领域主要涵盖预测性维护、质量控制、供应链优化和生产调度等关 键环节。据麦肯锡 2023 年全球制造业 AI 应用报告显示，全球领先 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 期为行业提供切实可行的技术路径。 首先，AI 技术能够通过大数据分析和机器学习算法，优化生产 流程，减少资源浪费。例如，通过对生产线的实时监控，AI 系统可 以预测设备故障并进行预防性维护，从而减少停机时间，提高生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 AI 系统前后的生产效率和 产品质量对比数据： 指标 引入 AI 前 引入 AI 后 提升幅度 生产效率(台/小时) 10 15 50% 产品不合格率(%) 5 2 60% 设备故障停机时间(小时/月) 20 8 60% 综上所述，AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够显著 提升生产效率和产品质量，还能够优化供应链管理，降低运营成 本。因此，本研究的意义在于为新能源汽车制造企业提供切实可行

实现生产过程自动化，从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划，减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高：设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护，可以在故障出现 之前做出预测，并更及时地安排维修。这样不仅能 减少停机时间，还能延长设备使用寿命，从而节省 成本。 质量控制问题：在不同生产线上保持产品质量一致 颇具挑战性。物联网系统支持实时质量监控和分析， | 9 人工智能和机器学习：在物联网系统中集成人工智 能和机器学习（ML），可实现预测性维护、优化生 产计划以及加强质量控制。人工智能赋能的分析可 以在设备故障发生之前做出预测，从而缩短停机时 间并降低维护成本。机器学习算法可以优化生产流 程，从而提高效率和产品质量。德勤开展的一项调 查显示，制造业的数据生成量位居前列，海量数据 能够产生巨大的商业价值。 随着工业4.0的兴起 动引导车（AGV）和机械臂可以更精确、更高效地执 行任务。物联网通过提供必要的数据和连接，使这 些系统能够无缝运行。 预测性维护：物联网传感器实时监控设备，在故障 发生前做出预测，从而减少停机时间并延长设备使 用寿命。这种方式确保设备仅在需要时进行维修， 防止不必要的维护并降低运营成本。物联网实现了 持续监控和及时预警，从而可优化维护计划。 可持续制造：利用物联网推动制造业的可持续发展

Éncy 即可生成相应的 CAM 执行代码。 4.2.2 车间和设备管理 在车间管理方面，大模型能够协助监控生产线，确保工艺流程的顺畅与高效；在 设备管理领域，大模型通过支持预测性维护减少停机时间，并通过精准的数据分析指 导维护决策，有望成为工业智能化转型的关键驱动力。 16 Unlocking the Power of Generative AI: Siemens Industrial Sight Machine 平台上的上下文数据，生 成易于理解的报告、邮件和图表。它还能引导用户进行根因分析，加快问题诊断。此 外，通过持续分析，Factory CoPilot 有助于识别和解决非计划停机、设备效率低下和质 量问题，推动制造流程的持续优化。 Vanti19推出 Manufacturing COPILOT，目标是解决当前制造业专业人员在数据管理 和分析方面面临的挑战。通过融合和整理来自 Industrial Analytics and AI Suite 22 工业大模型应用报告 护和实时优化，从而减少停机时间，提升生产效率。根据 ABB 预计，Genix Copilot 提 供的数据分析洞见有望将资产生命周期延长 20%，将设备意外停机时间减少 60%。 美国钢铁公司21（U. S. Steel）与 Google Cloud 合作，推出的首个基于大模型的应用

大模型在工业领域的几个关键应用场景：  智能生产调度：利用大模型分析生产数据，优化生产排程和资 源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。 MDC（Manufacturing Data Cloud）项目正是响应这一时代需求的重要举措。 MDC 项目的必要性体现在以下几个方面：  效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。  成本控制：实现实时数据监控与分析，MDC 能够精准识别耗 材、设备维护及人员调度的最佳实践，降低生产成本，提高资 源利用率。 首先，提升生产效率是本项目的核心目标之一。通过引入 AI 大模型，实时分析生产数据与流程，以实现自动调度和资源配置， 力求生产流程的各个环节达到最优状态。例如，利用大数据分析， 可以预测设备故障、排程优化，从而减少停机时间和设备维护成 本。 其次，产品质量的提高同样至关重要。通过智能化检测系统， 能够在生产过程中进行实时质量监控，并运用机器学习模型分析历 史数据，识别潜在缺陷并进行预测性维护。这将大大降低次品率，

检测） 推理能力：线性决策边界导致复杂工况下准确率骤降（某 CNC 机床诊断模 型在工况变化时 F1-score 下降 32%） 知识固化：模型部署后难以更新，某化工厂工艺优化模型每年需停机 15 天 进行重新训练 ➢ 工业大模型： 多任务统一：单模型支持质量检测、设备预测、工艺优化等多种任务，参 数共享 因果推理：构建故障传播因果图，使模型的可解释性提升 持续进化 知识， 为生产线的智能调度提供支持；在能源管理中，模型层的专业化模型能够帮助 企业优化能源分配方案，降低能源浪费；在设备维护中，模型层的故障诊断模 26 型能够提前预测设备问题，减少停机时间并降低维护成本。总之，模型层通过 任务导向模型的精细化适配和行业领域模型的专业化设计，使工业大模型能够 更贴近实际工业场景，提供更具针对性的解决方案。这一层的构建不仅提升了 模型的实际应用 化生产线上，模型能够根据实 时数据优化设备操作逻辑，从而提升生产效率并降低能耗。在设备维护场景中， 终端控制功能基于预测性维护结果，能够自动触发设备的检修或更换操作，从 而有效降低设备故障率及停机时间。此外，该功能还支持远程控制与协作操作， 29 使技术人员能够通过模型实现对复杂设备的远程诊断与操作，大幅提升设备管 理效率，为工业现场的智能化运维提供了重要保障。 内容生成功

产品质量控制流程，提高产品一 致性和产品合格率。 4.2 预防性维护 采用基于 AI 算法的预测性分析模型，智慧工厂可以在设备故障之前预测出潜 在问题，并提前进行维护。这有助于企业减少因机器停机带来的损失，并延长设备 使用寿命，降低维修成本。 结论： AI 技术在智慧工厂建设中具有广泛应用和巨大潜力。通过数据采集与分析、 智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面

第 10 版年度智能制造现状报告 第 10 版年度智能制造现状报告 19 确定您的最大需求 召集与变革相关的人员。从不同的视角阐明 了关键机会领域，无论是断开系统、人员、流 程、供应链、意外停机、质量不佳、缺乏可见 性、控制和/或其他方面。 在平衡价值创造与价值实现时间之间的关系时，优先考 虑能够解决机会领域问题的用例。根据业务需要制定业务 案例，并制定战略和路线图，以协调和集中精力。

高级算法能够分析复杂的地 下结构，识别油气潜在分布区域，同时预测可能的风险因素，为勘探策略提供科学依据。此 外，人工智能还可通过实时监控钻井设备的状态，实施预测性维护，以预防设备故障和非计 划停机，确保钻探作业的连续性和安全性。通过人工智能模拟和优化钻井路径，可以减少非 生产时间，提高作业效率，从而有效降低钻探成本。 油井工况诊断：传统的人工巡井方式效率低、预测准确度差，无法及时发现异常工况。通过 储运设施，及时对潜在 的泄漏、腐蚀等问题进行预警，落实指标化管道安全管理。 管线预测性维护：通过分析储运设备的实时和准实时运行数据，人工智能技术能够预测设备 故障和维护需求，从而有效减少非计划停机时间并提高运营效率。同时，利用运筹学融合人 工智能规划应用，提升管线预测维护的精确性。 管网调度优化：利用人工智能技术，结合运筹学和机器学习算法，实现对管道网络中油品流 动的精细化管理和调整优 ，亟需 对装置生产过程实现实时在线监测，并就异常情况对操作人员进行提前预警。大数据和AI技 术可以帮助企业实现资产的预测性维护，即通过分析设备运行数据，提前预测设备故障和维 护需求，减少非计划停机时间。 例如，企业设备健康管理包含了较为典型的预测性维护应用场景，该应用系统包括设备全生 命周期数据库、设备管理协同平台以及设备全生命周期管理、基于仿真模型的设备操作运行 分析、基于大数据技术

时可以从电网中获取能源。这有助于数据中心在电价最低时购买能 源，进一步节省成本。 设备健康监测：AI 可以持续监测数据中心的设备健康状况， 预测何时可能出现问题，并在问题发生之前采取预防性措施。这样 可以减少意外停机时间，提高整体效率。 动态电源管理：通过分析负载和需求，AI 可以动态地调整 电源分配，确保每个设备都得到其所需的电力，但不会浪费额外的 能源。 自动化任务：AI 可以自动执行诸如数据迁移、备份和负载 ， 如高效节能灯具、变频调速技术、热泵技术等。同时对现有设备进 行改造升级，提高设备利用率和运行效能。 3、优化生产流程。通过优化生产流程，降低能源消耗，例如生 产排程、人员调配、设备运行及停机调度等方面进行优化。 4、采用可再生能源。如太阳能、风能、水能等经济可行的可再 生能源，以减少传统非可再生能源的使用，并对所选用的可再生能 源进行节能和效率优化。 5、提升员工节能意识。加强员工培训和教育，传达节能理念，

第九版年度智能制造现状报告 :: 31 第九版年度智能制造现状报告 实现数字化转型的承诺 确定 您的最大需求 召集与变革相关的人员。从不同的视角阐明了 关键机会领域，无论是断开系统、人员、流程、供 应链、意外停机、质量不佳、缺乏可见性、控制 和/或其他方面。 在平衡价值创造与价值实现时间之间的关系时， 优先考虑能够解决机会领域问题的用例。根据业务需要制定业务 案例，并制定战略和路线图，以协调和集中精力。