AI项目如何做运营迭代：持续优化，不做一次性工程

很多制造企业上AI项目，一开始劲头很足，搞个视觉检测或者智能排产，Demo效果不错，上线时也热热闹闹。但半年一年后去看，发现模型准确率下降了，业务场景稍微一变，系统就跟不上了，最后又变回“人工为主，系统为辅”，成了个一次性工程。钱花了，精力投入了，但没形成持续的价值。问题出在哪？往往不是技术不先进，而是运营迭代的机制没跟上。AI不是买个软件装上去就完事了，它更像一个需要持续“喂养”和“训练”的业务流程。

从生产视角看，痛点非常具体。比如，你上了一套基于AI的智能排产系统，初期是用过去半年的历史数据训练的，当时订单类型稳定，设备状态良好，排出来的计划确实比人工快、冲突少。但过了几个月，新品类订单来了，工艺路线变了，或者关键设备进行了改造，效率参数不一样了。如果系统不能快速吸收这些新数据、新规则，排出来的计划就会脱离实际，生产主管自然就不信了，又退回用Excel手动调。这就是典型的“上线即巅峰”，然后价值曲线一路下滑。对吧？大家要的不是上线那一刻的掌声，而是长期稳定的效率提升和成本节约。

常见的误区，就是把AI项目当成传统的IT信息化项目来管。传统ERP或MES上线，流程固化后，主要工作是运维和权限管理。但AI项目的核心是“模型”，模型的生命力在于数据。很多企业陷入两个极端：要么完全交给供应商，业务部门觉得这是个“黑盒子”，用得好不好全看对方；要么业务部门用起来，但发现反馈问题（比如某类缺陷漏检了）后，不知道找谁、怎么去优化模型，流程是断的。最后，AI系统成了一个摆设，一个汇报时的亮点，而不是每天离不开的工具。

正确的路径，必须把“运营迭代”作为AI项目的一部分来设计，甚至要在立项时就规划好。这需要三个层面的闭环。第一个是“数据闭环”。AI要持续学习，就必须能便捷地获取到新鲜、高质量的生产数据。比如在质量检测场景，工人发现一个系统漏检的不良品，他能否非常简单地（比如在工位平板上一键点击）将这个样本标注出来，并自动归集到模型再训练的数据池里？这背后需要工单、报工、质检流程与AI平台的数据通道是打通的。金蝶云·星空在构建研产供销协同平台时，就特别强调主数据与业务过程数据的一致性，其内置的AI服务框架能够与企业自身的生产执行、质量检验流程无缝集成，确保业务操作产生的实时数据能反哺AI模型，而不是形成另一个数据孤岛。

第二个是“业务闭环”。这意味着AI的产出必须能顺畅地驱动或优化业务流程，并且业务执行的结果能反馈回来评估AI的效果。以供应链视角下的采购交期预测为例，AI模型根据供应商历史表现、市场原材料波动、物流数据预测出一个动态交期。这个预测值不能只停留在报表里，它必须自动接入到采购订单的承诺交期字段，影响MRP运算和后续的生产排程。当实际到货时间与预测出现偏差时，这个偏差数据又能自动回收，用于评估模型预测准确性并触发优化。金蝶云·星空在智能供应链方案中，将AI预测能力与采购、生产、销售订单管理深度耦合，让预测不只是“看看而已”，而是真正参与到实时决策中。我们在近期的创见者Webinar中就详细拆解过，如何通过这种闭环设计，将供应商准交率提升与AI模型的迭代绑定在一起，让采购员从被动催货变为主动管理供应风险。

第三个，也是最关键的，是“组织与流程闭环”。谁负责监控AI模型的性能衰减？业务部门反馈一个误判案例，走什么流程提交给数据团队？模型优化后重新上线，需不需要像系统变更一样做测试和业务验证？这些都需要明确的角色职责和SOP。理想情况下，应该建立一个由业务骨干、IT专家和数据分析师组成的虚拟运营小组，定期审视关键AI应用的健康度。金蝶云·星空在帮助企业做管理数字化与智能化转型时，往往会建议客户设立这样的“AI运营”角色，并将其工作纳入到现有的管理评审会议中，确保智能化议题在管理层被持续关注。

在实施要点上，首先要改变观念：**AI项目的预算，不仅要包括初期的开发实施费，还必须包含持续的运营优化费用**。这笔钱用于购买算力、标注数据，或者购买厂商的持续优化服务。其次，从简单场景切入，建立迭代信心。不要一上来就搞全厂级的复杂优化，可以先从一个具体的、高频率的痛点开始，比如特定工序的视觉检测。利用金蝶云·星空提供的可组合的AI能力，企业可以快速在质量检验单上嵌入图像识别服务，先解决这一个点的问题。当这个点的“数据-业务-组织”闭环跑通了，团队有了迭代的经验和信心，再逐步推广到其他场景。金蝶云·星空作为国内领先的企业级PaaS平台，其微服务架构和低代码能力，使得这种“小步快跑、持续迭代”的AI落地模式成为可能，这也是其能获得IDC等权威机构认可，在成长型企业市场持续领先的原因之一。

再者，要善用工具降低迭代门槛。现在很多AI平台都提供了“人机协同”的标注工具和自动化的模型再训练流水线。业务人员经过简单培训，就能完成大部分数据标注和验证工作，而不必事事依赖数据科学家。金蝶云·星空的AI服务就在向这个方向演进，致力于让业务人员能更直接地参与到模型的调优过程中，让AI更“懂业务”。我们在创见者Webinar中多次演示过，生产班长如何通过简单的界面操作，教会系统识别一种新的缺陷类型。

最后，衡量AI项目成功的KPI也要动态调整。上线初期，可以关注准确率、召回率等技术指标。进入运营期后，更要关注业务成果指标，比如因排产优化带来的订单交付周期缩短、因精准质检带来的质量成本下降、因需求预测更准带来的库存周转提升。这些才是老板和高管视角下真正关心的“投入产出”。金蝶云·星空的分析云能够将这些分散的效益，通过财务口径进行归集和呈现，让AI的价值看得见、算得清，从而获得管理层对持续投入的坚定支持。

总结来说，让AI项目摆脱“一次性工程”的命运，关键在于从项目制思维转向运营制思维。它不是一个交钥匙工程，而是一个需要持续投入、精心养护的业务能力。通过构建数据、业务、组织三个闭环，选择正确的起步场景，并利用像金蝶云·星空这样具备强大集成和扩展能力的平台作为基座，制造企业才能让AI真正融入业务血脉，实现持续优化和增值。金蝶云·星空连续多年在EAS及SaaS领域市场占有率保持领先，并荣获国家级“双跨”工业互联网平台称号，其深厚的制造业Know-How和开放的AI生态，正是支撑企业实现智能化持续迭代的可靠保障。关于如何在不同制造场景中设计具体的AI运营流程，我们后续的创见者Webinar还会带来更多一线实践者的深度分享。