AI时代下企业数智化转型的思考与实践之3-4 ERP派
导言
传统ERP厂商不甘放弃以往价值链，纷纷推出自己的AI生态
从传统大而全的ERP紧耦合系统，解构成新架构。
以SAP为例，也可称为ERP改良派。
| 骨架 | ERP | 规则基础 | S/4 Hana Clean Core |
|---|---|---|---|
| 头脑 | 知识管理 | 事实基础 | Business Data Cloud, Knowledge Graph, RPT-1 |
| 手脚 | 专业外围系统 | 工具 | BTP |
| 神经 | AI/Agent/Skill | 主体 | Business AI, Joule |
| 血液 | 业务流程 | 主体运行主要方式 | Signavio |
Hana这种传统的system of record，其实可以扮演一个ontology的角色。而celonis (Signavio)，可以扮演foundry的角色。joule，类似扮演AIP的角色，外面可以套层互动交互的walkme
ERP架构重构
传统重集成模式的弊端：构筑难，运维难，改进难
制约了业务响应速度，任何细微的业务调整，都需要联动ERP的复杂代码逻辑。包括影响分析，回归测试，二次障害等等。
难以快速适配新兴业务（如智能制造、供应链协同）的创新需求
互联网时代“去中心化、全中台化、敏捷迭代”架构
强调的是业务单元的灵活响应和自主决策，更适用于C端用户需求多变、强调快速迭代的场景。
Side-by-Side架构
通过解耦不必要的历史负担，让ERP重回精简与高效，同时利用专业系统的敏捷性支撑企业的持续创新。
标志着企业信息架构从 “以ERP为中心”转变为“以内核为基石的生态系统”。
将高频迭代、个性化和专业化能力从核心系统中外迁，同时保留核心数据一致性与业务规则，从而形成稳态核心与敏态能力清晰分工的新架构。
稳态核心（Stable Core）：承载主数据、核心交易、关键业务状态机、财务核算与合规控制，关注一致性、确定性与可审计性。涉及法律责任、账务结果与业务状态定义的能力。
敏态能力（Agile Edge）：承载高频变化与专业深化能力，如智能交互、高级计划与预测、设备与质量智能分析、供应链协同、生态接口与体验创新，关注响应速度与持续演进
以体验优化、算法迭代和场景差异为主的能力
SAP的Side-by-Side架构，某种程度借鉴了这种架构：核心功能还是保持紧耦合，而周边功能则从On-Stack架构转向微服务架构（BTP，Odata）
以前ERP大而全，必然导致周边功能（Report，IF，Batch等）开发过多
一部分周边功能用BTP工具或Asteria等第三方工具实现
另一部分周边功能在BTP上开发
相互间用API关联
“稳态内核+敏态周边”的协同模式架构：
Mode 1（核心稳态业务）
强化的一体化内核。对于财务总账、产品成本核算、库存管理等强事务业务，保留模块化良好的单体内核，共享数据库，保障ACID事务和绝对一致性。
强调可靠与准确。
ERP做减法，剥离非必要的紧耦合增强、过时的功能扩展，让ERP内核回归简洁、清晰的状态，减轻技术包袱
Mode 2（外围敏态业务）
微服务/云原生。对于客户门户、供应商协同、移动应用、电子商务、BI/AI等对实时一致性要求较低、但需要快速迭代和弹性伸缩的场景，采用微服务架构。
强调体验与创新。
专业系统做加法，某些功能不再使用ERP模块（或简化模块应用深度）、不再通过定制开发嵌入ERP，而是交由专业系统承接
- 敏捷开发与快速响应：DevOps，低代码，AI Coding
- 数据驱动的智能升级：大数据，AI分析
- 智能制造与物联网：MOM，IoT
- 前沿客户体验管理：打通线上线下，优化人机交互模式
这种“内外有别”或“核心-边缘”的架构，既保护了企业交易数据的纯洁性，又获得了外围创新的敏捷性。
“ERP内核+专业系统+云创新平台”的融合架构，形成了一个“稳态核心+ 敏态应用”的完美组合，既保证了企业运营的稳定性，又激发了业务的创新活力。
| 保留 | 分离 | |
|---|---|---|
| 财务 | 会计核算、财务结果生成与业财一致性控制 | 凭证录入逐步前移至共享报账平台；费用报销由专业费控系统承担，差旅平台的普及进一步简化了报销流程；司库体系的集中化建设，替代了原先复杂的多套银企直联模式；数电发票中心的建设，统一承接发票采集、校验与入账逻辑，全面优化甚至取代原有金税接口 |
| 项目 | 项目预算与概算控制；项目财务核算；项目相关的物资管理与服务采购 | 项目计划、任务分解、资源调度等过程性管理 |
| 生产 | MRP、齐套性检查、生产成本核算 | 车间排产与现场调度、产线配送、报工、物料拉料与消耗数据采集 |
| 采购 | 采购执行结果、库存与财务影响 | 从需求到采购策略制定、从寻源比价到合同管理、供应商生命周期管理，与供应商的订单、交付与结算协同 |
| 销售 | 订单执行、库存影响与财务结算 | 线索与商机管理、询报价、合同管理、客户服务与关怀等由CRM系统承接；电商平台或订单中心接管订单处理全过程 |
| 物流 | 物流成本的统一核算 | 仓库管理逐步由WMS承担、运输管理由TMS接管 |
| 设备管理 | 设备台账、固定资产联动、备品备件管理、维修工单的费用归集、大修预算 | 专业设备管理平台，实现设备运行监控与预测性维护，安全与环保管理由EHS系统接管 |
| 质量管理 | 供应链事件联动与结果接收 | 具体检验过程与数据采集 |
| 国际贸易 | 采购、销售、库存与物流、财务核算与结算 | 专业贸易业务平台 |
SAP的AI架构
Data Driven架构
SAP AI特点
业务流程深度集成
通过SAP Knowledge Graph实现端到端的流程推理与智能决策
从简单任务到端到端工作流自动化
数据整合与语义驱动
SAP底层业务对象已成为全球事实上的业务语义标准
利用SAP Business Data Cloud整合SAP内外部结构化与非结构化数据，构建单一可信数据层，提供语境化的业务理解
通过 统一语义对象层，将SAP的30多种系统的业务对象映射为可对话实体，实现跨系统数据共享与上下文继承。
安全合规
结合SAP数据治理框架，确保敏感数据不出域、权限受控
应用场景
- 赋能手脚：业务效率与流程自动化：自动化审核、发票处理、库存调整及生产调度
- 赋能头脑：智能决策与财务优化：财务差异分析和异常交易识别，预算、预测和催收任务智能化
- 赋能交互：客户体验智能化：基于客户数据与市场趋势提供个性化销售与定价建议
Joule for Consultants
Joule for Developers
限制
前提条件包括：SAP BTP（核心）、SAP Business Data Cloud / Datasphere、SAP Integration Suite、SAP的统一身份、权限、语义层、SAP官方接入的LLM体系等
对国内央国企来说，已经涉及到数据跨境、模型来源不可控、算法不可审计等天条
展望
外部平台试图拿SAP的业务建模能力作为底层Service端。
SAP则试图构建自己的全流程生态（BTP为依托的SAP AI Core, Build Process Automation等）。
将来谁会胜出还未可知，但形态会不同于现在。
参考
https://mp.weixin.qq.com/s/ZBv_01RVMHvdEsDY296c2g (mp.weixin.qq.com in Bing)
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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