当前制造业正面临多重挑战：原材料成本攀升、劳动力短缺、供应链脆弱性加剧，以及消费者对定制化产品需求增长的压力。在此背景下，人工智能（AI）已从边缘辅助技术升级为应对这些挑战的核心战略工具，不仅助力制造商实现降本增效、提升质量，更成为重塑行业竞争力、支撑企业长期战略的关键驱动力，推动制造业从 “自动化” 向 “智能化” 深度转型。
从战略价值来看，AI 与制造业核心目标的绑定日益紧密。多数制造商的核心诉求是在控制成本的同时，提升生产吞吐量与产品质量，而 AI 通过三大关键场景直接支撑这些目标：一是预测性维护，借助传感器数据与机器学习算法，提前预判设备故障，减少非计划停机时间；二是动态生产调度，结合订单需求、设备状态、供应链信号实时调整生产计划，优化资源分配；三是供应链数据分析，识别供应链中的潜在风险（如原材料短缺、物流延迟）并给出应对方案。谷歌云的一项调查显示，超半数制造行业高管已在规划、质量管控等后台领域部署 AI 智能体，且这些应用均与可量化的业务成果直接挂钩 —— 减少停机时间、降低废品率、提升设备综合效率（OEE）、增强客户响应速度，这些成果共同构成企业战略优势，助力其在市场竞争中占据主动。
行业实践案例进一步验证了 AI 的落地价值。Motherson Technology Services 在引入基于智能体的 AI 系统、整合数据平台并推进员工赋能后，取得显著成效：维护成本降低 25%-30%，设备停机时间减少 35%-45%，生产效率提升 20%-35%，展现出 AI 对生产全流程的优化能力。ServiceNow 的调研则显示，超半数领先制造商已建立正式的数据治理体系，为 AI 应用提供数据基础，且这些企业普遍将 AI 嵌入实际工作流程，而非停留在试点阶段 —— 例如某汽车零部件厂商通过 AI 视觉检测系统，将产品缺陷识别率提升至 99.8%，同时将质检时间缩短 50%，印证了 AI 从 “试验” 到 “量产” 的落地路径已逐步成熟。
对于制造业的云服务与 IT 领导者而言，成功部署 AI 需重点关注六大核心维度，这些维度构成 AI 落地的关键支撑体系。首先是数据架构设计，制造业对实时决策需求极高（如设备维护、质量检测需低延迟响应），因此需平衡边缘设备（通常为运营技术 OT 系统）与云服务的协同 —— 微软的成熟度指南指出，数据孤岛与老旧设备仍是主要障碍，因此标准化数据采集、存储与共享方式，成为多数前瞻制造企业的首要步骤，例如某电子代工厂通过统一数据格式，将车间传感器数据与云端分析平台打通，实现设备参数的实时监控与异常预警。
其次是应用场景排序，ServiceNow 建议采用 “小步快跑、逐步规模化” 的策略，避免陷入 “试点陷阱”（即大量试点项目无法落地）。优先选择 2-3 个高价值、易量化的场景启动，如预测性维护（可直接减少维护成本与停机损失）、能源优化（降低能耗支出）、质量检测（提升良品率），待验证价值后再横向扩展。例如某食品加工厂先以 “AI 能耗优化” 为切入点，通过算法调整生产线温度、转速等参数，实现单条生产线能耗降低 12%，随后将该模式推广至全厂，最终年节省能源成本超千万元。
第三是治理与安全体系，OT 设备与 IT、云系统的连接会增加网络安全风险 —— 部分老旧 OT 设备设计时未考虑互联网暴露风险，易成为攻击入口。因此，领导者需明确数据访问规则（如谁能查看生产数据、谁有权调整 AI 模型参数），并建立实时监控机制，同时将 AI 治理贯穿项目全周期，而非待后期补建。某航空零部件制造商在 AI 项目启动初期，便制定数据分级标准，对涉及产品质量的核心数据设置 “双人审批” 访问权限，有效防范数据泄露风险。
第四是劳动力与技能培养，人的因素仍是 AI 落地的关键。操作工人对 AI 系统的信任度、使用熟练度，直接影响技术应用效果；而自动化.com 的报告显示，制造业长期面临技能型劳动力短缺，因此技能提升计划成为 AI 部署的必要组成部分。例如某重型机械厂商针对一线工人开展 “AI 辅助设备操作” 培训，通过模拟系统让工人熟悉 AI 预警信号、参数调整逻辑，最终使工人对 AI 系统的接受度从初期的 30% 提升至 85%，设备故障率也随之下降。
第五是供应商生态中立性，制造业环境涉及物联网传感器、工业网络、云平台、车间工作流工具等多类设备与系统，领导者需优先考虑 “互操作性”，避免依赖单一供应商导致的 “锁定风险”。核心目标是构建适配企业自身工作流程的灵活架构，而非照搬某一厂商的解决方案。例如某汽车组装厂采用开放式工业互联网平台，兼容不同品牌的 AGV 机器人、智能相机，通过标准化接口实现设备间数据互通，后续引入新供应商时无需大规模改造现有系统。
最后是影响度量，制造商需定义清晰的 KPI 并持续监控，如停机时长、维护成本降幅、吞吐量、良品率等，以量化 AI 价值。Motherson 的成果为行业提供了现实基准，而企业自身需结合业务特点设定目标 —— 例如某医疗器械厂商将 “AI 质量检测准确率”“不良品返工成本降幅” 作为核心指标，每季度评估 AI 系统成效并迭代优化，确保技术应用始终贴合业务需求。
尽管 AI 在制造业的应用取得显著进展，仍有多重挑战亟待应对。技能短缺延缓部署进度，部分企业因缺乏 AI 数据分析师、OT-IT 融合人才，导致项目推进缓慢；老旧设备产生的碎片化数据难以整合，增加了 AI 模型训练的难度；传感器部署、系统集成、数据平台升级等前期投入，使成本预测存在不确定性；同时，生产系统连接性增强也带来了更高的安全风险。此外，AI 需与人类专业知识协同 —— 操作工人、工程师、数据科学家需紧密合作，而非各自为战，例如某化工企业建立 “AI + 工程师” 联合决策机制，AI 负责实时分析反应釜数据并提出调整建议，工程师结合经验判断是否执行，既发挥 AI 的实时性优势，又规避纯机器决策的风险。
不过，近期行业实践表明，这些挑战可通过合理的管理与运营架构化解。清晰的治理体系（如跨部门 AI 委员会）、跨职能团队（整合 IT、OT、生产、质量部门人员）、可扩展的技术架构，能有效降低 AI 部署难度并保障可持续性。例如某半导体制造商成立 “AI 转型办公室”，统筹数据治理、场景筛选、人才培训等工作，同时组建由工艺工程师、数据科学家、IT 人员构成的专项小组，针对 “晶圆缺陷检测” 场景开展联合攻关，最终将检测效率提升 40%，缺陷漏检率降至 0.05%。
针对制造企业领导者，文章提出七大战略建议：一是将 AI 举措与业务目标强绑定，确保所有项目均关联停机时间、废品率、单位成本等核心 KPI；二是采用 “边缘 – 云混合架构”，实时推理任务（如设备异常检测）在边缘端处理以降低延迟，模型训练、长期数据分析则依托云端平台；三是投资人才建设，组建 “领域专家 + 数据科学家” 混合团队，并为操作层、管理层提供 AI 技能培训；四是早期嵌入安全机制，将 OT 与 IT 视为统一安全环境，采用 “零信任” 原则（即默认所有访问均不可信，需验证身份）；五是逐步规模化，在单一工厂验证价值后再跨厂区扩展，避免盲目铺开；六是选择开放式生态组件，基于开放标准构建系统，保持供应商灵活性；七是动态监控性能，根据预设指标调整模型与工作流程，确保 AI 效果随业务变化持续优化。
综上，AI 在制造业的部署已不再是 “可选项”，而是支撑战略的 “必选项”。Motherson、微软、ServiceNow 等机构的实践表明，制造商通过整合数据、人才、工作流程与技术，能获取可量化的商业价值。尽管路径并非一帆风顺，但凭借清晰的治理、适配的架构、对安全的重视、业务导向的项目选择及对人的关注，AI 将成为制造业提升竞争力的切实杠杆，推动行业向更高效、更灵活、更智能的方向转型。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zhi-zao-ye-de-zhan-lyue-zhuan-xiang-ren-gong-zhi-neng-cheng
