裝備制造業：加快布局“人工智能+”

姜紅德

隨著人工智能技術的推廣應用，裝備制造業成為“人工智能+”的主要陣地之一。裝備制造業包括航空航天、船舶、汽車、軌道交通等重點領域，是近年來國家倡導的戰略性新興產業之一。當前我國裝備制造業面臨轉型升級，并逐步向高質量方向發展，這一過程中自然離不開與人工智能、大數據、5G等技術的融合，加入“人工智能+”行動也是必然選擇。

裝備制造業的特點與挑戰

裝備制造業承擔著為國民經濟各部門提供生產工具、帶動相關產業發展的重任，也被認為是“工業的心臟”和“制造業的脊梁”。裝備制造業即“生產機器的機器制造業”，對于企業來說，其生產的產品是一臺設備，如機床、測試設備等；或是一條產線，如汽車自動化生產線、家電自動化生產線等。

在競爭日益激烈的背景下，裝備制造行業企業需要提供的產品具有更短的交貨期、更高的質量、更強大的功能，同時伴隨全球數字化、智能化及物聯網發展的浪潮，對產品的個性化、智能化要求也越來越高，這給裝備制造行業的研發和制造都帶來了巨大的挑戰，數字化轉型勢在必行。

裝備制造行業產品種類多、非標多、小批量、個性化定制生產，并且制造技術及工藝復雜。由于裝備制造業的行業特點，多數企業面臨著多重挑戰。具體來說，包括研發設計變更多、生產管控復雜、項目管理難度高、成本管理難等問題。

在研發設計環節，裝備制造業通常按單改型或設計，邊設計邊生產，需求不確定、變更頻繁、并且產品結構復雜，BOM層級多，零部件多，研發項目管理繁雜導致開發周期不可控、設計標準化與需求個性化的沖突、樣件開發測試成本高等。

在采購管理環節，采購訂單履行環節的不透明導致生產計劃交付難以保障；外購產品質量高風險；外協管理失控等。

在生產管理環節，裝備制造涉及的產品結構復雜，零部件眾多，工序多且長，訂單交付（OTD）周期長，管控點眾多且復雜，制造過程不透明，導致運營執行難度非常大；人、機混合以及自動化程度差異導致的節拍、制程周期不穩定等。

此外，在市場與銷售管理、計劃協同、倉儲與售后管理等環節，裝備制造業也同樣面臨著許多挑戰。

裝備制造業如何面對“AI+”時代？

人工智能技術的快速發展，在加速裝備制造業研發創新步伐的同時，還可以在提升生產效率、供應鏈管理、需求預測、設備維護等方面發揮重要作用。

在促進研發創新方面，與人工智能相關的大數據、云計算、5G等技術近年來發展迅速，從根本上業改變了裝備制造業技術創新落后的現狀，工業互聯網、工業軟件的發展取得了很大的突破，一些重要技術成果轉化為重要的成產力，提升了企業的競爭能力。AI時代對技術和數據分析人才的需求日益增長。越來越多的企業正在組建由數據科學家、AI工程師和行業專家組成的團隊，共同推動技術創新和業務發展。

通過對關鍵數據的收集和分析優化，可以提升裝備制造業的生產效率。一項針對制造業的研究顯示，企業通過對生產數據的分析優化流程，平均可提升生產效率15%。

在機器學習和深度學習技術快速發展的背景下，通過訓練算法模型識別模式和趨勢，裝備制造企業能夠預測市場需求，從而提前調整生產線。通過引入AI算法對銷售數據進行分析，成功預測了下一個季度的市場熱點產品，提前布局。

利用AI進行供應鏈管理也是提升商業價值的有效途徑。結合歷史數據和市場動態，裝備制造企業可以優化庫存管理，減少過?；蛉必浀娘L險。應用AI技術對供應鏈流程進行優化后，庫存周轉率提高30%。

當然，所有的技術創新、模式創新都不是孤立的，隨著人工智能與裝備制造業的深入融合，有效地推進了項目的順利實施，企業也能更加有效地拓展合作網絡，釋放更大的潛力。

案例：中國一汽的“AI+”應用實踐

AI技術在汽車行業的應用廣泛而深入。在智能制造方面，人工智能技術使得汽車制造的效率和質量得到提高，降低制造成本。例如機器視覺檢測、機器人自動化作業、智能裝配等都是人工智能在智能制造方面的應用。此外，在智能維護方面，人工智能技術可以更好地監測汽車的運行狀態，及時發現并預測故障，從而減少汽車的維護成本。例如，故障診斷、遠程監測、預測性維護等都是人工智能在智能維護方面的應用。

在汽車制造最為復雜的設計環節，需要有豐富知識和經驗的工程師在2萬多個零部件、數十萬個參數里找到滿足需求的各種組合，再寫文檔、畫圖紙。然而，有了大模型的助力，工程師只需要描述需求，大模型就可以高效地找到所需的組合信息，自動生成設計文檔初稿，汽車研發周期和成本大幅縮減。

據中國第一汽車集團（簡稱中國一汽）體系數字化部企業運營部總監孟祥月介紹，目前中國一汽已經實現了自動化設計、自動化繪圖、自動化代碼生成，基于模型的系統工程持續迭代。AI大模型不僅降低了汽車產品設計開發的門檻，還提升研發效率。過去一年來，中國一汽數字化部開發團隊共計寫了整整4296萬行代碼。有了AI大模型之后，至少一半的代碼可以交給大模型來寫了。

與此同時，基于大模型打造的商業智能（GPT-BI）現在已經成為該企業員工日常不可或缺的助手。與傳統商業智能（BI）的“固定問答”相比，基于人工智能大模型的GPT-BI能實現問答任意組合，數據隨時穿透，做到“問答即洞察”，并能達到近90%的高準確率。這背后相當于打通了中國一汽生產鏈、供應鏈上各個環節中存在的數據壁壘，實現了全生命周期工業數據的自動化流轉。簡而言之，這相當于為每位員工配備了一個隨時待命、隨問隨答的“數據分析師”。