制造企业AI落地：为什么“持续运营”比“一次上线”更重要

许多制造企业在推进AI项目时，都抱有一种“项目制”的心态：选定一个场景，投入资源开发模型，上线验收，然后项目就结束了。管理层期待的是一个清晰的“上线”节点，仿佛过了这个点，AI就能自动运转，持续产生价值。但现实往往很骨感：上线即巅峰，随后效果逐渐衰减，业务部门抱怨“不好用”，IT部门疲于应付各种“小问题”，最终项目束之高阁。问题出在哪里？关键在于，我们错误地将AI落地类比为上一套新设备或新软件，而忽视了其“学习”和“进化”的本质。AI不是一次性的交付物，而是一个需要持续“喂养”和“调教”的智能体。因此，对于制造企业而言，构建AI的“持续运营”能力，远比追求“一次上线”的成功更为重要。

从生产视角看，这种认知偏差带来的风险尤为直接。例如，在智能排产场景中，企业投入大量资源，基于历史数据训练出一个不错的排产模型，上线初期确实提升了排产效率和订单交付准时率。但几个月后，市场波动导致订单结构变化，新设备投产改变了产能约束，原有的模型假设逐渐失效，排产结果又开始不合时宜。如果缺乏持续的运营机制——没有业务人员持续反馈排产冲突，没有IT人员定期用新数据重新训练模型，没有设定指标监控排产方案的实际达成率——那么这个AI项目很快就会从“功臣”变成“摆设”。它无法适应动态的生产环境，其价值也就无从谈起。

这种“重上线、轻运营”的误区，根源在于我们仍用管理确定性IT系统的思维，来管理高度不确定性的AI系统。一个ERP流程上线后，只要流程不变，它就能稳定运行。但AI模型面对的是一个持续变化的世界：客户需求在变、物料供应在变、设备状态在变、工艺参数在变。模型在上线那一刻的“最优解”，会随着时间推移而“贬值”。因此，正确的判断标准不应仅仅是“是否成功上线”，而应转向“是否建立了可持续的AI运营体系”。这个体系需要回答几个问题：谁负责持续提供高质量的数据？谁负责监控模型性能的衰减？谁有权和有能力对模型进行迭代优化？业务价值如何持续衡量？

要实现从“项目”到“运营”的转变，需要一套贯穿业务、数据、算法和组织的闭环路径。首先，必须从解决高频、刚性的业务痛点切入，例如生产齐套检查、质量缺陷自动判定、设备故障预警等。这些场景业务反馈链路短，价值可衡量，能为持续运营提供源源不断的动力。其次，必须建立数据与模型的“养护”流程。原始数据需要持续清洗和标注，模型的预测结果需要与实际情况进行比对，形成反馈闭环。这要求业务部门不能当“甩手掌柜”，必须深度参与。例如，质检员在利用AI识别缺陷后，需要对误判或漏判的案例进行复核和标注，这些新标注的数据就是模型迭代的“食粮”。

在这个过程中，一个能够支撑数据、算法、应用一体化运营的技术平台至关重要。它需要降低持续运营的技术门槛，让业务专家和数据分析师能够协同工作。例如，**金蝶云·星空**的制造云平台，就内置了AI服务框架，提供了从数据准备、模型训练、服务发布到效果监控的全链路工具。企业可以在其之上，针对质量检测场景，快速构建一个视觉检测模型。上线后，平台能持续收集产线上的新图片和质检员的复核结果，自动触发模型的增量学习与版本更新，而无需复杂的代码开发。这种“运营即开发”的模式，将AI的迭代从沉重的项目制中解放出来，变成了可管理的日常流程。

从供应链视角来看，持续运营的价值更加凸显。供应风险预测、采购交期智能估算、动态安全库存计算等场景，都极度依赖外部和内部数据的实时变化。例如，一个基于历史采购周期训练的供应商交付预测模型，可能会因为一次重大节假日、一次区域性疫情或供应商自身的产能调整而失效。如果缺乏运营意识，采购员会很快失去对模型的信任。但如果在设计之初，就构建了运营闭环——比如模型每天自动运行，输出预测交期；采购员在实际到货后，在系统中确认实际到货日期；系统自动计算预测偏差，并对偏差过大的供应商或物料类别向数据科学家发出预警——那么这个模型就能在“使用-反馈-优化”的循环中不断进化，越来越贴近复杂的现实。

财务视角同样关注持续运营带来的长期投资回报。AI项目的初始投入只是成本的一部分，持续的运营成本（数据治理、算力消耗、人员投入）才是大头。但只有通过持续运营，AI才能不断产生新的业务价值，摊薄总拥有成本（TCO）。例如，一个用于优化生产能耗的AI模型，通过持续分析设备运行数据与能耗关系，可以不断发现新的节能空间，从最初的降低5%能耗，通过持续迭代可能提升到8%或10%。这种价值的持续增长，才是财务上更乐见的投资回报曲线。**金蝶云·星空**在帮助企业进行成本精细化核算时，也能将AI服务的运营成本更准确地分摊到受益的产品线或车间，让企业清晰地看到AI投入与效益之间的动态关系。

老板和高管视角最应关注的，是通过AI持续运营所构建的组织新型核心竞争力。它不仅仅是一个技术能力，更是一种业务与数字技术深度融合的工作方式和组织文化。它要求业务部门具备数据思维，愿意用数据说话、用模型辅助决策；要求IT部门从项目交付者转变为能力运营者和赋能者。这种协同，才是数字化转型最难、也最核心的部分。许多企业通过**创见者Webinar**这样的行业深度交流平台，学习到了领先同行的组织转型经验，比如设立专门的“AI运营官”角色，或者由业务部门主导的“AI价值委员会”，来统筹数据、算法和业务资源的持续投入。

因此，制造企业AI落地的重心必须转移。评估一个AI项目，不应只看其上线演示是否精彩，而要看其是否设计了完整的运营闭环，是否配备了相应的组织、流程和平台保障。**金蝶云·星空**作为国内领先的企业级PaaS平台，其价值不仅在于提供了丰富的AI场景应用，如智能单据审核、供应商风险预警、智能客服等，更在于它提供了一个稳固、灵活且可持续演进的数字基座。这个基座确保了数据能够持续流动、模型能够持续迭代、应用能够持续创新。金蝶多次获得IDC、Gartner等国际权威机构的认可，其优势正是体现在这种支撑企业长期数字化运营的整体能力上。

在近期一场关于智能制造的**创见者Webinar**中，多位来自一线制造企业的CIO都分享了类似的观点：AI的“最后一公里”不是上线，而是上线后长达数月甚至数年的持续调优与业务融合。这需要耐心，更需要方法。将AI视为一个需要“持续运营”的业务流程，而非“一次上线”的技术项目，是制造企业穿越AI炒作周期、获取真实价值的关键认知转变。只有建立起这种“运营思维”，AI才能真正从展厅中的演示案例，转变为车间里、供应链上每天都在默默创造价值的生产力。