科技浪潮迅猛席卷而来，其中，现代制造业正历经着变革，且是前所未有的那种变革。人工智能也就是AI，还有自动化，它们作为这场变革里核心的驱动力，正在深度地重塑着制造业的生产模式，也在重塑其管理理念以及产业生态，进而引领着制造业朝着一个全新的发展阶段迈进。

  一、AI与自动化：从概念到深度融合

  自动化是以机械、电子、计算机以及信息技术等为手段，旨在达成各种操作与流程的自动执行，进而减少人的直接参与，它是工业革命的重要成果，其遵循预先设定好编程规则，主要处理预设的、带有规则性的任务，在提高生产效率与质量、降低成本这一些方面发挥了巨大作用句号。人工智能属于计算机科学的一类分支，它着力于使计算机系统，拥有获取知识的能力，具备处理知识的能力，拥有存储知识的能力，具备使用知识的能力，还能学习知识，拥有自主推理的能力，能够自主决策，能够进行规划，能够付诸行动，以此模拟人类的思考方式与行为模式，并且具备自主学习以及适应的能力。

  往昔，自动化主要处理“替代人手”的难题，致使机器能够精确地施行人类所设定的任务。可是，于应对复杂且多变的生产环境以及任务需求之际，传统自动化系统显得力不能及。而人工智能的现身，给自动化赋予了“智慧”的头脑，使其能够依据环境的改变做出自适应决策。自动化又为人工智能提供了“执行力”，让AI模型能够于物理世界里达成其决策与行为。这两者深度融合之后，形成了被称作“智能自动化”的东西，它是这么一种利用AI技术驱动的自动化系统，借助此系统机器能够自主去完成任务，能够进行优化，还能够进行决策，甚至在不存在人类干预的情形下执行复杂工作。

  二、AI与自动化在制造业各环节的深度应用（一）研发设计环节

  到了研发设计的阶段之时，AI跟自动化技术给制造业带去了创新突破，依照大模型技术的计算机辅助设计工具即是CAD，借助训练大量制造业CAD数据，它可以跟用户开展交互式对话，完全理解用户的设计需求，进而自动生成契合工程要求的设计草案，大模型技术的加入致使系统能够智能调整参数，保证设计方案严格遵照行业标准以及性能要求，明显较短了产品研发周期，减少了设计成本。例如，理想汽车位于北京的工厂，运用人工智能技术平台来设计规划总装车间的产线，采用了经由AI赋予能力的智能设计工具，迅速实现了传送系统、装配以及存储系统等的定制实施，把产线配置的时间降低了50%，让系统集成的效率提升了43%，还缩减了70%的有效技术工时。

  深度融合工业数据库与人工智能算法后的智能工艺设计能快速评估不同材料和工艺对产品质量的影响，依托AI技术快速匹配最优组合方案，降低了试错成本，缩短了产品研发周期。智能仿真模拟利用先进的AI算法与高性能计算平台构建高度逼真的虚拟仿真环境，模拟产品在不同条件下的可靠性，实现产品的全面评估与分析，减少了产品试验的时间和成本，提前发现设计缺陷，优化产品性能。

  （二）生产制造环节

  智能制造环境下的生产调度，借助AI与MES、EAM等核心工业软件的集成，达成生产数据和历史记录的深度研习与剖析。依据市场需求变化及生产能力状况，展开预估，优化排产规划，恰当安排生产流程项。与此同时，即时解析设备状态、物料流动、能耗情形，构建生产过程的高效协同体系，达成生产流程的自动化以及智能化管理决断。举例来说，联想Smart APS解决方案借由智能算法令以及实时数据二者的集成，把排程时间从2小时降低至大约3分钟，使交付达成率提升了3.5倍，并且还能够与供应链进行协同，进而提升响应速度，以及资源利用率。

  质量把控以及缺陷甄别，传统的质量检验依靠人工凭借视觉观察加上经验判断，不但效率十分低，而且还极易出现遗漏疏忽。然而由AI推动的质量控制系统借助计算机视觉以及机器学习算法，能够自行检测产品表面的细微缺陷。比如说，华为昇腾AI质检对富士康光伏控制器产线起到助力作用，每月检验数量达6000多台，准确率超过99%；宝德计算机把它贯穿于来料检验、生产检验以及包装检验过程中，准确率同样超过99%。AI视觉检测系统能够达成24小时不间断地进行质量检测，极大程度提高检测效率以及准确性，保证唯有符合标准的产品才会进入到下一环节，明显减少不良品的产生。

  设备故障，是影响生产效率的重要因素之一，而且停机时间，同样也是影响生产效率的重要因素。制造企业，若想实现预测性维护，可通过引入AI技术来达成此事。那么AI呢，它能够通过分析设备运行时的振动数据，以及温度数据，还有声学等多源时序数据，准确识别出设备的早期故障特征，进而预测出其剩余使用寿命，如此一来，就能避免非计划停产给流程工业造成重大经济损失。假设存在这样一种情况，有这么一个电机厂，它专门针对电机驱动系统展开相关工作，在轴承这个特定的部位，以及绕组这个特定的部位，都安装了传感器，以此来采集运行数据，之后有一个系统，它会对采集到的数据进行清洗，并且提取其中的特征，再用那些采用机器学习算法展开数据分析工作，由此来学习运行时的状态模式，等到出现异常情况的时候，便会发出预警，同时给出维修的建议，这样做有效地避免了因为过度维修而造成的资源浪费，也避免了由于维修不足而引发的突发故障，显著地提升了设备的综合利用率，从而保障了生产线能够长期保持稳定运行状态。

  智能机器人的应用情况是，当今的现代智能机器人，已不再仅仅局限于去执行那些简单的操作了。它们能够借助深度学习以及计算机视觉技术，辨识出生产过程当中存在的问题，并且主动地去进行调整。AI算法还能够助力机器人与其他设备开展协同工作，从而优化整个的生产流程。比如说：艾利特EC系列协作机器人被应用到汽车零部件组装当中，单件装配的时间从126秒缩短至89秒，设备的利用率从78%提升至93%。机器人承担高强度的重复任务，人负责管理复核，进而提升了生产线的灵活性以及效率。

  （三）运营管理环节

  智能化的供应链管理，其中AI于供应链管理里的应用，可助力企业对供应链状态进行实时的监控，会预测需求的波动情况，还能对库存管理予以优化。借助机器学习算法以及高级预测分析技术，去综合分析市场需求，企业自身的生产能力，还有供应链的动态变化，进而预测市场趋势以及生产需求，达成精细化的库存水平控制。比如说，经由分析历史数据以及市场趋势，AI系统能够精准预测原材料需求，以此来优化采购计划，削减库存积压，降低库存成本，提升资金周转效率。与此同时，当面临供应链中断这类风险之际，AI可以自动去关联知识库当中的替代材料方案，以及供应商评估报告，而后为决策者供给实时应急策略，进而让企业异常响应速度提高50%，使得战略执行偏差率下降20%。

  关于智能运营数据洞察，深度学习算法与大数据分析相融合之处在于，AI 可深入剖析历史生产数据，还能实时监控生产流程信息。能够借助这样的融合，洞察各个环节的数据，进而统管这些数据。通过对这些数据的洞察和统管，针对生产活动开展规划、组织、协调以及控制。举例来说，中国巨石股份有限公司依据工业大模型塑造了智能生产制造数据分析方案，达成海量生产数据分析深层次的洞察。该方案支持多种格式的数据源，给予高级别的数据安全保障，最终对企业的生产决策给予有力支持。

  依托自然语言处理与知识图谱技术，大模型被应用于知识管理，以提升企业内部知识资源的整理效率，提升企业内部知识资源的分类效率，对文档、手册、案例研究等资料进行高效归档，对文档、手册、案例研究等资料进行高效标签化，让员工能够通过智能搜索迅速访问所需信息，让员工能够通过智能搜索精确访问所需信息，提升信息检索效率，使员工能够更专注于核心工作。同时呢，在知识管理中这么做还能促进企业内部知识共享，促进企业内部知识创新。比如说，天奇自动化工程股份有限公司基于大模型技术打造智能化中试车间，这一举措减少了对人工操作的依赖，降低了长期运营成本，提升了产品和服务质量。

  （四）产品服务环节

  经由深度学习以及数据挖掘技术，从海量的客户交互数据里提取洞察，剖析客户行为模式与偏好，为企业供给精准的市场细分以及个性化服务策略，这属于客户数据分析！借此助力企业更优地明了客户需求，优化产品与服务，提升客户满意度并增进市场竞争力。

  利用大数据分析来构建用户画像，凭借产品营销服务，借助对客户历史数据的剖析创立用户画像，为客户给予个性化的产品推荐或者定制服务提升企业竞争力，提高客户转化率与满意度进而提升企业市场响应能力，增进客户忠诚度，像飞鹤奶粉与创新奇智携手合作，基于人工智能图像识别技术开发智能管理系统，达成零售端货架布局的实时监控以及智能分析，优化市场营销计划由此缩减运营成本，从而提升综合效益。

  先说产品售后服务，借助自然语言处理、数字人等技术，AI 可理解客户问题并回应，能 24 小时不间断提供服务，能快速响应且解决客户问题。再说，凭借增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，可模拟产品实际使用场景，能让客户在购买前获更真实体验，可提高客户服务效率与质量，能减少客户等待时间，还能增强客户体验与满意度。

  三、AI与自动化融合带来的产业变革与挑战（一）产业变革

  生产模式发生变革，AI跟自动化相融合，促使制造业从大规模标准化生产朝着大规模定制化生产转变，企业能够依据消费者的个性化需求，去优化生产工艺以及流程，进而展开定制化生产，借助AI的智能化生产调度系统，制造企业可依据客户订单迅速调整生产线，达成小批量、多品种的高效生产。比如说，于服装、汽车这般的行业之中，AI能够依照消费者的设计所需、尺寸要求以及颜色偏好，自行调整生产工艺，供应个性化定制产品，用以满足市场对于个性化产品的需求，进而增强企业的市场竞争力。

  制造业产业链上下游企业间的协同合作，因AI与自动化的应用得以促进，这属于产业生态重构，借助实时数据共享以及智能决策，供应链各环节能更紧密衔接，达成资源的优化配置与高效利用，与此同时，AI同物联网、大数据、5G等前沿技术深度融合，提供了制造业智能化转型的核心引擎，形成完整的智能制造技术体系，推动了产业生态的重构与升级。

  提升竞争力：AI跟自动化相融合，极大提升了制造业生产率、产品质量以及企业创新能力，借由优化生产具体流程，降低生产所需成本，提高产品合格品比率等途径，企业能够于充满激烈竞争的市场里筑牢优势一席之地。与此同时，AI技术的运用还给企业送去些新型的业务模式以及增益点，像基于数据驱动的决策给予支撑、个性化定制服务这般，进一步拔高了企业核心竞争力。

  （二）面临挑战

  技术投入成本高昂，引入AI以及自动化技术，这要求企业投入诸多资金，用于硬件设施方面，还有软件开发之际，以及人员培训等范畴。对于部分中小型企业来讲，高昂的技术投入，很可能会变成它们实施智能化转型的阻碍。

  数据质量方面存在问题，安全问题同样存在，AI的应用依靠大量高质量数据，在制造业里，数据质量参差不齐，数据完整性也不一样，另外，因为涉及企业核心竞争力，一些敏感数据的安全性有问题，隐私保护方面也是挑战，在AI应用时是大难题，怎样确保数据安全，还能合理利用数据，这是制造企业要解决的重要问题。

  有这样一种情况，专业人才处于短缺状态，AI以及自动化技术的应用呢，是特别需要大量专业人才的，这些专业人才涵盖了数据科学家、AI工程师、机器学习专长的专家、自动化控制方面的工程师等等。可是呢，目前在全球范围之内，相关人才的供给和需求相比，远远没办法满足需求。企业在引入新的技术之时，很可能会碰到人才短缺这样的问题，要借助外部合作、人才培养以及技术转移等多种方式去解决这一问题。

  系统集成以及兼容性难题：AI跟自动化技术进行集成，得要解决和现有系统的兼容性问题。于制造业里，企业常常会使用多种不一样的信息系统，像制造执行系统（MES），企业资源计划（ERP），供应链管理系统（SCM）等。为达成AI与自动化技术的有效集成，企业需要构建统一的技术架构以及数据接口，保证各系统之间能够无缝对接且协同工作。

  四、未来展望

  尽管面对着许多挑战，可是AI跟自动化融合给现代制造业带来的发展机遇是不能被忽视的。随着技术持续进步，并且应用成本渐渐降低，越来越多的制造企业会能够享受到智能化转型带来的红利。未来，AI和自动化会在制造业里发挥更重要的作用，推动制造业朝着更高水平的智能化、绿色化、融合化方向发展。

  于智能化范畴内，制造业会达成从单点智能朝着系统级自主智能的跨越提升，智能工厂会成为主导方面，生产进程会达成全流程的自主决断、自主优化以及自主施行，近乎不需要人工进行干涉，于绿色化层面，AI跟自动化技术将协助制造业达成节能减排以及可持续发展，经过优化生产流程、提升能源利用效率、削减原材料浪费等途径，降低制造业对环境所造成的影响。在融合化这一方面，AI会与自动化一道，和物联网、大数据、云计算、区块链等新兴技术进行深度融合，进而形成更为完善的智能制造生态系统，以此推动制造业跟其他产业的跨界融合以及协同发展。

  现代制造业的未来正被AI与自动化，以不可阻挡的态势所定义。对于制造企业而言，应当积极去拥抱此项变革，加大技术方面的投入。也要培养专业人才，加强创新合作。靠着这些共同推动制造业的智能化转型，以及高质量发展，从而在全球市场竞争里赢得先机，进而创造更加美好的未来。