人工智能助力制造業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型

2024年《政府工作報(bào)告》在部署今年工作任務(wù)中強(qiáng)調(diào)，深化大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)?！叭斯ぶ悄?”首次被寫入《政府工作報(bào)告》，這個(gè)新提法為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、推進(jìn)數(shù)實(shí)融合指明了新路徑。值得注意的是，“人工智能+”并非簡單相加，而是通過新技術(shù)催生新質(zhì)生產(chǎn)力，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域帶來新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動(dòng)能，發(fā)揮人工智能與產(chǎn)業(yè)、治理、生活等方方面面的乘數(shù)效應(yīng)。根據(jù)6月20日在2024世界智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能企業(yè)數(shù)量已超4000家，去年AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)5784億元。這樣的市場規(guī)模為“人工智能+”行動(dòng)的推動(dòng)奠定了良好的基礎(chǔ)，將助力制造業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

智能制造發(fā)展迅猛

工信部定義的智能制造是指基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。

在工業(yè)4.0的背景下，2015年5月，國務(wù)院正式印發(fā)《中國制造2025》，部署全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略。2021年11月，工信部等4部門對(duì)外發(fā)布《智能制造試點(diǎn)示范行動(dòng)實(shí)施方案》，提出到2025年，建設(shè)一批技術(shù)水平高、示范作用顯著的智能制造示范工廠。2023年12月，工信部等8部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見》提出，加快推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，全面推進(jìn)智能制造，到2027年，傳統(tǒng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化、融合化發(fā)展水平明顯提升，有效支撐制造業(yè)比重保持基本穩(wěn)定，在全球產(chǎn)業(yè)分工中的地位和競爭力進(jìn)一步鞏固增強(qiáng)。

經(jīng)過近10年的發(fā)展，中國智能制造取得長足進(jìn)步。當(dāng)前，我國智能制造的應(yīng)用規(guī)模和發(fā)展水平全球領(lǐng)先，已建成高水平數(shù)字化車間和智能工廠2100多個(gè)。2021年至2023年，工信部公布的智能制造示范工廠共421個(gè)，智能制造優(yōu)秀場景（單位）1235個(gè)。燈塔工廠被認(rèn)為代表著全球制造業(yè)領(lǐng)域智能制造和數(shù)字化的最高水平。目前，全球燈塔工廠網(wǎng)絡(luò)共有153名成員，其中中國有62家，是世界上擁有燈塔工廠數(shù)目最多的國家。

自2018年開始，世界經(jīng)濟(jì)論壇和麥肯錫咨詢公司在全球發(fā)起評(píng)選燈塔工廠項(xiàng)目，尋找制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典范。評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)是工廠是否大量采用自動(dòng)化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、5G等第四次工業(yè)革命新技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式、生產(chǎn)模式等全方位變革，促進(jìn)效率提升、節(jié)能減排和經(jīng)營優(yōu)化。AI技術(shù)的快速發(fā)展和普及在燈塔工廠的用例變遷中可以得到印證。在過去5年中，燈塔工廠網(wǎng)絡(luò)收錄了700個(gè)第四次工業(yè)革命的應(yīng)用案例，其中200個(gè)采用了AI技術(shù)。而2023年12月獲選的最新一批燈塔工廠全部采用了AI這項(xiàng)技術(shù)。世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的白皮書指出，每一家新的燈塔工廠都在推動(dòng)生成式人工智能的應(yīng)用，因?yàn)樯墒饺斯ぶ悄軐槊磕甑氖澜缃?jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)2.6萬億–4.4萬億美元的產(chǎn)值，其中1/4來自制造業(yè)和供應(yīng)鏈生產(chǎn)的改進(jìn)。在這批新晉燈塔工廠中，基于AI的創(chuàng)新用例已取得矚目成就，不僅使生產(chǎn)效率提升2–3倍，服務(wù)水平提升50%，也使缺陷率降低99%，能耗改善30%。

AI在制造業(yè)中的應(yīng)用

機(jī)器智能是智能制造技術(shù)金字塔的頂峰，人工智能的成熟表明了第四次工業(yè)革命的成熟。早期制造業(yè)應(yīng)用的人工智能試點(diǎn)是在過程步驟級(jí)別開發(fā)的，范圍小、風(fēng)險(xiǎn)低、迭代快。現(xiàn)在，超過80%的涉及人工智能的燈塔工廠用例同樣在過程步驟級(jí)別執(zhí)行。然而，值得注意的是，最新一批的燈塔工廠表明，包括生成式人工智能（AIGC）在內(nèi)的先進(jìn)人工智能技術(shù)已經(jīng)過了試點(diǎn)和概念驗(yàn)證期，它們已經(jīng)成熟、規(guī)?；瘧?yīng)用并得到快速部署。領(lǐng)先企業(yè)已在供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)施了具有重大影響的人工智能技術(shù)，包括規(guī)劃、資產(chǎn)管理、質(zhì)量控制和交付等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以中關(guān)村產(chǎn)業(yè)研究院基于燈塔工廠經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的AI在智能制造中的主要應(yīng)用場景和典型為例。

AI+需求預(yù)測與規(guī)劃。AI大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)性變化等因素，建立預(yù)測模型來準(zhǔn)確預(yù)測未來的需求?；谶@些預(yù)測，AI幫助企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈規(guī)劃與優(yōu)化，包括生產(chǎn)計(jì)劃、供應(yīng)商選擇、物流路線規(guī)劃等。例如，生物醫(yī)藥及電子技術(shù)研發(fā)服務(wù)商安捷倫科技（Agilent）利用供應(yīng)商信息預(yù)測生產(chǎn)材料的可用性，能夠做出更加準(zhǔn)確的采購決策，并對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)做出積極響應(yīng)。富士康工業(yè)富聯(lián)旗下鴻佰科技（Ingrasys）部署了AI需求預(yù)測模型，運(yùn)用歷史訂單和市場數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，為客戶提供了比傳統(tǒng)預(yù)測更精確的訂單預(yù)測服務(wù)，并且通過模型迭代，在短短三年內(nèi)將預(yù)測準(zhǔn)確率提升了27%。

AI+柔性生產(chǎn)。AI通過與機(jī)器人、自動(dòng)化設(shè)備和智能傳感器等技術(shù)相融合，應(yīng)用于生產(chǎn)制造過程中，實(shí)現(xiàn)智能控制和自動(dòng)化、生產(chǎn)設(shè)備的智能化和柔性化，從而能夠更好地適應(yīng)市場需求、產(chǎn)品構(gòu)成和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面的變化而進(jìn)行定制化生產(chǎn)。AI技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人，與數(shù)控加工中心、自動(dòng)搬運(yùn)小車（AGV）以及自動(dòng)檢測系統(tǒng)可組成柔性生產(chǎn)系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化。并且機(jī)器人可以代替人工在高危環(huán)境中作業(yè)，動(dòng)作規(guī)范，實(shí)現(xiàn)零誤差操作，保證產(chǎn)品加工質(zhì)量的穩(wěn)定性。AI還可以協(xié)助實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)排程和流程優(yōu)化，例如廣汽埃安通過AI實(shí)現(xiàn)10萬種以上參數(shù)的自動(dòng)排程，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)劃驅(qū)動(dòng)的資源分配。中信特鋼在熔爐、軋制和冷卻步驟中部署AI，用于特殊的高混合、小批量產(chǎn)品生產(chǎn)。印度制藥廠商ACGCapsules通過一種新型的配色AI優(yōu)化了其生產(chǎn)排程，并通過數(shù)字孿生進(jìn)行了驗(yàn)證。

AI+質(zhì)量檢測。AI光學(xué)檢測技術(shù)與機(jī)器視覺技術(shù)在質(zhì)量檢測領(lǐng)域的應(yīng)用日益成熟而廣泛。它們通過模擬人眼的視覺功能，利用圖像處理和分析技術(shù)來識(shí)別和檢測產(chǎn)品表面的缺陷。深度學(xué)習(xí)技術(shù)與機(jī)器視覺相結(jié)合使機(jī)器能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別復(fù)雜特征，提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率。通過這些技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的質(zhì)量檢測，降低人力成本，提高產(chǎn)品合格率，最終提升市場競爭力。例如，半導(dǎo)體晶圓器件的制造過程中，每天需檢測的AOI（自動(dòng)光學(xué)檢測）儀器識(shí)別的照片超過100萬張，利用AI可以將大量照片做模型訓(xùn)練，AI推理平臺(tái)第一時(shí)間完成復(fù)判，節(jié)省60%–80%的人工成本，并使得企業(yè)產(chǎn)品良率得到改善。寧德時(shí)代溧陽工廠應(yīng)用了近10種AI檢測技術(shù)，通過算法對(duì)攝像頭捕捉到的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，快速識(shí)別并標(biāo)記出有缺陷的部分，確保每一塊電池都符合嚴(yán)格的安全標(biāo)準(zhǔn)。土耳其企業(yè)VitrAKaro通過在其窯爐中部署計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，成功將瓷磚產(chǎn)品廢品率降低了68%。

AI+安全監(jiān)控。AI智能監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)于安全生產(chǎn)、品質(zhì)監(jiān)控具有重要意義，已經(jīng)被廣泛采用。智能監(jiān)控系統(tǒng)通過傳感器和攝像頭等設(shè)備，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)的措施。比如安全方面，可以識(shí)別人員的防護(hù)衣穿戴是否規(guī)范，在卸貨過程中人員的位置是否安全等等，形成24小時(shí)全天候、主動(dòng)式的閉環(huán)管理。也可以通過AI技術(shù)去管理人員的動(dòng)作，或者裝配過程中監(jiān)控是否有缺件少件等問題，從而進(jìn)行品質(zhì)監(jiān)控。

AI+資產(chǎn)管理。AI技術(shù)正在幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效、智能的資產(chǎn)管理，如通過分析設(shè)備的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性的維護(hù)。沙特國家石油公司（Aramco）通過對(duì)每個(gè)反應(yīng)堆超過14萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的深入分析，預(yù)測反應(yīng)堆的剩余使用壽命，最大限度地減少腐蝕并優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃。寧德時(shí)代在整個(gè)工廠范圍內(nèi)實(shí)施了預(yù)測性維護(hù)，利用AI基于實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)來優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃。

AI+指揮中心。部分企業(yè)采用智能化的集中管理，使AI不再僅僅應(yīng)用于單一的生產(chǎn)流程，而是形成了能夠在整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)中運(yùn)作的AI指揮中心。AI指揮中心推動(dòng)自動(dòng)化達(dá)到新層次和系統(tǒng)級(jí)別，實(shí)現(xiàn)端到端的操作連接。例如，全球休閑食品制造商億滋國際在北京建立了一個(gè)高度自動(dòng)化的面團(tuán)生產(chǎn)車間，其AI控制中心覆蓋了5條自動(dòng)化生產(chǎn)線、4輛智能導(dǎo)引車以及供應(yīng)鏈中的9種原料，不僅優(yōu)化了面團(tuán)的發(fā)酵過程，提高了生產(chǎn)一致性，還顯著提升了整個(gè)生產(chǎn)線和相關(guān)供應(yīng)鏈的產(chǎn)能與效率。另外，面對(duì)氣候變化引起的供水波動(dòng)，韓國水資源公司（K-Water）部署了一套AI運(yùn)營系統(tǒng)，有效控制了水處理過程中的混合和沉淀等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這一系統(tǒng)的實(shí)施在短短兩年內(nèi)將產(chǎn)量提升了31%，公司目前正計(jì)劃將這一系統(tǒng)推廣至其他42家工廠。

智能制造發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)

在擁抱“人工智能+”等新一代技術(shù)的過程中，我國的智能制造發(fā)展面臨著一些挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

供給支撐能力亟待強(qiáng)化。系統(tǒng)解決方案攻關(guān)面臨制造知識(shí)、工業(yè)機(jī)理方面的體系空白，存在核心軟件、關(guān)鍵裝備等方面的短板制約，面向未來的基礎(chǔ)性、原理性、引領(lǐng)性的技術(shù)方案突破困難。

應(yīng)用推廣水平有待提升。向重點(diǎn)行業(yè)、區(qū)域推廣現(xiàn)有應(yīng)用標(biāo)桿成果時(shí)，面臨企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不足、人才資源匱乏、資金籌措困難等挑戰(zhàn)，面向未來制造模式的探索仍然不夠。目前看來，人工智能應(yīng)用初創(chuàng)項(xiàng)目大多應(yīng)用于領(lǐng)先的標(biāo)桿企業(yè)，大規(guī)模深度應(yīng)用于整個(gè)工業(yè)制造還需時(shí)間。

標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)尚需加力?，F(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)體系協(xié)調(diào)協(xié)同不夠，關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)仍存在缺失或適應(yīng)性不強(qiáng)等問題，不能完全滿足行業(yè)應(yīng)用推廣和解決方案的攻關(guān)需求，企業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的意愿不強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)國際化程度不高。

高級(jí)人才資源仍然匱乏。頂尖人工智能人才儲(chǔ)備方面還存在明顯不足，人工智能復(fù)合型人才更加短缺。在制造領(lǐng)域里面，缺少對(duì)制造非常了解同時(shí)懂AI技術(shù)的人才。

當(dāng)前，世界主要國家紛紛聚焦智能制造，出臺(tái)制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。面對(duì)新形勢、新競爭，以及我國智能制造發(fā)展中面臨的問題與挑戰(zhàn)，建議從以下幾個(gè)方面應(yīng)對(duì)：

一是加速工業(yè)大模型部署，促進(jìn)智能技術(shù)與制造業(yè)融合創(chuàng)新。智能制造已經(jīng)進(jìn)入新一代人工智能技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)深度融合的新階段。建議主管部門盡快出臺(tái)專項(xiàng)以智能制造系統(tǒng)軟件、AI大模型和通用仿生機(jī)器人的部署應(yīng)用為重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)突破方向，支持打造以大模型為代表的人工智能與制造業(yè)深度融合的應(yīng)用場景。

二是加快形成智能制造標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)體系。鼓勵(lì)龍頭企業(yè)牽頭和推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)群發(fā)展；鼓勵(lì)龍頭企業(yè)牽頭打造智能制造的實(shí)踐和示范樣板，建設(shè)示范性工廠和生產(chǎn)線，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同轉(zhuǎn)型；鼓勵(lì)產(chǎn)學(xué)研用深度融合，引導(dǎo)科研機(jī)構(gòu)和高校協(xié)同企業(yè)，共同開展智能制造標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范制定；支持國內(nèi)企業(yè)和專家積極參與國際標(biāo)準(zhǔn)化工作，加快形成我國自己的智能制造標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)體系。

三是推動(dòng)“智能制造專項(xiàng)”立項(xiàng)實(shí)施，支持龍頭企業(yè)承接重大專項(xiàng)，攻關(guān)關(guān)鍵技術(shù)裝備。建議主管部門加快推動(dòng)智能制造重大專項(xiàng)立項(xiàng)實(shí)施，推動(dòng)智能生產(chǎn)裝備、智能檢測裝備、智能制造軟件等關(guān)鍵技術(shù)設(shè)備研發(fā)攻堅(jiān)和產(chǎn)業(yè)化。支持龍頭企業(yè)參與智能制造有關(guān)重大專項(xiàng)立項(xiàng)實(shí)施，通過重大專項(xiàng)牽引，打造先進(jìn)實(shí)用的智能制造解決方案；從國家層面設(shè)立智能制造發(fā)展基金，為企業(yè)建設(shè)智能制造系統(tǒng)和管理實(shí)踐提供資金支持，引導(dǎo)大中小企業(yè)積極參與智能化創(chuàng)新和改造。

四是加強(qiáng)人工智能人才培養(yǎng)力度。采取從義務(wù)教育階段普及人工智能素養(yǎng)教育、大力推進(jìn)高校人工智能相關(guān)專業(yè)的建設(shè)、支持大型科技企業(yè)和教培機(jī)構(gòu)培育人工智能應(yīng)用型人才等措施。同時(shí)，鼓勵(lì)企業(yè)通過大規(guī)模的技能提升和再培訓(xùn)，將內(nèi)部員工培養(yǎng)為數(shù)字轉(zhuǎn)譯員這類AI時(shí)代的關(guān)鍵角色，將現(xiàn)有人力資本的成本效益最大化。