视 频
前 言
最近我们与客户一起共创了一个 AI 生产执行监控平台。这个场景很典型，也很适合拿出来分享，因为它不是为了做一个“看起来很 AI”的页面，而是从生产执行里每天都会发生的真实问题出发。
生产执行监控真正要解决的，不是“有没有报表”，而是工单执行过程中能不能及时发现偏差、识别责任节点、推动业务处理，并最终形成闭环。
这也是我从 SAP 顾问转向 FDE 以后越来越强烈的感受：真正有价值的企业 AI，不是脱离 ERP 另起炉灶，而是把顾问对业务、系统和流程的理解，转化成客户现场可落地的 AI 应用。
Today's share
01
传统报表解决了“查得到”，但没有解决“谁来行动”
做过生产项目的顾问都知道，生产执行相关报表几乎每个项目都会开发。工单报工执行情况、工单执行规范化监控、发料状态、入库状态、WIP、异常原因，这些数据在 SAP 里通常都能抓出来。
但问题在于，数据能抓出来，不代表业务就能及时处理。传统报表往往是一堆字段、一堆状态、一堆数字，直观性不够，异常也需要人主动去查。
在一些电子行业场景里，一天可能就有几百个生产工单。真正要看出哪里卡住、哪个环节异常、哪个责任部门应该处理，往往还需要分析人员有足够的 PP 业务经验和系统经验。
所以传统报表的边界很清楚：它解决了数据可查询，但没有解决问题可行动。
02
监控不是看表，而是让异常主动找人
生产执行现场有一个很现实的问题：班组长、计划、仓库、数据录入人员，不可能一天到晚守在电脑旁边刷新报表。真正需要系统做的，是在异常出现时主动提醒相关人员。
比如缺料、未报工、待推送、待反馈、待系统复核这些节点，如果超过了规则定义的时间，就应该自动形成任务，推送给责任部门或责任人。
这就是 AI 生产执行监控平台和传统报表的第一个本质区别：传统报表要求人去找问题，AI 监控平台要让问题主动找到人。
在这个设计里，AI 不是只给一个风险标签，而是结合责任路径、SLA、风险等级和处理建议，帮助业务知道下一步应该找谁、处理什么、多久内处理。
03
AI指挥舱：把生产执行状态变成当天行动清单
生产执行监控如果只是展示一堆数据，很难真正改变业务动作。我们更希望一线人员进入系统后，第一眼看到的就是今天该关注什么。
所以平台里设计了生产指挥舱：执行健康度、高风险订单、闭环待办、AI 可采纳建议、优先处理队列，先把当前生产执行状态收敛成一张行动地图。
右侧的 AI 生产执行助手，则负责把问题讲清楚。用户可以直接问：今天需要关注哪些生产订单？系统会根据 AI 置信度、闭环影响和规则判断，给出优先处理建议。
AI 是否可信，关键不在于回答得多漂亮，而在于数字有没有来源、规则是否准确、结论能不能回到明细。只有这样，业务人员才会逐渐建立对 AI 建议的信任。
04
动态报表：从固定字段到按问题生成
传统报表还有一个很大的限制：字段和格式通常是固定的。业务想调整一个字段、增加一个维度、换一种日报口径，就要提需求、排 IT、开发、测试，半个月甚至一个月都很正常。
但生产现场的问题不是固定不变的。今天要看上线生产跟踪，明天要看下线入库跟踪，领导临时想看交期风险穿透，业务又想看报工入库差异。
AI 生产执行监控平台里的 AI 工作台，核心价值就是把报表从“固定字段”变成“按问题生成”。业务描述自己要看什么，Agent 给出建议字段，用户确认后生成报表草案。
如果这个报表以后会反复使用，就沉淀成快捷报表；如果只是一次性分析，就作为临时报表生成。这样，报表不再只是 IT 开发物，而变成业务和 AI 协同生成的分析工具。
05
异常闭环：推送不是终点，反馈和复核才是闭环
生产执行涉及的不只是生产部门。一个异常可能和计划、采购、仓库、质量、车间都有关。如果平台只是把异常展示出来，或者只是推送一下，那还没有形成真正的管理闭环。
闭环要回答几个问题：这个异常应该推给谁？责任人是否接收？是否反馈？是否需要系统复核？最终是否关闭？这些状态如果没有被记录下来，管理上仍然会回到线下追问。
所以我们把异常处理设计成任务链路：任务生成、责任推送、等待反馈、系统复核、关闭确认。AI 在这里扮演的角色，更像一个数字化监工，按规则和触发条件在后台持续扫描。
这件事看起来不花哨，但它非常关键。因为企业数字化真正缺的，往往不是又一张报表，而是把发现问题、推动处理、结果反馈、系统复核串起来的闭环能力。
从 SAP 顾问到 FDE，并不是离开 SAP，也不是把 AI 当成一个外部工具来包装。更准确地说，是把 SAP 顾问长期积累的业务理解、流程理解、数据理解，和客户现场的真实痛点结合起来。
AI 生产执行监控平台的价值，也不是“AI 替人看报表”。它真正做的是：基于 ERP/SAP 数据和企业规则，把生产执行中的异常主动识别出来，把责任路径推清楚，把报表生成变灵活，把异常处理做成闭环。
这类场景，才是企业 AI 场景化落地最值得投入的方向：从具体业务问题出发，与客户一起共创，把 AI 做进流程，而不是停留在演示。
