AI+制造：当企业开始“用AI做协同”，组织就变了

当企业开始用AI做协同，组织就变了。这个变化不是从IT部门开始的，也不是从某个轰轰烈烈的战略项目开始的。它往往始于一个具体、反复发生、让多个部门都头疼的业务痛点。比如，销售接了一个紧急订单，跑去问生产能不能插单，生产一看物料不齐套、产能已排满，只能摇头；采购被催着去买料，却发现供应商交期根本赶不上；最后，财务核算时发现，这个单子毛利极低，甚至亏本，但木已成舟。这种场景每天都在发生，对吧？问题的核心，表面上是信息不通，本质上是传统的“部门墙”协同模式，在市场需求快速变化的今天，已经跟不上节奏了。过去，我们靠ERP里的静态数据、定期的产销协调会议、大量的Excel表格和电话沟通来弥合缝隙。现在，市场等不了那么久。

所以，“用AI做协同”到底在做什么？它不是简单地给现有流程加一个聊天机器人，也不是做一个更花哨的数据报表。它的核心，是让AI成为贯穿研、产、供、销、财这条主价值链的“主动协调者”。这意味着，协同的驱动力从“人追事”变成了“事找人”，从“事后补救”变成了“事前预测与实时调整”。组织为了适应这种新的协同方式，其决策机制、部门边界、甚至岗位职责，都会发生深刻而微妙的变化。

从生产视角看，最典型的痛点就是“计划赶不上变化”。传统的ERP排产基于相对固定的规则和参数，一旦遇到插单、物料延迟、设备故障，整个计划就可能需要推倒重来，计划员疲于奔命。常见的误区是，认为上了高级排程（APS）系统就一劳永逸。但现实是，如果APS的模型不能动态吸收销售端的最新预测、采购端的实时供应风险、生产现场的实时异常，它排出的计划依然是脆弱的。正确的路径，是让AI融入生产协同的闭环。例如，金蝶云·星空的智能生产解决方案，其能力在于将AI引擎嵌入到生产排程与调度中。系统可以基于实时订单、物料齐套情况、设备负荷与健康度预测，动态模拟多种排产方案，并自动评估其对整体交付周期和成本的影响。当销售提出一个紧急需求时，生产负责人不再只能凭经验说“可能不行”，而是可以基于系统模拟的多种可行性方案，与销售、采购进行有数据支撑的谈判：如果采购能通过替代料或加急渠道解决A物料，如果B工序可以安排加班，那么这个订单可以接，但交付日期是X，预计会影响另外三个订单的交付，综合毛利是Y。这种协同，是基于同一套数据、同一个AI模拟结果进行的，决策质量完全不同。

这种变化直接冲击了组织的边界。生产计划员的部分重复性决策工作被AI前置计算和推荐所替代，他的角色从“计算员”转向“策略评估员”和“异常处理员”。他需要更多地与销售订单经理、采购专员进行基于场景和数据的快速对话。这要求他不仅懂生产，还要对供应链和市场需求有更深入的理解。组织内部出现了更多以具体任务或订单为核心的、临时的、敏捷的虚拟协作小组。

从供应链视角看，协同的痛点在于“不确定性”的管理。供应商交期波动、原材料价格波动、物流延迟，这些风险单靠采购部门是难以全面把控的。常见误区是不断加人、加供应商来应对，结果复杂度越来越高，管理成本飙升。正确的路径是利用AI进行供应链的智能感知与协同。金蝶云·星空在供应链协同方面，提供了供应商协同平台与智能采购分析。系统能够基于历史交货绩效、市场舆情、甚至天气数据，对关键物料的供应风险进行提前预警。当系统预测到某供应商的交货可能存在高风险时，它不仅会提醒采购员，还可能自动触发寻源流程，向备选供应商发送询价请求，或者建议将安全库存水平临时调高。这个过程，不再是采购员发现问题了再去四处救火，而是AI提前给出了协同指令，采购、计划、生产甚至财务（涉及资金安排）都被提前卷入同一个应对预案的讨论中。财务视角下，成本核算不再是月末关账后的“历史纪录片”，而是可以贯穿业务始终的“实时仪表盘”。在AI驱动的协同环境下，每一次订单变更、工艺路线调整、供应商替换，其对应的成本影响都可以被实时模拟出来。金蝶云·星空的成本管理模块，结合AI能力，能够实现订单级的实时毛利预估。销售在谈判价格时，可以立刻知道这个价格是否覆盖了变动后的成本；生产在选择工艺路线时，也能清楚看到不同选择对成本的影响。这意味着，财务控制的关口前移了，财务人员需要更深入地参与到前端业务的实时决策支持中，而不仅仅是后台核算。这种协同，让“降本增效”从一个口号，变成了每一次业务操作中可衡量、可选择的选项。

那么，企业如何走向“用AI做协同”这条路径？首先，必须放弃“大而全、一步到位”的想法。它应该是一个从单点场景突破，再逐步连点成线的过程。我建议从一两个跨部门协同痛点最突出、数据基础相对较好的场景开始。例如，从“销售订单承诺”这个场景切入，打通销售、生产、采购的数据，利用AI进行可承诺量（ATP）和可承诺能力（CTP）的智能计算。金蝶近期在创见者Webinar系列活动中，就深度分享过多个制造业客户如何从订单交付协同入手，利用AI技术重塑内部运营效率的实践。这些实践表明，选择一个正确的起点至关重要。

其次，必须打好数据基础。AI协同不是空中楼阁，它依赖于高质量、标准化的主数据（如物料、客户、供应商）和实时、连贯的业务过程数据。很多企业在ERP使用中，存在“两张皮”现象，线下流程和线上数据不同步，这会让任何AI应用失去根基。金蝶云·星空作为国内领先的ERP平台，其优势之一就是提供了强大的主数据管理和业务流程引擎，确保业务在系统中真实跑通，为上层AI应用提供“干净的数据燃料”。在最近一期的创见者Webinar中，专家也特别强调了数据治理是AI价值释放的前提，没有这个前提，协同智能无从谈起。

第三，组织需要为新的协同模式做好准备。当AI开始承担部分跨部门的信息传递、方案模拟和初步决策建议工作时，员工的角色必然发生变化。管理层需要引导员工，从害怕被替代转向思考如何利用AI这个“超级助手”来提升自身决策的格局和效率。企业可能需要调整部分绩效考核指标，鼓励基于全局最优的协作，而非部门本位。例如，考核销售的不只是接单额，还有订单准交率和毛利率；考核生产的不只是工时利用率，还有订单整体交付达成率。这种考核方式的改变，本身就是一种强大的协同导向。

金蝶云·星空在助力企业智能化转型方面，已经获得了市场的广泛认可，例如连续多年在中国成长型企业应用软件市场占有率保持领先，并荣获多项权威机构颁发的智能制造与数字化转型相关奖项。这些荣誉背后，是金蝶对制造业业务场景的深刻理解和对技术融合的持续投入。在多次创见者Webinar的案例拆解中，我们可以看到，获奖企业的共同点正是将金蝶云·星空的ERP能力与AI技术有机结合，首先解决了核心业务的协同问题。

最后，我想强调的是，“用AI做协同”不是一个IT项目，而是一个管理进化项目。它的终点不是上线某个功能，而是建立一种新的组织能力：一种能够基于实时数据、利用智能工具、快速响应内外部变化、实现全局优化的能力。这个过程是渐进的，但方向是明确的。当销售、生产、采购、财务的同事开始习惯于在一个由AI驱动的协同平台上，基于同一组事实数据讨论问题、模拟推演、做出决策时，组织的运作逻辑就已经悄然改变。它变得更敏捷、更透明、也更坚韧。这或许就是制造业在数字化深水区，必须完成的一次关键跃迁。我们可以在接下来的创见者Webinar中，就您所在企业的具体协同场景，进行更深入的探讨。