本文主要聚焦AI在當(dāng)今制造業(yè)前沿的應(yīng)用

在前三批全球燈塔網(wǎng)絡(luò)成員中，運(yùn)用AI的用例僅有不足20%，但在2023年12月最新加入的21家燈塔工廠中，近60%的用例已開始借助AI的力量（見圖1）。這一變革并非偶然：在這批新晉燈塔工廠中，基于AI的創(chuàng)新用例已取得矚目成就，不僅使生產(chǎn)效率提升兩至三倍，服務(wù)水平提升50%，也使缺陷率降低99%，能耗改善30%。

以特鋼制造領(lǐng)域?yàn)槔?，中信泰富特鋼在其生產(chǎn)流程中部署了眾多AI應(yīng)用，顯著提升了生產(chǎn)效率。通過精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)調(diào)整高爐運(yùn)作，該公司不僅令產(chǎn)量提升了15%，還實(shí)現(xiàn)了11%的能耗降低。而在生命科學(xué)設(shè)備領(lǐng)域，安捷倫公司（Agilent）通過整合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，打造出一套高效的工具包，短短4個(gè)月便將產(chǎn)品缺陷率降低了49%。

隨著企業(yè)不斷優(yōu)化AI預(yù)測(cè)與建議的置信度，這些技術(shù)正邁向成熟。億滋國(guó)際（Mondelēz）北京工廠部署了全新的工作模式：工廠一線工人現(xiàn)在更多扮演技術(shù)員的角色，而非僅僅是機(jī)器操作員。這種轉(zhuǎn)變不僅使生產(chǎn)率飆升了兩倍以上，還實(shí)現(xiàn)了70%的浪費(fèi)減少，以及10%~25%的能耗降低。

生成式AI的涌現(xiàn)預(yù)計(jì)將為全球經(jīng)濟(jì)帶來年產(chǎn)值高達(dá)2.6萬(wàn)億~4.4萬(wàn)億美元的增長(zhǎng)【1】。其中，近四分之一的增值有望來自于制造及供應(yīng)鏈相關(guān)活動(dòng)，因?yàn)樯墒紸I將為相關(guān)活動(dòng)領(lǐng)域帶來高達(dá)兩倍的生產(chǎn)力提升，以及近70%的任務(wù)自動(dòng)化。

相關(guān)技術(shù)已展現(xiàn)出超過50個(gè)潛力巨大的應(yīng)用場(chǎng)景，覆蓋了六大主要領(lǐng)域（設(shè)計(jì)、采購(gòu)、計(jì)劃、制造、交付、服務(wù)）以及兩大能力領(lǐng)域（數(shù)據(jù)與技術(shù)部署、人才與組織賦能）。而這一變革主要由內(nèi)容生成、洞察提取和用戶交互等新能力所推動(dòng)【2】。而在燈塔工廠身上，我們總結(jié)出了關(guān)于AI和生成式AI部署的五大洞察：一是AI用例已遍布整個(gè)運(yùn)營(yíng)價(jià)值鏈；二是資產(chǎn)化是實(shí)現(xiàn)AI快速大規(guī)模部署的有效方式；三是AI指揮中心正推動(dòng)自動(dòng)化達(dá)到新層次和系統(tǒng)級(jí)別；四是生成式AI正將AI的影響擴(kuò)展到車間之外；五是生成式AI的發(fā)展速度遠(yuǎn)超預(yù)期。

貫穿全流程的AI用例

早期的AI試點(diǎn)通常集中在單一流程上，因?yàn)檫@些流程的范圍最小、風(fēng)險(xiǎn)最低、迭代最快。迄今為止，超過80%的AI燈塔工廠用例都集中在流程層面。然而值得注意的是，AI正對(duì)供應(yīng)鏈的所有環(huán)節(jié)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，包括規(guī)劃、資產(chǎn)管理、質(zhì)量控制以及交付等關(guān)鍵步驟。

新晉燈塔工廠正是這種廣泛性和多樣性的明證。以規(guī)劃為例，鴻佰科技部署了一個(gè)AI需求預(yù)測(cè)模型，該模型通過訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)，在短短三年內(nèi)將預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升了27%；在工藝優(yōu)化方面，亨通光纖運(yùn)用歷史策略訓(xùn)練的模型，自動(dòng)調(diào)整預(yù)制坯和拉絲參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了工藝最優(yōu)化；在質(zhì)量控制領(lǐng)域，VitrA Karo通過在其窯爐中部署計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，成功將廢品率降低了68%；而在交付環(huán)節(jié)，華潤(rùn)建材科技通過自適應(yīng)優(yōu)化重型運(yùn)輸設(shè)備的路線，將提貨周期縮短了39%（見圖2）。

通過資產(chǎn)化實(shí)現(xiàn)AI推廣

為了在產(chǎn)出、質(zhì)量和交付績(jī)效等關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）上實(shí)現(xiàn)20%、40%甚至60%的顯著提升，企業(yè)需要將試點(diǎn)和概念驗(yàn)證（POC）的經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)展到每臺(tái)機(jī)器和每條生產(chǎn)線。一些企業(yè)已經(jīng)開始了長(zhǎng)達(dá)4~5年的試點(diǎn)、學(xué)習(xí)、推廣新技術(shù)和應(yīng)用的旅程。而其他公司，如中國(guó)溧陽(yáng)的寧德時(shí)代、印度索尼帕特的聯(lián)合利華和中國(guó)西安的強(qiáng)生，它們能夠借鑒公司其他燈塔的經(jīng)驗(yàn)，從一開始就進(jìn)行規(guī)?；O(shè)計(jì)。這些公司在多個(gè)流程中應(yīng)用了先進(jìn)的AI技術(shù)和其他創(chuàng)新技術(shù)，跳過了早期燈塔工廠所必須經(jīng)歷的陡峭學(xué)習(xí)曲線。

當(dāng)前，燈塔企業(yè)正在加速其AI試點(diǎn)項(xiàng)目，其中一個(gè)關(guān)鍵策略便是“資產(chǎn)化”——將用例“打包”成能夠快速且大規(guī)模部署的解決方案。其他行業(yè)也在效仿這一做法：在利用新興的低代碼或無代碼平臺(tái)創(chuàng)建AI應(yīng)用方面，相關(guān)領(lǐng)軍企業(yè)正以1.6倍的速度領(lǐng)先于其他企業(yè)，極大地加快了其開發(fā)進(jìn)程【3】。

燈塔企業(yè)已在制造領(lǐng)域證明了這種方法的成效。它們采用模塊化設(shè)計(jì)原則，確保了新資產(chǎn)與現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)的兼容性。同時(shí)，它們也在投資并使用各種生產(chǎn)力工具，如用于定制化界面的無代碼平臺(tái)。此外，它們還將基礎(chǔ)的數(shù)字技能培訓(xùn)材料，如演示視頻和標(biāo)準(zhǔn)操作程序，作為資產(chǎn)包的一部分，并對(duì)所有用戶開放。如此一來，新的AI用例和數(shù)字創(chuàng)新便能從局域內(nèi)的單一“本地”工具轉(zhuǎn)變?yōu)槿痉秶鷥?nèi)的可用資產(chǎn)，且又可在“本地”實(shí)現(xiàn)定制化。

未來視野：系統(tǒng)級(jí)自動(dòng)化指揮中心的崛起

幾個(gè)世紀(jì)以來，供暖、制冷、照明等技術(shù)不斷進(jìn)步。但智能家居的發(fā)展不單單是這些技術(shù)的簡(jiǎn)單延伸，而是通過智能控制系統(tǒng)整合相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)居住環(huán)境的自動(dòng)管理——自動(dòng)調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度、維護(hù)壁爐運(yùn)行、調(diào)整百葉窗角度，甚至根據(jù)語(yǔ)音指令播放音樂，或是提醒最佳出行時(shí)間、搭乘最近的地鐵等。智能工廠的發(fā)展同樣遵循這一理念；它們的優(yōu)勢(shì)源于“中央式”的智能運(yùn)用、更高級(jí)別的決策能力，以及讓人類“參與”而非“置身于”自動(dòng)化流程中。

認(rèn)知過程自動(dòng)化

與物理自動(dòng)化相似，這些認(rèn)知自動(dòng)化的過程也是分階段實(shí)施的：首先，利用智能技術(shù)來維持穩(wěn)定的操作流程，比如利用AI實(shí)時(shí)調(diào)整流程參數(shù)；其次，識(shí)別并采取恢復(fù)措施，如針對(duì)機(jī)器性能下降提出優(yōu)化方案，或建議調(diào)整配方，抵消原料中雜質(zhì)帶來的負(fù)面影響；最后，徹底實(shí)現(xiàn)“自我修復(fù)”——在制造和供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)自我調(diào)整，并將人類作為循環(huán)的一部分納入其中。

多數(shù)燈塔企業(yè)已實(shí)現(xiàn)前兩個(gè)階段的目標(biāo)，并正在加快步伐，朝著實(shí)現(xiàn)第三個(gè)目標(biāo)——“黑燈工廠”的概念邁進(jìn)。這一概念依賴于技術(shù)創(chuàng)新，旨在讓工廠的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平再上一個(gè)臺(tái)階。在這一過程中，前線的工作人員將從傳統(tǒng)的操作員角色轉(zhuǎn)變?yōu)榧寄苓M(jìn)階型專家。

全球休閑食品制造商億滋國(guó)際在北京建立了一個(gè)高度自動(dòng)化的面團(tuán)生產(chǎn)車間，其AI控制中心覆蓋了5條自動(dòng)化生產(chǎn)線、4輛智能導(dǎo)引車以及供應(yīng)鏈中的9種原料，不僅優(yōu)化了面團(tuán)的發(fā)酵過程，提高了生產(chǎn)一致性，還顯著提升了整個(gè)生產(chǎn)線和相關(guān)供應(yīng)鏈的產(chǎn)能與效率。另一方面，面對(duì)氣候變化引起的供水波動(dòng)，韓國(guó)水資源公司部署了一套AI運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，有效控制了水處理過程中的混合和沉淀等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這一系統(tǒng)的實(shí)施在短短兩年內(nèi)將產(chǎn)量提升了31%，公司目前正計(jì)劃將這一系統(tǒng)推廣至其他42家工廠。

兩家公司都實(shí)現(xiàn)了智能化的集中管理。它們不再僅僅將AI應(yīng)用于單一的生產(chǎn)流程，而是采用了能夠在整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)中運(yùn)作的AI指揮中心。這些先進(jìn)的解決方案能夠做出更加復(fù)雜和迅速的運(yùn)營(yíng)決策，無論是面對(duì)材料短缺的突發(fā)情況，還是處理高優(yōu)先級(jí)的訂單，或是在能源供應(yīng)受限時(shí)快速調(diào)整生產(chǎn)線。AI強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力使其能夠同時(shí)分析數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并優(yōu)化這些數(shù)據(jù)之間的相互作用機(jī)制。

提升置信水平

為了推動(dòng)系統(tǒng)級(jí)決策自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，AI不僅要能識(shí)別并提出糾正措施，更要確保每次提出的建議都精準(zhǔn)無誤。這一點(diǎn)對(duì)于各類AI，無論是應(yīng)用型、生成式還是未來新興的AI技術(shù)，都至關(guān)重要。為了確保這一點(diǎn)，燈塔企業(yè)將閉環(huán)反饋機(jī)制置于優(yōu)先地位，以此優(yōu)化它們的模型，并在完全移交控制權(quán)之前，不斷提高決策的置信度。同時(shí)，這些企業(yè)還引入了一系列保障措施、監(jiān)控系統(tǒng)和應(yīng)急預(yù)案，確保在推進(jìn)自動(dòng)化的同時(shí)，有效管理風(fēng)險(xiǎn)。

今年，燈塔企業(yè)展示了多種提升AI模型置信水平的方法。一是模型訓(xùn)練。定期利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行再訓(xùn)練，將AI的預(yù)測(cè)與實(shí)際操作人員的決策及流程的實(shí)際表現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比，直至AI的準(zhǔn)確率超越人類水平；二是仿真技術(shù)。數(shù)字孿生技術(shù)和基于AI的仿真模型能夠預(yù)測(cè)建議行動(dòng)對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)的具體影響，包括材料供應(yīng)、客戶需求滿足以及設(shè)備正常運(yùn)行等，從而快速提升決策的準(zhǔn)確性，并減少對(duì)實(shí)際測(cè)試的依賴；三是分階段引入。模型最初可作為人類決策的輔助工具，提供與經(jīng)驗(yàn)豐富的人類決策者相同的概率評(píng)分。隨后，操作員可以對(duì)AI的建議（如庫(kù)存補(bǔ)給或特定維護(hù)措施）進(jìn)行評(píng)估和投票，這種互動(dòng)式的學(xué)習(xí)過程有助于動(dòng)態(tài)地訓(xùn)練和完善模型。當(dāng)模型表現(xiàn)超過預(yù)定的概率閾值，它們便是后續(xù)全面自動(dòng)化的堅(jiān)實(shí)根基。

生成式AI的試點(diǎn)步伐不斷加快

2019年，AI用例仍在試點(diǎn)和概念驗(yàn)證（POC）階段，許多工廠也仍在構(gòu)建數(shù)據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)，判斷員工所需的新技能，并制定落地策略。當(dāng)時(shí)，燈塔企業(yè)的主要精力集中在推動(dòng)AI試點(diǎn)用例的實(shí)質(zhì)性影響。時(shí)至今日，燈塔企業(yè)已大步邁進(jìn)，有時(shí)甚至可直接略過試點(diǎn)階段。事實(shí)上，與早期的燈塔企業(yè)相比，新燈塔實(shí)施新AI用例的時(shí)間縮短了近25%，表明生成式AI等新興技術(shù)的啟動(dòng)時(shí)間要遠(yuǎn)遠(yuǎn)短于5年前的應(yīng)用型AI。

ACG Capsules就是快速部署生成式AI的典范。為了適應(yīng)制造業(yè)對(duì)員工技能需求的不斷變化，該公司在短短兩周內(nèi)開發(fā)并部署了一個(gè)緊跟SOP和政策動(dòng)向的AI助手。

在僅僅5周的時(shí)間里，通過一些遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)，近四分之三的操作員和技術(shù)人員已經(jīng)開始使用生成式AI助手來支持維護(hù)和合規(guī)行為，從而使ACG的平均修復(fù)時(shí)間（MTTR）和計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間減少了40%。

燈塔工廠彰顯了AI在制造業(yè)中的潛力，而燈塔企業(yè)正在利用自身優(yōu)勢(shì)，拉大差距。這一差距不僅體現(xiàn)在技術(shù)上，還體現(xiàn)在戰(zhàn)略制定和人才發(fā)展上。行動(dòng)正當(dāng)時(shí)，其他制造商要想迎頭趕上，就需要快速跟進(jìn)，采取快速、明智的行動(dòng)。