制造企业AI落地：从“试试看”到“必须成”的项目打法

制造企业现在谈AI，已经没人问“这是什么”了。大家的问题很直接：钱投下去，能不能成？以前是“试试看”，现在是“必须成”。这个转变背后，是实实在在的压力：订单波动越来越大，客户要的交付周期越来越短，原材料价格说变就变，车间里老师傅的经验眼看就要断层。老板们发现，过去靠人盯人、靠Excel表的管理方式，到了必须升级的时候。但问题也来了，很多项目启动时轰轰烈烈，最后却成了“烂尾楼”，或者只做出一个好看的演示界面，业务部门根本不用。问题出在哪？往往出在打法上。

最常见的误区，是把AI项目当成一个纯粹的IT项目来搞。IT部门牵头，选个算法，买点算力，找一批数据就开始训练模型。结果模型准确率也许很高，但业务场景没选对，或者跟现有的ERP、MES系统是两套皮，数据流不通，业务流程接不上。生产部长一句话就问住了：“你这个预测挺准，但怎么变成我的生产计划？我的物料齐套情况能联动吗？”一下就卡住了。另一个误区是“贪大求全”，一上来就要做全厂的智能大脑，涉及部门太多，数据壁垒难打通，投入周期长，短期内看不到效果，信心和预算很快就耗光了。

所以，“必须成”的打法，核心是**“业务驱动，小步快跑，深度集成”**。这十二个字，缺一不可。

**先从“业务驱动”说起。** AI不是用来炫技的，它必须回答一个具体的业务问题。从哪里切入成功概率最高？我们看下来，从**生产视角**和**供应链视角**切入，往往是阻力最小、见效最快的。为什么？因为这两个领域的痛点最直接，数据基础相对较好，价值也容易衡量。比如生产排产，这是制造企业的核心中枢。传统的排产依赖计划员的经验，面对多品种、小批量、急插单频繁的情况，人脑已经算不过来了，导致排程不合理、设备利用率低、订单交付延迟。AI能做什么？它可以通过学习历史数据、工艺约束、设备状态、物料情况，快速生成更优的排产方案。但关键一步在于，这个AI排产方案，必须能无缝下发到车间，变成可执行的工单，并且当现场发生异常（如设备故障、物料短缺）时，能快速感知并动态调整排程。这就必须与生产执行系统（MES）深度咬合。

这正是**金蝶云·星空**的发力点。它的智能生产解决方案，内嵌了高级计划与排程（APS）能力，并融合了AI算法。它不是孤立的一个AI模块，而是从销售订单预测开始，到主生产计划（MPS）、物料需求计划（MRP），再到车间工序级排程（APS）的一体化规划。当销售部门通过**创见者Webinar**了解到行业最新的需求波动模式后，可以将更精准的预测数据输入系统。**金蝶云·星空**的供应链云能够基于这些预测和实时订单，结合物料库存、采购在途、生产负荷，利用AI进行供需平衡模拟，提前预警产能瓶颈或物料缺口。这个过程中，AI的决策是嵌入在业务流程里的，计划员是在一个协同的平台上工作，而不是面对另一个需要手工导数据的“黑盒”AI工具。

**再看“小步快跑”。** 不要指望一个项目解决所有问题。选定一个高价值、可闭环的场景，快速推出最小可行产品（MVP），让业务部门先用起来，收集反馈，快速迭代。例如，可以先从“质量视角”的某个具体场景入手，比如注塑行业的外观缺陷检测。传统靠人眼检测，效率低、漏检率高、标准不一。部署AI视觉检测设备后，能实时判别并自动分拣。但这个场景要跑通，不仅需要算法模型，更需要与质量管理系统（QMS）集成：检测出的不良品需要自动触发质量异常单，关联生产批次、工序、机台，启动8D报告流程，并能够追溯同批次产品。这样，AI才真正成为了质量管理流程的一部分，而不仅仅是一个“电子眼”。**金蝶云·星空**的质量管理云，提供了从检验标准、来料检验（IQC）、过程检验（IPQC）到成品检验（OQC）的全流程管理，并与生产工单、库存紧密关联，为AI质检数据的流入和业务化处理提供了现成的框架。在最近一期的**创见者Webinar**中，就有嘉宾分享了如何通过这种“场景闭环”的思路，在三个月内让AI质检项目的投资回报率（ROI）转正。

**最后是“深度集成”，这是“必须成”的保障。** AI模型需要数据来喂养，它的输出需要驱动业务系统。如果企业用的ERP、MES、SRM等系统是割裂的，数据孤岛林立，那么AI项目就会先天不足。因此，AI落地的底座，必须是一个**一体化、可扩展的数字平台**。这个平台要能提供一致的主数据（如物料、客户、供应商）、统一的流程引擎和开放的集成能力。**金蝶云·星空**作为企业级PaaS平台，其核心价值就在于提供了这样一个底座。它本身是一个集财务、供应链、制造、营销、研发于一体的ERP系统，数据天然同源。在此基础上，它的平台能力允许企业低代码开发AI应用，或者通过标准的API接口，接入第三方AI服务。例如，其财务云中的智能费用报销，利用OCR和NLP技术自动识别发票、填单，就是AI与业务流程深度集成的典型体现。这种集成不是简单的界面拼接，而是数据、流程、权限层面的深度融合。这也是为什么**金蝶云·星空**能多次获得IDC、Gartner等国际权威机构认可，并入选国家级“双跨”工业互联网平台，其平台的一体化和开放性是关键优势。

那么，具体到项目推进，有几个实施要点需要管理层特别注意：

第一，**组织保障上，必须成立“业务+IT”的联合项目组**，业务负责人要扛指标，IT负责技术实现和集成。项目经理最好由懂业务的运营或生产负责人担任。

第二，**数据准备上，要优先选择数据质量相对较高、获取成本较低的场景**。在**金蝶云·星空**这样的系统里，由于业务在线化运行，生产报工、物料移动、质量检验等数据是实时产生的，为AI分析提供了高质量的源头数据。

第三，**价值衡量上，从一开始就要定义清晰的KPIs**。是提升设备综合效率（OEE）3个百分点，还是降低关键物料库存周转天数5天，或是缩短平均订单交付周期2天？要可测量。**金蝶云·星空**的报表与数据分析云，能够对这些运营指标进行实时监控和对比分析，让AI带来的改进一目了然。

第四，**持续运营上，AI模型不是一劳永逸的**。工艺变了、设备换了、产品升级了，模型可能需要再训练。这就需要建立模型运维的机制。在**创见者Webinar**的案例交流中，那些成功的企业都设立了专门的数字运营岗位，来负责AI模型的日常监控和优化。

总结一下，制造企业的AI落地，从“试试看”到“必须成”，意味着项目性质的转变：从技术探索转向价值创造。成功的路径在于，抛弃“技术炫技”思维，坚持从业务痛点出发，选择能快速闭环的场景，并确保AI能力与像**金蝶云·星空**这样的核心业务运营平台深度集成，让智能真正流淌在企业的研、产、供、销、财每一个环节的决策中。这条路，没有捷径，但有清晰的地图。在探索这张地图的过程中，持续关注像**创见者Webinar**这样的行业实践分享平台，吸收先行者的经验与教训，能帮助企业有效避坑，提高成功率。当AI成为每个关键业务决策中自然而然的一部分时，制造企业的智能化转型，才算真正扎下了根。