谈谈人工智能在制造业中的应用

概述

人工智能 (AI) 正在通过赋能预测分析、智能流程优化和数据驱动决策，变革制造业。本指南以成熟的行业实践、平台部署和近期学术评论为基础，探讨了制造业中突出的 AI 应用案例。它涵盖了预测性维护和性能规划等基础应用，以及特定行业的部署，重点关注提升运营效率和减少计划外停机时间等关键优势、持续存在的推广挑战，以及向可持续和以人为本的智能制造发展的新趋势。本指南旨在通过构建学术文献和提供实践洞见，为制造业领导者和研究人员提供基于实证的有效 AI 部署策略，最终助力他们在工业 4.0 环境中提升生产力、降低成本、优化资源配置并增强可扩展性。

1.引言

制造业持续面临诸多运营难题，包括计划外停机、传统系统与现代系统间数据孤岛的分散，以及对可扩展的企业级人工智能部署的持续需求。近期行业报告显示，计划外停机仍然是一项重大的经济负担：对于许多大型工厂而言，根据行业、规模和运营复杂程度的不同，每小时的损失可能高达数十万美元，甚至每分钟数千美元。在汽车制造等高风险领域，每小时的损失往往超过200万美元；而考虑到生产损失、劳动力效率低下、质量影响以及供应链连锁反应等因素，一般工厂的平均损失通常在每小时26万至50万美元之间。被动的维护策略和低效的资源配置不断加剧这些损失，凸显了采用更积极主动、智能驱动的方法的紧迫性。

人工智能 (AI) 为未来发展提供了一条强大而变革性的道路。通过整合和分析来自企业资源计划 (ERP) 系统、工业历史数据库、计算机化维护管理系统 (CMMS)、物联网传感器、制造执行系统(MES) 和非结构化维护日志的异构数据流，AI 能够促进预测性洞察、实时优化，并构建互联互通的智能制造生态系统。这种转变使运营模式从被动应对转向以数据为中心的前瞻性决策，与工业 4.0 的核心目标高度契合。

本指南系统地探讨了人工智能在制造业中的应用案例，尤其侧重于以平台为中心的策略，以实现从试点项目到全组织部署的可控、渐进式扩展。指南借鉴了领先的数字化 制造团队的经验、学术评论和从业者调查，展示了人工智能如何有效解决关键痛点，并在多个生产基地和设施中创造可衡量的价值。

讨论的结构如下：人工智能基础应用（重点是预测性维护和性能规划）、针对关键行业领域的定制实施、在效率、成本、质量和可持续性方面的可量化收益、关键实施挑战（包括数据准备、技能差距和治理），以及受数字孪生、高级机器学习 (ML) 模型和生成式人工智能 (GenAI) 能力等新兴趋势影响的前瞻性方向。

2.制造业中的基础人工智能应用案例

制造业成功应用人工智能通常始于战略性地选择和部署一个具有重大影响的应用案例，这为构建完全互联的智能制造生态系统奠定了基础。这种分阶段、迭代的方法使企业能够快速展现切实价值，积累内部动力，构建可重用的数据资产和模型，并在不耗费过多资源或面临大规模失败风险的情况下逐步扩展能力。

维护绩效和计划是特别有效且被广泛采用的切入点。这一核心应用整合了来自多个企业数据源的异构数据流，包括计算机化维护管理系统 (CMMS)、企业资产管理 (EAM) 平台、制造执行系统(MES)、来自物联网传感器的设备遥测数据、历史数据库以及非结构化文本内容（例如维护日志、工单、故障报告和技术人员笔记），从而生成可操作的、数据驱动的洞察和优化的决策支持。

本基础用例提供的关键功能包括：

（1）描述性可靠性分析：可视化和计算关键性能指标，例如整体设备效率 (OEE)、平均故障间隔时间 (MTBF)、平均维修时间 (MTTR)、剩余使用寿命 (RUL) 估计值、威布尔生存分布以及整个车队或单个资产类别的故障模式帕累托分析。

（2）预测建模：应用监督式机器学习算法来预测故障时间或退化轨迹，从而实现基于状态的干预，而不是基于日历或纯粹被动的干预。

（3）规范性调度优化：生成平衡的、优先的维护计划，以满足生产约束、资源可用性、备件库存、计划外维护容差目标和成本目标，通常结合场景模拟来评估权衡取舍。

（4）通过生成式人工智能增强智能：利用大型语言模型从非结构化维护文档中提取见解，总结复杂的故障模式，自动生成利益相关者的解释性报告，并支持故障排除建议。

2.1 维护绩效与计划

这一基础性用例标志着维护模式从传统的被动式或基于日历的维护向完全预测性和指导性运营的转变。通过系统地整合来自计算机化维护管理系统 (CMMS)、企业资产管理 (EAM) 平台、制造执行系统(MES)、历史数据库、物联网传感器遥测数据以及自由文本来源（例如技术人员笔记、故障报告和检查日志）的结构化和非结构化数据，企业可以大规模地获取高保真、可操作的信息。

提供的核心能力包括：

（1）维护洞察与可靠性分析：对关键性能指标进行高级可视化和统计建模，包括平均故障间隔时间 (MTBF)、平均修复时间 (MTTR)、基于生存分析或退化建模得出的剩余使用寿命 (RUL) 估算值，以及概率故障预测（例如，生存曲线或威布尔分布）。这些指标使工程师和规划人员能够从猜测转向基于证据的干预优先级排序，并常常揭示传统方法忽略的资产群中隐藏的模式。

（2）优化和指导性调度：人工智能驱动的优化引擎生成动态维护计划，平衡多个目标：设备健康状况下降轨迹、生产限制、资源容量（劳动力、工具、备件）、成本最小化和风险阈值。与僵化的基于时间的计划不同，这些计划能够精准地将资源分配到能够带来最大价值的地点和时间，从而显著减少资源浪费、加班和不必要的干预。

（3）自动化智能和生成式增强：现代实现方案利用生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型大规模处理非结构化维护文档。其功能包括自动总结复杂的故障描述、提取反复出现的根本原因、识别数千份历史报告中的模式，以及生成清晰易懂、可供利益相关者使用的解释性描述或故障排除指南。这增强了人类的专业知识，加速了知识共享，并支持更快速的根本原因分析。

尽早建立维护智能层能够构建高质量、可控且可重用的数据基础。它加速了向相邻高价值应用的扩展，例如质量根本原因异常检测、备件需求预测、能源分析、生产良率提升和资产生命周期成本优化，从而缩短价值实现时间，并支持跨生产线、工厂和多站点企业的系统性扩展。行业基准和近期案例研究一致表明，非计划停机时间减少了 30% 至 50%（部分实施方案在特定资产类别中甚至达到了 70%），同时整体设备效率 (OEE) 和总维护支出也得到了显著提升。

2.2 预测性维护

预测性维护以维护为基础，运用机器学习模型分析连续的传感器数据流，包括振动特征、温度曲线、声发射、压力趋势、电流消耗以及油/颗粒物分析，从而高置信度地预测设备劣化和即将发生的故障。这使得基于状态的干预措施能够在计划窗口期内进行，从而显著减少计划外停机时间。

近期实施案例表明，在制造业领域，计划外停机时间平均减少了30%至50%，领先案例显示，通过主动策略，故障率降低了高达70%，维护成本降低了25%至40%。数字孪生 技术通过创建物理资产的实时虚拟副本，进一步增强了这一能力，从而可以模拟“假设”场景、加速故障预测、优化生命周期以及进行虚拟压力测试，而无需冒着生产中断的风险。

2.3 质量控制和异常检测

计算机视觉结合深度学习和机器学习算法，能够以远超人类的速度和精度，对产品和工艺进行实时、自动化的检测。基于大型标注数据集训练的系统，能够以极高的一致性检测出细微缺陷、尺寸偏差、表面异常、污染或装配错误。

在制药等受监管的行业中，人工智能辅助的视觉检测（通常采用流动成像或高分辨率显微镜）对各种尺寸范围内的亚可见颗粒的检测阳性预测率高达约 94%，显著加快了分类速度，同时确保符合严格的质量标准。这些技术能够降低废品率、最大限度地减少召回、支持根本原因追溯，并提高整体工艺稳定性。

2.4 供应链和需求预测

人工智能利用多元时间序列分析，结合历史销售模式、实时市场信号、宏观经济指标、季节性因素、促销活动，甚至外部变量（例如天气、地缘政治事件或原材料价格波动），提供高度精准的需求预测。先进的模型支持概率预测、情景模拟和动态库存优化，从而同时减少缺货和库存积压成本。

互补功能包括供应商绩效评分（风险和可靠性排名）、物流路线优化、中断预警系统和自动订单调整，这些功能共同增强了在动荡环境中端到端供应链的韧性和敏捷性。

2.5 流程优化

人工智能驱动的流程挖掘和优化技术分析实时和历史运行数据，以识别连续、间歇或离散流程中的低效环节、瓶颈、次优参数设置和浪费源。强化学习、高级算法或基于物理原理的神经网络等技术，能够针对温度、压力、进料速率、混合时间等变量提出精确的调整建议，从而在满足安全和法规约束的前提下，最大限度地提高产量、吞吐量、能源效率或产品质量。

在流程制造行业（例如，化学品、食品和饮料），批次性能优化已证明在产量一致性、材料差异、能源消耗和环境合规性方面有可衡量的改进，从而在不损害操作安全标准的前提下，带来复合的经济和可持续性效益。

3.行业特定应用

人工智能在制造业的应用案例具有高度情境性，需要根据各行业的具体运营实际情况、监管环境、安全要求、产量需求和战略重点进行定制。虽然基础维护性能和规划层提供了通用的数据和建模基础，但后续的扩展应用却存在显著差异：离散行业优先考虑正常运行时间和精度公差，能源行业关注资产寿命和风险规避，流程行业强调产量稳定性和连续生产，生命科学行业要求严格的合规性和可追溯性，而消费品行业则需要在产量波动和品牌一致性之间取得平衡。

这种量身定制的方法确保人工智能能够提供最大的相关性和投资回报率，通常会重用核心组件（数据管道、特征工程、治理框架），同时根据特定行业的关键绩效指标和约束条件调整模型、目标和接口。

3.1 离散制造

离散制造业涵盖汽车、航空航天、电子、机械和轮胎生产等领域，面临着巨大的压力，需要最大限度地提高设备可用性，保持严格的质量公差，并避免代价高昂的召回或保修索赔。在这些高资本投入的行业中，计划外停机造成的损失可能高达每小时数十万美元，因此可靠性和一次合格率至关重要。

关键人工智能功能包括参数优化分析器（调整温度、压力、速度或固化时间等工艺变量以获得最佳输出）和实时异常检测系统，可在缺陷扩大之前标记偏差。基于计算机视觉和人工智能的多变量统计过程控制模型能够识别产品属性或设备行为的细微变化。

欧贝坎硬塑料公司就是一个杰出的例子。该公司将人工智能驱动的自动化和优化技术应用于注塑和挤出工艺（硬塑料容器和包装制造的关键步骤）。通过分析和优化温度、压力、周期时间和材料流量等工艺参数，该公司在 80% 的测试产品模具和尺寸中实现了更高的产品一致性，提高了尺寸均匀性，降低了材料变异性，并在不牺牲产量的情况下提升了产品质量。这些优势直接转化为更少的缺陷、更低的废品率、更高的客户满意度，以及在以精度为导向的包装市场中获得的竞争优势。

3.2 能源和公用事业

能源和公用事业运营着庞大、分散且往往老化的资产组合，这些资产一旦发生故障，不仅会造成经济损失，还会带来安全、环境和监管方面的后果。因此，工作的重点在于优化资产生命周期、基于风险的优先级排序以及最大限度地延长关键基础设施（例如管道、压缩机、压力调节站）的正常运行时间。

先进的人工智能应用包括劣化模式建模、对数千个资产进行风险评分以及制定有针对性的检查计划。基于视觉数据（例如，无人机或固定摄像头拍摄的图像）的深度学习结合传感器分析，可以识别磨损或故障的早期迹象。

大型造纸厂欧贝坎造纸工业株式会社在平台上部署了多项人工智能技术，包括计算机视觉和深度学习模型，用于自动检测异常情况。这使得维护活动能够精准定位，与传统方法相比，维护成本降低了25倍，同时提高了安全关键型网络中的资产可靠性和合规性。

3.3 工艺制造

流程工业（化工、石油化工、食品饮料、纸浆造纸）采用连续或间歇式生产，原料、条件或工序的微小变化都可能导致严重的产量损失、质量偏差、能源效率低下或安全事故。其核心目标包括：在价格和供应波动的情况下，保持工艺的严格一致性、最大化产量、最小化浪费并优化能源/资源利用。

人工智能可实现参数控制（实时调整设定值）、批次性能优化（分析历史批次数据以推荐理想配方/曲线）以及动态资产配置。领先的软包装和薄膜生产商欧贝坎软包装薄膜公司在其平台上部署了人工智能解决方案，以确定每个生产工厂最经济的能源资产配置方案。该系统综合考虑实时能源价格、资产可用性、效率曲线和生产需求，将决策速度提升了10倍，从而能够快速做出成本最优的选择，在不影响产量或安全性的前提下，提高盈利能力和能源可持续性。

3.4. 制药和生命科学

制药和生物制品行业在极其严格的监管框架（FDA、EMA 指南）下运营，每一批产品都必须符合严苛的质量、纯度和安全标准。任何偏差都可能引发代价高昂的调查、批次拒收、召回或停产。人工智能应用专注于在经过验证的环境中进行生产质量控制、产量优化和加速分析。

计算机视觉、流动成像显微镜和机器学习技术能够对制药生产中亚可见颗粒（例如，硅油液滴与蛋白质聚集体）进行高精度、高速度的分类。人工智能增强型显微流动成像系统在多种粒径范围内均能实现约94%的阳性预测率，且每次分类均可在15分钟内完成。这显著加快了质量放行决策，确保了严格的法规遵从性（例如，GxP），并大幅减少了人工显微镜检查的工作量。

3.5. 消费品包装 (CPG)

消费品制造涉及大批量、多SKU的生产，需要频繁换线，应对季节性需求波动、保质 期短、促销压力大以及激烈的成本竞争。成功的关键在于平衡产量、质量稳定性、减少浪费以及对消费者趋势的快速响应。

人工智能的关键应用案例包括生产计划和排程（优化生产线分配、顺序和运行长度，以最大限度地减少换线损失）、供应商评分和风险管理、需求感知（整合销售点数据、天气和社会信号进行短期预测）、动态促销优化以及智能包装/成分推荐。近期2025年的调查显示，消费品行业55%的人工智能应用案例已经创造了可衡量的商业价值，尤其是在个性化产品开发、提升客户忠诚度、定价/利润最大化以及可持续发展举措（例如，减少浪费的配方或包装）方面[多份2025年消费品行业人工智能应用报告]。领先的采用者报告称，新产品上市速度提高了60-70%，预测准确性、库存效率和促销投资回报率也显著提升，从而能够更快地适应不断变化的消费者偏好，同时在竞争激烈的零售环境中保护利润率。

4.人工智能在制造业中的益处

人工智能在三大战略支柱领域带来复合式倍增价值，这三大支柱相互促进：提高设备可用性、增强运营绩效以及最大化产出质量和产量。每个新的应用案例都建立在先前案例的基础上，从而形成良性循环：预测性维护的洞察改进质量模型，质量反馈优化排程精度，而整体性能数据则提升资产生命周期预测的准确性。这种相互关联的发展带来指数级而非线性的回报，领先制造商的案例便印证了这一点，他们报告称，随着从单线试点扩展到企业级部署，投资回报率也在加速增长。

成熟的人工智能技术在制造业应用的主要、可量化的益处包括以下几点：

（1）效率和生产力提升：人工智能可自动执行重复性、低价值任务（数据录入、基本报告、例行检查），同时提供实时、多变量分析，以机器速度挖掘可操作的洞察。这种组合可缩短周期时间、提高产量、减少换型损失，并优化能源和原材料消耗。2024-2025 年的行业基准数据显示，目标流程的平均生产力提升幅度为 15-35%，而一流设施在全面集成人工智能后，每工时的产出可提高 40-60%。实时参数调整和瓶颈识别可进一步减少闲置时间，并提高整体设备效率 (OEE)。

（2）显著降低成本：预测性和规范性维护可延长平均故障间隔时间和资产使用寿命，从而推迟或避免重大资本更换。优化的调度和备件预测可减少不必要的干预、加班、加急运输和库存积压成本。从被动维护转向基于状态的维护策略的企业通常可实现总维护支出降低 20% 至 40%；部分实施案例显示，计划外停机成本降低了 50% 至 70%。此外，减少废料、返工、能源浪费和合规罚款也能带来额外节省，对于高效益的应用案例，投资回收期通常为 6 至 18 个月。

（3）卓越的产品质量和一致性：人工智能驱动的异常检测、计算机视觉和统计过程控制技术能够识别细微偏差，防患于未然，避免缺陷或客户投诉的发生。早期干预可防止质量偏差的蔓延，降低缺陷率，减少废品和返工，并将代价高昂的召回或现场故障风险降至最低。在受监管行业，人工智能技术能够加快批次放行决策，同时保持甚至 超越合规标准。领先的采用者报告称，质量相关损失和废品减少了30%至70%，同时一次合格率和客户满意度评分也得到了显著提升。

（4）环境可持续性和资源管理：通过优化能源结构、原材料使用、水资源消耗和废物流，人工智能可直接支持脱碳和循环经济目标。实时监控和闭环控制可最大限度地减少过度加工、闲置能源消耗和材料过度使用。利用人工智能进行工艺和能源优化的制造商通常可实现单位产出范围 1 和范围 2 排放量减少 10% 至 30%，从而有助于满足日益严格的监管目标（欧盟 CBAM、美国证券交易委员会气候披露规则、科学碳目标倡议）和企业 ESG 承诺。这些收益还能为注重可持续性的供应链带来经济和声誉的双重效益。

（5）可持续竞争优势：在三大支柱领域系统性地部署人工智能的企业，将在速度、成本优势、质量领先地位和敏捷性方面获得结构性优势。麻省理工学院《技术评论》2023-2025 年对制造业高管的调查发现，76% 的受访者预计未来两年内效率提升将超过 25%，而早期采用者和规模化采用者已经报告市场份额、利润率或客户忠诚度的显著提升。在瞬息万变的消费品和工业市场，人工智能赋能的对需求波动的快速响应、更短的创新周期以及大规模个性化生产，正日益成为领先者与落后者之间的分水岭。

4.1. 以平台为中心的赋能

要在企业范围内实现这些相互关联的优势，仅靠独立的点解决方案是不够的。统一平台发挥着关键作用，具体体现在以下几个方面：

（1）打破ERP、MES、历史数据库、CMMS、物联网平台和非结构化数据源之间长期存在的数据孤岛

（2）提供受监管环境所需的企业级治理、血缘关系、安全性和可解释性

（3）提供低代码/无代码可视化界面，使领域专家（流程工程师、质量专家、维护计划员）能够构建、迭代和部署模型，而无需持续依赖集中式数据科学团队。

（4）实现模块化、可重用的组件（数据连接器、特征存储、模型模板、部署管道），使成熟的解决方案能够以最小的返工在生产线、工厂和地域之间快速复制。

这种平台方法显著缩短了每个后续用例的价值实现时间，减少了技术债务，确保了一致的治理，并在整个组织内创造了复合智能，将人工智能从一系列孤立的实验转变为核心运营能力。

总的来说，这些优势使人工智能不仅成为节省成本或提高效率的工具，而且成为在竞争日益激烈、监管日益严格、更加注重可持续发展的制造业环境中实现长期韧性、盈利能力和领导地位的根本驱动力。

5.挑战与实施注意事项

尽管人工智能在制造业中展现出令人瞩目的优势，且现实案例不断涌现，但其广泛应 用仍不均衡。相当一部分项目仍难以突破试点阶段，或无法持续为企业带来价值。近期调查和学术评论（2023-2025）一致指出，一系列结构性、技术性、组织性和治理性方面的障碍阻碍了进展或限制了规模。及早有针对性地应对这些挑战，对于充分发挥人工智能的复合价值至关重要。

5.1 数据孤岛、碎片化和质量问题

制造环境非常复杂多样。数据生成和存储分布在数十个互不相连的系统中：ERP 用于计划和成本控制，MES 用于执行，历史数据库用于记录过程趋势，CMMS/EAM 用于维护记录，IoT 平台用于传感器遥测，质量管理系统，以及用于存储维护日志、PDF、照片和技术人员评论的非结构化存储库。

这种碎片化造成了持续存在的孤岛，阻碍了端到端的可视性和整体建模。即使数据在技术上可以访问，其格式、命名规则、单位、时间戳、缺失值、异常值或上下文元数据也常常不一致，这使得人工智能模型难以甚至无法生成可靠、可信的输出。

实际解决方案包括：

（1）采用现代数据湖架构，将数据湖的灵活性与数据仓库的治理和性能相结合

（2）自动化数据分析、清洗和协调流程

（3）内置统计异常值检测、异常标记和数据质量评分功能

（4）企业级元数据管理、业务术语表和血缘关系跟踪

（5）为多个模型和团队提供干净、版本化、可重用特征的特征库

那些早期就投资于系统性数据准备的组织，通常会看到后续用例加速发展。

5.2 技能差距、组织变革和文化阻力

传统上，制造业劳动力由工艺工程师、维修技师、操作员、质量专家和计划员组成，其中很少有人具备深厚的数据科学、机器学习或软件工程背景。与此同时，集中式的数据科学团队通常规模较小、工作量过大，并且脱离工厂一线实际情况。

这就造成了一个典型的瓶颈：领域专家缺乏构建模型所需的工具，而技术专家则缺乏对流程的深入理解。此外，员工普遍存在抵触情绪，他们可能担心失业、不信任“黑箱”模型，或者将人工智能视为又一项终将消亡的管理举措。

有效的应对措施包括：

（1）有针对性的技能提升和交叉培训计划，侧重于实用的、特定角色的AI素养（而不是完整的数据科学学位）

（2）具有低代码/无代码界面的民主化平台，使领域专家能够探索数据、构建简单模型并快速迭代。

（3）流程专家和数据科学家密切合作的共创模式

（4）透明的沟通，强调人工智能是一种增强工具，它能提升而非降低熟练工人的价值。

（5）让操作人员和技术人员尽早参与试点设计和反馈流程，以建立主人翁意识和信任。

5.3 安全、隐私、治理和道德风险

生产数据通常包含商业敏感的工艺参数、生产率、良率配方、设备配置、维护记录，以及在受监管行业中影响患者的质量记录。不当处理这些数据可能导致知识产权盗窃、竞争劣势、违反法规或安全风险。

其他令人担忧的问题包括算法偏差（例如，模型在代表性不足的设备类型或操作条件下表现不佳）、关键决策缺乏可解释性以及生产系统可能遭受对抗性攻击。

日益普及的缓解策略包括：

（1）对静态数据和传输中的数据进行强加密和访问控制

（2）在适当情况下采用基于角色的访问控制、数据脱敏和差分隐私技术

（3）模型可解释性工具（SHAP、LIME、反事实分析）和审计跟踪

（4）针对高风险决策，建立正式的负责任人工智能框架，包括偏见审计、公平性检查和人机协同监督。

（5）明确的治理政策，定义数据所有权、模型验证、部署批准和生产模型监控

5.4. 传统基础设施、集成复杂性和可扩展性障碍

许多制造企业仍然依赖于几十年前的控制系统、专有历史数据库和本地部署的应用程序，这些系统最初并非为现代云规模分析或实时人工智能推理而设计。将这些系统与新的人工智能平台集成，在技术上极具挑战性，而且非常耗时。

边缘计算、现代数据湖和混合架构正在解决这些问题。一项2023-2024年的行业调查发现，63%的制造商已将湖式架构纳入其数据战略，另有相当一部分制造商计划在未来1-3年内采用[11]。边缘人工智能在对延迟敏感的应用场景（例如实时质量检测、生产线上的异常检测）中越来越受欢迎，而云平台则为训练和繁重的数据分析提供了弹性计算能力。

5.5. 实现路径

成功扩展人工智能规模的组织通常遵循务实的、分阶段的方法：

（1）开展成熟度和准备度评估：评估当前的数据质量、基础设施、治理、技能和文化准备情况。确定投资回报率最高的初始用例。

（2）将人工智能计划与业务重点紧密结合：重点关注具有明确财务、质量、安全或可持续性影响的痛点，并获得高管的支持。

（3）从小处着手，快速展现价值：选择一个影响大、复杂度低的用例，以便快速获得可衡量的结果（通常是预测性维护或质量检查）。

（4）选择与制造高度契合的平台：优先考虑提供与通用工业系统预构建连接器、特定领域模板、低代码接口、强大的治理以及跨站点的成熟可扩展性的解决方案。

（5）利用嵌入式人工智能功能：许多领先的 ERP、MES 和工业软件提供商现在将人工智能功能直接嵌入到他们的应用程序中，从而大大减少了集成工作量和实现价值的时间。

（6）迭代构建和复合能力：将每个成功的用例视为构建模块，以丰富共享数据基础和可重用组件，为下一个计划做好准备。

通过以结构化的方式积极应对这些障碍，制造商可以从孤立的试点项目过渡到可持续的企业级人工智能能力，从而释放人工智能在现代制造运营中能够带来的全部效率、韧性、质量和可持续性优势。

6.未来趋势

人工智能在制造业的应用正迅速从孤立的实验性部署转向成熟、普及且生态系统驱动的格局。下一阶段的特点是：非专业用户更容易获取人工智能，价值链各环节的整合更加紧密，人机协作更加无缝，边缘实时智能得以实现，跨组织数据共享更加安全，并且更加明确地关注环境可持续性和净零排放目标。预计在未来3-7年内，这些融合趋势将重塑竞争格局，加速创新周期，并重新定义世界一流制造业的绩效标准。

6.1. 广泛获取和共享应用

具备低代码/无代码界面、预置模板和自然语言交互（由生成式人工智能驱动）的先进平台正在降低人工智能应用的技术门槛。工艺工程师、质量专家、维护计划员，甚至车间主管，现在都能够越来越轻松地探索数据、构建和迭代简单模型、创建仪表盘，并部署轻量级人工智能解决方案，而无需编写代码或等待集中式数据科学团队。

这种民主化将人工智能从少数专家掌控的精英能力转变为渗透到组织各个层级日常决策中的普遍工具。2024-2025 年的早期部署数据显示，与传统的自上而下方法相比，鼓励公民参与开发的组织能够实现 2-4 倍的迭代周期速度提升和显著更高的采用率。

6.2. 生成式人工智能作为核心制造智能层

生成式人工智能正从早期实验阶段走向生产级应用，并逐步应用于整个制造工作流程。其主要新兴应用包括：

（1）增强故障排除：技术人员用自然语言描述症状；GenAI 立即检索相关的历史工 单、程序、传感器模式和类似的过去故障，生成逐步诊断指导。

（2）设计和工程协助：根据性能目标、成本限制和监管要求，快速生成和评估概念设计、材料选择或工艺配方。

（3）大规模个性化：根据客户订单或市场信号，实时定制产品配置、包装设计或配方变体。

（4）自动化知识管理：汇总数千份非结构化文档（技术手册、故障报告、审计结果），创建培训材料，并生成合规性报告或交接班报告。

这些功能正在改变文档密集型和知识密集型任务，在早期部署中，复杂问题的解决时间缩短了 50% 至 80%。

6.3 协作机器人（Cobots）和高级人机协作

新一代协作机器人，凭借人工智能视觉、力/扭矩传感、自然语言界面和实时学习功能，正从封闭的自动化孤岛转变为真正的协作伙伴。它们能够适应人类的存在和行为，通过示范学习新任务，并能应对非结构化或多变的环境（例如，拣货、套件组装、柔性装配或返工站）。

这种安全、灵活的人机交互正在高混合/低产量的环境中释放生产力，并催生出将人类的灵巧性和判断力与机器人的精确性和耐力相结合的新型增强型劳动形式。

6.4 行业数据生态系统和安全的跨组织共享

领先的制造商、原始设备制造商 (OEM)、设备供应商、材料供应商和物流合作伙伴正开始构建受控的、规范的数据共享生态系统。这些平台允许匿名或经授权地共享性能数据、故障模式、维护历史记录和流程基准，从而创建共享的预测模型、提高供应商质量、加速创新并优化端到端供应链。

联邦学习、差分隐私和基于区块链的数据溯源等技术正使安全且维护信任的协作在技术上成为可能。早期联盟和行业合作组织正在汽车、航空航天、化工和重型设备等行业涌现。

6.5 边缘人工智能、实时智能和区块链可追溯性

边缘人工智能正变得对延迟要求极高的应用至关重要，例如实时质量检测、高速生产线上的异常检测、自适应过程控制以及协作机器人安全区域。通过在本地处理数据，并将汇总的洞察或警报发送到云端，边缘部署可以降低带宽需求、提高响应速度并增强网络安全。

区块链在材料、组件、批次和合格证书的不可篡改可追溯性方面越来越受到关注，这对于受监管行业（制药、食品、航空航天）至关重要，并且对于证明可持续性声明（碳足迹、回收成分、道德采购）也至关重要。

6.6. 可持续性和脱碳作为人工智能的核心目标

人工智能正越来越多地被明确地应用于支持净零排放和循环经济目标。应用领域包括：

（1）跨工厂和车队的实时能源优化

（2）采用闭环控制，最大限度地减少材料和水的浪费

（3）碳足迹建模和减排机会识别

（4）预测性维护以延长资产寿命并延缓隐含碳投资

（5）配方和工艺重新设计，以减少有害物质或原生材料的使用。

领先企业正在设定公开目标。例如，欧贝坎玻璃公司利用人工智能平台优化能源资产配置，降低其炼油和化工业务的排放强度，从而助力其实现与沙特阿拉伯和全球气候目标相一致的积极脱碳路线图。

6.7 市场展望

行业预测显示，全球制造业人工智能市场规模将从2023年的约32亿美元增长到2028年的208亿美元，复合年增长率(CAGR)超过45%。这一快速增长的驱动因素包括：技术日趋成熟、实施成本不断下降、早期采用者已证实的投资回报率、监管机构对可持续发展的压力以及日益激烈的竞争需求。那些系统性地解决当前障碍并投资于以平台为中心、可扩展且以人为本的人工智能能力的企业，将在未来十年智能制造的浪潮中占据更大的份额。

通过拥抱这些趋势——民主化、生成式增强、协作自动化、安全生态系统、边缘智能和明确的可持续发展重点，具有前瞻性的制造商将从渐进式效率提升过渡到运营、创新速度、韧性和环境绩效的结构性变革。

7.结论与要点总结

人工智能正在从根本上重塑制造业，它提供了一条清晰的分阶段路线图，帮助企业从被动的、救火式的运营模式转型为主动的、预测性的、更具指导性的模式。这一转型之旅可靠地始于高影响力的基础性用例，最常见的是维护性能和规划，这些用例能够快速创造可衡量的价值，同时建立一个清晰、可控且可重用的数据基础。在此基础上，人工智能的能力系统性地扩展：首先是提高设备的可用性和可靠性，然后是提升流程性能和产量，最终最大限度地提高产出质量、产量和可持续性。这种渐进式、复合式的发展并非线性过程；每个成熟的用例都会丰富共享的智能层，使后续应用部署更快、更准确、更有价值。

已证实的益处既有立竿见影的，也有结构性的。领先的采用者始终能够感受到：

（1）大幅减少计划外停机时间（在目标资产类别中通常减少 30% 至 70%）

（2）显著节省维护成本（20%–50%，部分情况下超过70%）

（3）提高了一次合格率，减少了废品和返工，加快了质量发布周期

（4）提高能源和资源效率，直接支持脱碳和ESG承诺

（5）对需求波动做出更快的反应，更短的创新周期，以及更强大的大规模个性化产品交付能力

这些收益共同增强了运营韧性，保护了利润率，提高了客户满意度，并使先行者在日益动荡、监管严格和注重可持续发展的市场中占据长期竞争领导地位。

然而，成功并非唾手可得。数据碎片化和质量问题、技能短缺、文化阻力、传统基础设施的限制、安全和伦理方面的担忧等持续存在的障碍，仍然限制着许多组织的规模扩张。克服这些障碍需要对现代数据架构（例如数据仓库、特征存储）、普及的低代码/无代码平台、有针对性的技能提升、负责任的人工智能治理以及围绕明确的业务成果的强有力的管理层支持进行有意识的投资。

像 O3Sigma 这样的统一平台已经证明，它们在应对这些挑战方面特别有效，它们打破了信息孤岛，实现了跨职能协作，提供了特定于制造的连接器和模板，并允许将经过验证的解决方案快速打包并复制到生产线、工厂和地区。

展望未来，那些将人工智能视为核心战略能力，而非一系列孤立的技术项目，并将其融入日常决策、持续利用生成式智能和边缘智能增强，且与可持续性和韧性目标明确对接的制造商，将定义下一个工业绩效时代。在工业4.0和新兴的工业5.0强调以人为本、可持续和具有韧性的生产系统的背景下，战略性地采用人工智能已不再是可选项，而是决定全球制造业中哪些企业能够蓬勃发展、哪些企业只能勉强生存的关键因素。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。