近期，e-Works数字化企业网发布《AI人工智能在制造业的应用现状调研报告》。报告梳理了中国制造企业的人工智能应用概况，并探讨了人工智能项目落地的挑战，为制造企业推动人工智能应用提出应对策略和建议。本文摘取报告部分观点，以供读者学习借鉴。
01 AI在制造业的应用现状与趋势
① 生产制造相关应用是企业部署Al的首要选择
人工智能在制造业的潜在应用众多，覆盖研发设计、生产制造、质量管控、物流配送、供应链管理、销售、服务等整个价值链的各个环节。此次调查将AI在制造业的应用大致分为研发设计、生产制造、质量管控、物流供应链、营销服务、其他等六类，涉及产品辅助设计、生产排程与调度、质量控制与缺陷检测、采购预测、销售预测等35个应用场景。
▲制造行业AI应用场景（部分）
通过调研发现，企业正在积极探索AI的多样化应用场景，这也凸显了AI的广泛影响和多功能性。其中，生产制造相关应用是企业部署AI应用的首要选择，其次是研发设计、质量管控。生产制造是企业运营的核心环节，对于企业的成本控制、效率提升至关重要，是企业使用新兴技术的主要考虑环节。
▲生产制造环节AI应用场景分布情况
▲研发设计环节AI应用场景分布情况
② 企业AI应用首要关注降本增效和提高生产力
尽管AI技术发展迅速，但其在制造业的应用仍处于逐步渗透的阶段，落地应用效果有待实践检验。此次调研中，企业认为生产排程与调度应用效果最好，其次是产品辅助设计、销售预测、质量控制与缺陷检测、采购预测、教育与培训。生产排程与调度涉及优化算法的应用，而AI技术的发展催生了更多优化算法，并大幅提升了计算能力，为企业实现多约束条件下的动态排程优化提供了新的思路和方法。
企业AI应用的首要期望为降本增效和提升生产力。此次调研中，82%的企业希望通过AI应用提高效率和生产力，62%的企业希望降低成本。其次是提升现有产品和服务，以及增强企业创新能力。另外，28%的企业将获取新思路和新洞察等作为主要期望。
降本增效是企业经营管理的核心目标，企业期望通过新兴技术的应用为企业带来降本增效。AI在推动创新方面同样具有潜力，随着AI产品和解决方案更加多元化，未来企业可能会更加注重利用AI来增强产品设计、个性化营销等创新能力，推动业务的持续增长和转型升级。
③ AI在制造业的应用未来有望多点开花
制造企业在多个环节都有AI应用计划，这也意味着企业对AI在制造业的应用持有乐观的态度。随着AI在工业应用场景中的覆盖广度和深度的提升，更多潜在的价值场景将被发掘出来。从此次调研看，企业下一步AI应用主要聚焦在生产排程与调度、采购预测、产品辅助设计、生产工艺优化、数字孪生/仿真优化生产流程、库存优化、销售预测、智能辅助仿真分析等环节。
与此同时，AI及相关技术也在快速迭代，机器视觉、知识图谱等正在向多元场景纵深发展，也为企业的深化应用提供了可能性。例如，基于视觉的检测向高精度、标准化方向持续精进发展，在实现自动化检测的基础之上，帮助企业实现质量控制、工艺优化、安全预警等智能化升级；基于设备故障记录的知识抽取、知识库建立向智能化方向发展，在实现故障自主判断的基础之上，帮助企业实现预测性维护。
▲企业AI应用计划
02 蓝凌aiKM助力制造企业AI应用落地
顺应AI发展趋势，为帮助企业更好地将AI应用进行落地，蓝凌软件推出新一代智能知识管理平台:aiKM，其依托蓝博士AI-PaaS基座，内置标配大模型（通义千问32B/72B开源大模型），并适配其他主流大模型，以“助力企业大脑构建”为目标，以“双能”（赋能+智能）为驱动，基于“内容建模、大语言模型、DI&知识图谱”3大内核，面向研发、营销、质量、HR、战略等N类场景，提供多源知识数据接入、多形态知识管理、智能化知识消费、数字化知识运营4大核心功能。
对于制造企业而言，通过aiKM，可以搭建研发知识仓库、智能问答机器人、营销新人AI助手、设备故障知识图谱、IPD流程知识地图等各项功能应用，实现知识智能采集、智能入库、智能搜索等，加强知识资产利用，赋能组织业务高质量发展，激发新质生产力。
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