一項軟件服務，大幅降低企業停產風險（經濟新方位·全年數據微視角）

　　11.1%

　　2025年，服務業增加值同比增長5.4%。其中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值同比增長11.1%。

　　臨近春節，浙江紹興上虞區，浙江前川電機有限公司的生產車間裡，工作人員業務繁忙，但一切井然有序。

　　“以前，車間總是亂糟糟，領料員跑著核對紙質單據，班組長扯著嗓子協調工序，操作員反復強調自己的工藝沒問題……”公司總經理錢善璋說，哪怕用上管理調度的自動化系統，情況也沒有多大好轉。

　　技術員徐钖洋深有感觸，“從不同部門匯總來的數據流，變為成百上千個表格文件，一旦需要跨表關聯分析，就得手動串聯多張表格，還要編寫復雜的函數公式，非常麻煩。”

　　明明用上了自動化系統，數據怎麼還“跑”不起來呢？

　　跟同行交流后發現，這竟然是行業內的共性問題。“不少企業早早嘗試數字化改造，效果卻不理想，數據利用率不足50%。”錢善璋說，許多服務商隻完成了第一步，即“上系統、存數據”。

　　拿物料儲備舉例，為應對急單，公司以前長期保持高額庫存，佔用資金多、管理負擔重，但缺料停工情況仍難以避免。“傳統方案只能實現數據可視化，該備多少貨，還得靠人工經驗判斷。”錢善璋說。

　　一年多前，前川電機打算對自動化系統進行一次智能化改造。憑借挖掘數據應用的能力，有著上千家企業服務經驗的蒲惠智造科技股份有限公司拿下這一訂單。

　　蒲惠智造的項目經理說，傳統智能系統主要解決“有沒有數據”的問題，仍難以攻克“數據是否真實、問題出在哪裡、該怎麼改進”等更深層次的管理問題。

　　怎麼辦？蒲惠智造董事長王克飛介紹，把AI（人工智能）技術嵌入系統，理解業務背后邏輯，讓數據“說真話”、流程“真落地”，使數據真正服務業務運行和管理決策。

　　比如在生產報工場景中，通過AI分析報工時間分布均勻性，不斷提升系統自動識別、判斷數據的能力﹔用AI分析生產全流程的歷史行為數據，訓練其提前識別或預警生產過程中的潛在問題，並明確告知管理層。

　　對於錢善璋先前反映的數據利用率低的問題，蒲惠智造推出的智能化系統通過動態分析歷史訂單規律、生產周期和交付節奏，自動計算並實時調整每個物料的“安全庫存區間”，一旦庫存觸及預警線，補貨提醒便自動觸發。“我們用上系統后，僅這一項，就至少盤活了超200萬元的流動資金，大大降低了因物料短缺導致的停產風險。”錢善璋說。

　　在生產環節，系統的智能調度能力發揮了更大作用。前川電機生產部部長嚴國兔在電腦前演示：輸入一筆500台A電機的新訂單，系統依據現有半成品庫存、訂單優先級和生產資源，自動分解並下達任務。“比如某配件庫存有150件，系統就隻向下游工序生成對應的350件制造指令。”嚴國兔說，系統精准匹配，避免多產、漏產和誤傳，還能根據訂單交期自動優化生產，杜絕延單、誤單、漏單的情況。

　　從數字化到智能化，兩次改造時隔五六年，折射出軟件服務行業的發展。如何繼續挖掘增長點？

　　“AI讓寫代碼、做流程等基礎開發工作變得容易，系統功能不再是稀缺品。”王克飛坦言，AI時代，軟件行業的技術門檻迅速降低，給軟件企業帶來挑戰，機遇在於從“賣系統”升級為“賣管理價值”，“軟件服務的價值正從‘提供工具功能’轉向‘交付管理結果’。”未來，軟件服務商要幫助客戶企業實現“業務真實在線、過程可視可控、責任可追、結果可預測”。

　　本期統籌：呂  莉

　　《 人民日報 》（ 2026年01月27日 02 版）