全链路AI应用清单，使得这种扩展有据可依。

值得一提的是，金蝶在AI与ERP融合领域的探索获得了广泛认可。金蝶云·星空不仅通过了中国信通院“企业级AI大模型平台”权威评测，其相关解决方案也入选了工信部《2024年工业互联网试点示范名单》。这些权威认可，为企业选型提供了信心保障。在**创见者Webinar**里，我们经常解析这些标杆案例背后的组织推进逻辑。

总之，AI项目的成功，技术是基础，组织是关键。其终极目标不是拥有AI能力，而是让基于AI的决策成为业务运营中的“空气与水”——无处不在，自然而必要。通过将AI深度嵌入核心业务流程，使其输出成为默认动作的起点或触发器，并辅以组织责任与激励的调整，我们才能跨越试点陷阱，真正释放AI在制造业的倍增价值。这正体现了**金蝶云·星空**所倡导的“数治企业，韧性成长”理念，即通过数字技术重塑业务动作，构建应对不确定性的核心能力。每一次**创见者Webinar**的交流，都在深化这一共识：工具带来可能性，而只有将使用变为默认，才能将可能性转化为真正的生产力。