在制造领域，优化对于业务运营的每个环节都至关重要。通过优化，企业可以在实施严格质量控制的同时，大幅提升生产力；在确保生产流程顺畅、无间断运行的同时，降低成本与合规风险。为实现这些目标并保持竞争力，制造企业都在采用自动化解决方案及其他创新制造解决方案。而 AI 能够为这些解决方案赋能，因此越来越多的企业开始将 AI 应用于制造领域。

阅读本综合指南，你将了解 AI 在制造领域的实际应用、相关挑战和优势，以及制造业应用 AI 的入门步骤。

企业为何在制造领域使用 AI？

尽管 AI 几乎可以应用到生活和工作的各个方面，但其与制造领域尤为契合，这是因为它们有一个关键的共同要素：数据。制造企业能够生成并拥有海量数据，涵盖设备性能、物流、生产流程及外部数据等；而 AI 技术正好需要数据来训练机器学习算法，为各个企业提供精准的个性化输出。这意味着，AI 可以帮助制造企业充分利用其结构化与非结构化数据。那么，如何在制造领域使用 AI 技术？

AI 之所以能在商业领域扮演重要角色，原因之一是 AI 非常全能：各行业的领导者都发现了 AI 的无数应用场景，制造业也不例外。AI 能帮助制造企业简化生产流程、大幅提高效率、减少错误、提升产品质量、赋能员工、支持卓越运营，并最终赢得竞争优势。

AI 在制造领域的应用场景示例

AI 在制造领域的应用场景极为广泛，可以适应不同制造类型的多样化需求：从工业与汽车行业的大规模标准化生产或定制化生产，到化工能源行业的连续流程制造，再到药品和食品生产行业的批次加工，AI 均能发挥重要作用。

AI 的应用场景不胜枚举，与其罗列清单，我们不如详细分析几个核心应用领域：

预测性维护与 AI 辅助质控

依托计算机视觉技术、产线监控摄像头和跟踪器，以及支持高级分析的 AI 模型，AI 可以实现以下功能：

• 帮助预测资产和设备维护需求，使工人从被动抢修转为主动预防（因此称为“预测性维护”）
• 快速识别生产过程中的异常与质量问题，并自动触发警报或采取预设措施，防止出现缺陷
• 利用数字孪生技术，预测潜在设备故障
• 优化维护流程，降低成本并延长设备使用寿命
• 辅助视觉检测和质量控制自动化

什么是数字孪生？

在制造领域，数字孪生是实体产品、设备或机器的虚拟表示。利用传感器和其他监控装置实时采集的实体资产状态与性能数据，数字孪生能在数字化环境中模拟实体资产。这种虚拟模型可以帮助优化资产生产力并预测潜在问题（如设备故障），因此数字孪生非常适用于预测性维护场景。

供应链管理和机器学习算法

机器学习算法可以分析海量供应链数据并识别其中的模式，这使得 AI 可以实现以下功能：

• 提供实时洞察，优化需求预测和库存管理
• 及早发现潜在风险和供应链中断危机，帮助制造企业迅速做出必要调整，从而降低风险
• 帮助评估供应商的质量与可靠性
• 发掘减排机会，减少原材料与运输环节的生态足迹
• 优化仓库管理和物流流程，减少资产空置时间

数据驱动的流程优化

通过分析工厂车间传感器采集的性能数据与实时数据，AI 技术能够识别现有生产流程及设备布局中的改进空间，从而帮助企业：

• 发现瓶颈和低效环节，并获取优化建议
• 监控和分析资源利用率、设备占用率及生产模式，挖掘节能减排机会
• 优化资源配置，提升产能，并减少成本和停机时间

任务和流程自动化

很多创新制造解决方案的设计初衷是实现重复性生产任务自动化，AI 在这方面同样展现出巨大潜力。具体来说，AI 可以：

• 自动执行日常任务，节省行政流程时间，提高生产力
• 接管劳动密集型任务，将员工解放出来，让他们专注于更有战略意义和技术含量的工作
• 根据需求波动自动调整生产计划，优化资源利用率

产品开发与定制化

AI 能够分析内外部数据，包括市场趋势、销售数据及客户偏好。结合快速原型开发功能，AI 可以：

• 帮助开发或定制符合客户需求和偏好的产品
• 根据输入参数和约束条件，快速生成并评估设计方案，加速产品开发
• 执行虚拟测试，通过模拟各种场景条件优化产品性能，在实体原型生产出来之前修正设计缺陷

员工赋能

在制造领域使用 AI 还能为员工带来显著收益：

• AI 可以监控和分析传感器数据，通过检测潜在危险并提醒员工采取应对措施，提高工作场所的安全性
• AI 辅助学习工具能帮助员工掌握新技能，适应技术变革和新岗位需求
• AI 增强的视觉检测技术能协助质控专员精准发现问题和生产缺陷，既减轻工作负担，又降低人为失误风险
• AI 能为员工提供洞察与建议，帮助他们针对生产计划和预测等制定数据驱动型决策
• 随着生成式 AI 的飞速发展，如今许多 AI 技术都支持对话功能，让不同技术水平的员工都能轻松使用 AI 技术（如 AI 智能副驾 Joule），从中获得显著收益

AI 为制造领域带来的优势

AI 为制造领域带来的三大核心价值在于：提升生产力、提高效率、推动卓越运营。换言之，借助 AI，制造企业能够以更短时间实现更高、更优的产出。对于制造企业，尤其是工业制造企业而言，仅此一项便足以体现 AI 的应用价值。但结合前文所述应用场景，将 AI 纳入智能工厂战略还能带来更多优势：

提高产品质量

AI 辅助质控技术可以帮助制造企业降低产品不良率，并提供实时反馈用于支持根源分析；另外，快速原型构建可以帮助企业在产品开发初期轻松发现设计缺陷。

提升决策水平

通过提供数据驱动的洞察和高级分析，AI 能帮助员工更快速、更自信地做出明智的决策，这不仅减轻了他们的负担，最终还能实现更出色的业务成果。

实现智能制造，提高生产力

借助 AI 驱动的自动化和流程优化，制造企业能更高效地利用资源和时间。这种智能制造模式反过来又能提高生产力，使企业能够在保证质量的前提下加快生产速度。

降低成本

AI 提升成本效益的方式远不止自动化。数字孪生技术和 AI 驱动的预测性维护可以延长设备寿命，从而长期节省成本，同时还能节约能源、时间、水资源和其他资源。另外，AI 还能优化供应链管理。AI 辅助的数据分析可以帮助优化需求规划和库存管理，从而提升成本效率和抗风险韧性。

提高环境可持续性

通过利用 AI 优化资源、物流和仓库管理，制造企业可以减少能源和材料浪费，降低生态足迹。这种积极的环境影响对于实现可持续制造至关重要。

AI 在制造业的应用现状与未来展望

鉴于 AI 在制造领域的巨大潜在优势，不难理解为何制造企业会对 AI 产生兴趣。但就 AI 在制造领域的实际应用而言，仍有改进空间。例如，并非所有制造企业的 AI 战略都与业务目标相契合，并有衡量方法评估 AI 在赋能 ERP 方面的效能。

ERP 是创新制造解决方案的核心要素，因此制造企业必须确保现有的 IT 架构和 ERP 解决方案组合能与其计划引入的 AI 功能兼容并发挥协同效应。尽管采用 AI 的进展稍显滞后，但制造业持续拥抱 AI 是大势所趋。

两大因素的融合使得 AI 在制造业中的应用比以往任何时候都更具可行性，也让我们有理由相信这一趋势将持续存在：

智能工厂流程生成宝贵数据

随着智能工厂和工业 4.0 计划的推进，摄像头、传感器等全天候追踪制造流程的技术设备日益普及，使制造企业能实时为 AI 系统提供海量数据。这不仅有助于制造企业充分挖掘数据价值，还能支持特定的 AI 用例落地生效。事实上，AI 在制造领域的许多关键应用都需要依赖于这些数据，如预测性维护、数字孪生技术和 AI 辅助视觉检测。更重要的是，通过将海量数据与聚焦具体业务目标的 AI 系统对接，制造企业可以提升客户价值，并帮助员工加速积累经验和培养技能，缓解人才短缺问题。

对话式 AI 推动人工智能普及化

与此同时，得益于机器学习领域的新近发展（如生成式 AI 的突破），对话式 AI 已成为现实。这意味着什么？这意味着人类可以使用自然语言（而非代码）与 AI 进行交流协作。这一变革意义重大，因为它降低了 AI 的使用门槛，让不同技能水平的员工（从运营与供应链管理人员到工厂一线员工）都能利用 AI 工具提升工作效率和生产力。这极大提升了 AI 激发人类潜能和助力提高运营效率的价值。

制造业应用 AI 的挑战和顾虑

尽管 AI 优势显著，但一些企业对在生产流程中实施 AI 仍心存顾虑，主要体现在：

技能型人才短缺

部署和运营 AI 辅助功能需要具备相关技能的人才。但值得庆幸的是，AI 本身就提供了破局之道：

• AI 可以帮助企业招聘到具备所需技能的人才
• 现有员工可以利用 AI 驱动的 HR 解决方案（如学习和发展管理软件）掌握新技能
• AI 辅助技术能提供操作指引，并帮助制造企业落实必要的合规和安全规程，从而更有效地保障员工安全
• 生成式 AI 支持 AI 助手和智能副驾理解自然语言指令，这使得非 IT 员工也能轻松使用 AI 功能，例如，即使没有丰富的经验，员工也能为客户配置复杂的解决方案
• 许多软件提供商已将 AI 深度融入其业务解决方案中。比如，SAP 在多个层级的解决方案中都融入了 AI 技术，这意味着，SAP Cloud ERP 客户可以直接使用内置的 AI 功能

AI 安全、可靠和负责任的使用

和很多创新制造解决方案一样，AI 的使用也需要监管和约束机制，尤其是当 AI 处理敏感数据时。要解决这一问题，企业需要采取两个关键步骤。

首先，制造企业应优先推行合乎道德且负责任的 AI 实践，并选择秉持相同理念的第三方软件提供商。其次，为保障企业及客户数据安全，企业最好选择致力于以道德、透明、合规且安全的方式处理数据的 AI 解决方案提供商。鉴于制造企业面临各种网络安全风险、蓄意破坏和知识产权盗窃威胁，这一点尤为重要。

有安全意识的提供商都具备以下特点，请注意甄别：

• 绝不将客户数据分享给第三方用于 AI 模型训练
• 基于严苛的标准采用负责任的方式开发 AI 解决方案
• 采用先进的数据安全措施，始终保障数据安全
• 致力于确保技术透明和可解释性

复杂企业架构下的大规模业务转型

智能制造通常涉及大量 IT 基础设施。很多企业在经历多次并购后，会存在各种各样的遗留系统。在如此复杂的企业架构中大规模部署 AI似乎困难重重。但值得欣慰的是，制造企业不必独自应对这一挑战：他们可以与软件提供商合作，联合制定 clean core 战略，构建 AI 就绪的企业架构。

制造业 AI 应用入门指南

和大多数创新制造解决方案一样，在制造业引入 AI 也遵循以下步骤：

• 开展调研。全面了解 AI 技术的现状与功能，研究各种应用场景，并分析其他企业已取得的成果。
• 评估收益。基于制造业务的性质思考以下问题：企业当前面临哪些挑战？AI 能否解决这些挑战？是否拥有大量未被充分利用的数据？AI 能为制造流程带来哪些收益？
• 制定目标。和许多其他工具一样，要想充分发挥 AI 的影响力，企业需要有目的、有策略地使用这项技术。企业应基于业务目标制定相对应的 AI 采用战略，明确期望获得的收益和实现方式。
• 筛选供应商。安全性、合规性和数据保护是 AI 解决方案的核心要素。为保护企业及其客户的利益，企业应全面评估潜在的 AI 提供商，确保其数据安全实践透明且符合标准。
• 获取专业支持。许多软件提供商，尤其是 ERP 和业务优化领域的软件提供商已经非常精通 AI 技术，他们可以帮助你制定 AI 部署战略，甚至协助你在企业中引入 AI。如果你使用的 ERP 系统已支持 AI 功能，在企业中引入 AI 可能比想象中更简单。采用嵌入式 AI，制造企业无需自行构建、维护和迭代模型，即可享受 AI 带来的优势。