装备制造业：加快布局“人工智能+”

姜红德

随着人工智能技术的推广应用，装备制造业成为“人工智能+”的主要阵地之一。装备制造业包括航空航天、船舶、汽车、轨道交通等重点领域，是近年来国家倡导的战略性新兴产业之一。当前我国装备制造业面临转型升级，并逐步向高质量方向发展，这一过程中自然离不开与人工智能、大数据、5G等技术的融合，加入“人工智能+”行动也是必然选择。

装备制造业的特点与挑战

装备制造业承担着为国民经济各部门提供生产工具、带动相关产业发展的重任，也被认为是“工业的心脏”和“制造业的脊梁”。装备制造业即“生产机器的机器制造业”，对于企业来说，其生产的产品是一台设备，如机床、测试设备等；或是一条产线，如汽车自动化生产线、家电自动化生产线等。

在竞争日益激烈的背景下，装备制造行业企业需要提供的产品具有更短的交货期、更高的质量、更强大的功能，同时伴随全球数字化、智能化及物联网发展的浪潮，对产品的个性化、智能化要求也越来越高，这给装备制造行业的研发和制造都带来了巨大的挑战，数字化转型势在必行。

装备制造行业产品种类多、非标多、小批量、个性化定制生产，并且制造技术及工艺复杂。由于装备制造业的行业特点，多数企业面临着多重挑战。具体来说，包括研发设计变更多、生产管控复杂、项目管理难度高、成本管理难等问题。

在研发设计环节，装备制造业通常按单改型或设计，边设计边生产，需求不确定、变更频繁、并且产品结构复杂，BOM层级多，零部件多，研发项目管理繁杂导致开发周期不可控、设计标准化与需求个性化的冲突、样件开发测试成本高等。

在采购管理环节，采购订单履行环节的不透明导致生产计划交付难以保障；外购产品质量高风险；外协管理失控等。

在生产管理环节，装备制造涉及的产品结构复杂，零部件众多，工序多且长，订单交付（OTD）周期长，管控点众多且复杂，制造过程不透明，导致运营执行难度非常大；人、机混合以及自动化程度差异导致的节拍、制程周期不稳定等。

此外，在市场与销售管理、计划协同、仓储与售后管理等环节，装备制造业也同样面临着许多挑战。

装备制造业如何面对“AI+”时代？

人工智能技术的快速发展，在加速装备制造业研发创新步伐的同时，还可以在提升生产效率、供应链管理、需求预测、设備维护等方面发挥重要作用。

在促进研发创新方面，与人工智能相关的大数据、云计算、5G等技术近年来发展迅速，从根本上业改变了装备制造业技术创新落后的现状，工业互联网、工业软件的发展取得了很大的突破，一些重要技术成果转化为重要的成产力，提升了企业的竞争能力。AI时代对技术和数据分析人才的需求日益增长。越来越多的企业正在组建由数据科学家、AI工程师和行业专家组成的团队，共同推动技术创新和业务发展。

通过对关键数据的收集和分析优化，可以提升装备制造业的生产效率。一项针对制造业的研究显示，企业通过对生产数据的分析优化流程，平均可提升生产效率15%。

在机器学习和深度学习技术快速发展的背景下，通过训练算法模型识别模式和趋势，装备制造企业能够预测市场需求，从而提前调整生产线。通过引入AI算法对销售数据进行分析，成功预测了下一个季度的市场热点产品，提前布局。

利用AI进行供应链管理也是提升商业价值的有效途径。结合历史数据和市场动态，装备制造企业可以优化库存管理，减少过剩或缺货的风险。应用AI技术对供应链流程进行优化后，库存周转率提高30%。

当然，所有的技术创新、模式创新都不是孤立的，随着人工智能与装备制造业的深入融合，有效地推进了项目的顺利实施，企业也能更加有效地拓展合作网络，释放更大的潜力。

案例：中国一汽的“AI+”应用实践

AI技术在汽车行业的应用广泛而深入。在智能制造方面，人工智能技术使得汽车制造的效率和质量得到提高，降低制造成本。例如机器视觉检测、机器人自动化作业、智能装配等都是人工智能在智能制造方面的应用。此外，在智能维护方面，人工智能技术可以更好地监测汽车的运行状态，及时发现并预测故障，从而减少汽车的维护成本。例如，故障诊断、远程监测、预测性维护等都是人工智能在智能维护方面的应用。

在汽车制造最为复杂的设计环节，需要有丰富知识和经验的工程师在2万多个零部件、数十万个参数里找到满足需求的各种组合，再写文档、画图纸。然而，有了大模型的助力，工程师只需要描述需求，大模型就可以高效地找到所需的组合信息，自动生成设计文档初稿，汽车研发周期和成本大幅缩减。

据中国第一汽车集团（简称中国一汽）体系数字化部企业运营部总监孟祥月介绍，目前中国一汽已经实现了自动化设计、自动化绘图、自动化代码生成，基于模型的系统工程持续迭代。AI大模型不仅降低了汽车产品设计开发的门槛，还提升研发效率。过去一年来，中国一汽数字化部开发团队共计写了整整4296万行代码。有了AI大模型之后，至少一半的代码可以交给大模型来写了。

与此同时，基于大模型打造的商业智能（GPT-BI）现在已经成为该企业员工日常不可或缺的助手。与传统商业智能（BI）的“固定问答”相比，基于人工智能大模型的GPT-BI能实现问答任意组合，数据随时穿透，做到“问答即洞察”，并能达到近90%的高准确率。这背后相当于打通了中国一汽生产链、供应链上各个环节中存在的数据壁垒，实现了全生命周期工业数据的自动化流转。简而言之，这相当于为每位员工配备了一个随时待命、随问随答的“数据分析师”。