相比其他光學同行，伯恩光學
真正決定引入SAP ERP系統時，已經算「晚」了一步。
對一家業務走向全球的製造企業來說，這一步遲早要走。隨著生產基地分布到不同國家和地區，客戶、供應鏈和業務流程都在不斷拉長。
按照伯恩光學控股有限公司IT高級總監李健農的說法，如果企業只做本地業務，或者對精細化管理的要求沒有那麼高，未必一定要選擇SAP。但對於希望走向海外，實現快速合規、高效運作，這幾乎是唯一選擇。
而且，在上線SAP幾年後，當AI開始進入核心業務，這些在主數據、流程和規則上的投入，又有了新的價值。
伯恩光學控股有限公司IT高級總監李健農
SAP上線得晚，但這一步繞不過去
全球化是伯恩光學選擇SAP的重要原因，運營效率和成本管理同樣是現實考量。
一方面，光電行業既要比拼加工工藝和產品品質，也要比拼全球供應鏈的協同能力，如何讓不同區域、不同工廠之間高效協同，對底層管理平台提出了更高要求。
另一方面，研發、工藝和品質上的持續投入，最終都要落到經營結果上。如果運營效率不夠高，成本控制不夠精細，再好的產品也很難持續轉化為市場競爭力。因此，需要按項目、產品、工廠、產線細分，從人、機、料、法、環、測等不同維度分析成本究竟發生在哪裡，計劃值和實際值之間為什麼會產生差異，還有哪些空間可以繼續挖掘和優化。
伯恩光學在2022年嘗試接觸了SAP，當時公司先做了小範圍試點，主要是了解SAP的標準實踐和自身管理要求能不能匹配。經過一段時間驗證後，2023年開始全面鋪開，國內和海外園區基本完成覆蓋。
「第一站可以慢一點，先把事情做紮實，確認方向之後再加速。」李健農說道。
目前伯恩光學在全球擁有9個先進生產基地，全年產量達到25億件，全球市場份額超17.8%。伯恩光學把SAP ERP升級試點選在了廣東惠州園區，SAP ERP私有雲覆蓋了從生產、供應鏈、設備管理到銷售、財務等核心業務，最近兩年還陸續接入了BPC（全面預算、合併報表）、BW等功能。
伯恩光學管理層曾在項目啟動大會上表示，SAP項目不只是一個IT項目，也不只是一個ERP項目，甚至不能用項目來說明它的重要性，這是集團管理提升的重要契機，是戰略思想和管理要求從上到下貫徹的關鍵契機，也是企業戰略性變革的重要活動，成敗直接關係著伯恩未來的業務發展。
主數據和月結，先把兩個基本功做好
SAP上線之後，到底能給企業帶來什麼變化，最終還是要從日常經營中體現出來。對伯恩光學來說，主數據治理和月結是兩個很有代表性的場景。
伯恩光學過去做過一些集團層面的標準化管理，藉助SAP項目，又對集團範圍內的主數據進行了一次系統梳理。特別是物料主數據，從物料分類、編碼到管理規則，進一步統一標準，避免「一物多碼」。
這項工作看起來基礎，卻會直接影響後面的採購、庫存和經營判斷。對伯恩光學來說，SAP帶來的一個重要價值，就是讓不同國家、不同工廠儘可能使用同一套數據標準。
而且到了AI階段，數據質量的重要性又被進一步放大。模型和算力再強，如果底層數據本身存在錯誤，AI反而會放大這些錯誤，伯恩光學希望把數據質量控制前移到創建源頭。
月結是另一件讓企業頭疼的事，月底財務需要花大量時間檢查可能影響結賬的業務和單據，反覆查錯、糾錯，影響月結效率的同時，也影響管理報表的及時性和準確性。
伯恩光學這次做的一件事，是把原本集中在月結前的檢查動作前移。藉助SAP把月結需要檢查的標準動作和業務規則放到日常，每天都可以對訂單、業務單據以及跨組織關聯交易進行自檢，提前識別哪些業務沒有按照規定時間或規則執行，可能會對月底結賬造成影響。這樣一來，很多問題不用等到月底，在日常業務中就被處理掉。
使用SAP系統後，過去的月結工作已大幅縮短至3天，如今通過AI智能體將核對規則與風險排查實現前置化解；原本緊繃的對賬，現在能在3天內輕鬆完成，甚至2天完成。
兩個場景從規劃到上線，前後只有不到一個月的時間，這讓李健農非常驚喜。
伯恩光學的建設思路更傾向於先選一個場景、一個工廠跑通，再進行複製推廣。主數據由於是集中創建，一旦跑通，全球會同步使用。月結則會先在一個工廠驗證，再逐步推廣到其他法人單位和工廠，國內跑通之後，再向海外複製。
AI做得好不好，經營結果說了算
主數據和月結跑通之後，為後續AI應用打下了重要的基礎。用製造業里常說的「良率」來形容，如果AI能夠幫助基礎數據的輸入質量長期保持在一個恆定值，對企業來說，這本身就是很有價值的能力。
關於AI，李健農更關心的是，AI能不能進入企業的核心業務流程。SAP承載著企業的核心系統和核心業務，如果AI能夠讓這些業務流程運行得更準確、更及時、更高效，帶來的就不只是單個員工效率的提升，更多帶來組織層面的效率變化。
伯恩光學希望把更多智能體放到端到端業務流程中，一方面輔助員工判斷、減少錯誤；另一方面讓數據在流程中的流轉更加準確和高效，把一部分原本依賴人工、按照規則處理的環節，逐步變成基於規則的自動流轉。
採購是伯恩光學正在考慮的AI應用之一，伯恩光學每年有大量標準品和MRO採購，這些採購活動都運行在SAP中，未來可以圍繞採購價格、供應商以及採購數據分析等，嘗試使用AI。
生產成本也是伯恩光學比較關注的場景。伯恩光學擁有多家工廠，相同或相近產品、相似產線和設備之間，成本表現和最終品質存在怎樣的差異，這些結果本身都沉澱在SAP里。李健農希望進一步利用這些數據做分析，為現場流程和工藝改進提供參考。
伯恩光學的設備管理也運行在SAP中，未來無論是預防性維修、設備利用率，還是新增設備採購，都可以引入更多數據分析。比如在申請一台新設備之前，先判斷現有設備的能力和產能是否已經能夠滿足需求，再決定是否需要新增投入。
對一家製造企業來說，伯恩光學非常關注AI投入最終能不能落到經營結果上。李健農提到，包括Token消耗在內的AI投入，最終都要看能不能真正帶來業務流程效率的提升。
三類Agent，下一步往哪裡走
如果說資訊化、數位化時代我們可以參考最佳實踐，到了AI時代，最佳實踐的理念是否就失效了，企業是不是要根據自身業務創建獨有的AI？
沿著伯恩光學現有業務流程看，李健農把未來可以進入企業核心系統的Agent大致分成三類。
第一類，是把物理世界的資訊轉成系統能夠理解的數據。前面提到的主數據創建就是一個典型場景。現實業務中的物料、設備等對象，需要先被識別、描述，再進入系統。過去這個過程很大程度上依賴人的判斷，未來Agent可以在數據進入系統之前參與識別和校驗，減少因為認知差異帶來的錯誤。
第二類，是讓數據按照業務規則進行流轉。一筆業務進入系統以後，下一步往哪裡走，很多時候仍然需要人根據經驗判斷。如果這些經驗能夠沉澱成明確規則，Agent就可以參與其中，讓原本依賴人工判斷的流程逐步實現自動流轉。對於規則還不夠清晰、AI判斷還需要驗證的場景，則可以保留「human-in-the-loop」，由人參與判斷，等規則被充分理解和驗證之後，再減少人工介入。
第三類，是數據怎麼被使用。過去企業做報表，往往需要先確定管理者想看什麼，再由IT人員開發一張相對固定的報表。但業務在變化，管理者的問題也會不斷變化，很多需求很難提前定義。管理者希望可以直接基於現有業務數據提出問題，系統按需給出結果，甚至繼續沿著數據發現新的問題，才更有價值。
李健農看重SAP的一點，是企業大量核心業務數據本來就在ERP系統里，到了數據應用這一層，Agent如果能夠直接理解和調用這些業務數據，就有機會進一步支撐經營分析和管理決策。對伯恩光學來說，這也是接下來AI能否進一步深入核心業務的關鍵。
