在当今数字化浪潮的推动下，传统制造业正经历一场前所未有的深刻变革。电子展小编认为，AI技术的融入，为工厂从工程设计到生产运营的各个环节带来了全面革新，开启了智能工厂的新时代。

以某智能工厂为例，AI加持下，一台涉及多达1600个零部件、72道精密组装工艺的笔记本电脑，其生产速度已经达到了秒级。工程师在虚拟世界中实时“监视”现实场景中发生的每一个细节，看到货物、机械臂、堆垛机等设备的运行状态。甚至还能预测潜在风险，确保整个仓储物流环节始终保持高效、稳定有序运转。

人们不禁产生一个疑问：AI技术用于工业自动化生产，能完全取代人工吗？AI在工程设计中的创新实践传统的工程设计流程高度依赖人工经验和重复劳动，存在效率低，周期长、工作量大等问题。AI技术的加入，在工程设计的多个环节上显著提升了工程设计的效率和质量。目前AI大模型可基于控制图和背景知识生成约50%的基础代码，能够把一些基本的控制方案和用户提供的特定要求自动结合，可替代30%的人工，AI在代码生成方面，未来会有更大的应用空间。人机界面（HMI）设计则是AI的强项，过去的人机界面需要设计师反复修改，工作量较大，还需考虑美观问题，用户满意度难以保障。基于多模态大模型能够处理和整合多种不同类型的输入信号，如语音、图像、文本等，构建HMI自动组态Agent，该Agent能够辅助工程人员通过自然语言交互快速完成图形组态任务，可显著提高工作效率，并降低手动操作错误带来的风险。

AI在生产运营中的潜力除了在工程设计方面的应用之外，AI在生产运营阶段的应用同样展现出巨大潜力。当前AI在生产管理、设备维护、过程优化等领域的探索已初见成效，但核心挑战是大模型的可解释性以及对复杂工业场景的适配性。在生产管理软件方面，传统的生产软件功能固化，难以满足生产流程频繁变更的需求，工程师可将生产流程转化为中间语言（如DSL），再由大模型生成可执行代码，实现软件的动态重构。例如，当工厂调整生产批次或生产工艺时，AI可快速生成新的生产管理逻辑，避免软件重写带来的高昂成本。然而，此类应用对生产流程的规范化要求较高，需依赖企业积累的标准化数据和知识库。在设备维护方面，基于时间序列模型与机器学习算法，AI能够分析设备传感器数据，提前预警潜在故障。例如，西门子、通用电气等企业已部署AI驱动的预测性维护系统，将设备的停机时间减少了30%以上。但当前此类应用仍以垂直大模型为主，需针对特定设备进行定制化训练，而通用大模型在跨设备泛化能力上的不足限制了其在该领域的全面推广。

在生产过程优化方面，AI在其中的应用涉及复杂的多目标决策问题。例如，某工厂通过人工智能、物联网和柔性自动化技术，优化生产流程，其制造成本成功降低了26%，能源消耗则降低了49%。但在这方面的应用对数据质量与模型透明度要求非常高，需与传统的控制逻辑深度融合。面临的挑战与解决方案工业AI大模型的训练依赖高质量数据，但企业历史数据常存在数据格式混乱，标注缺失等问题。当前AI在复杂设计中不能完全替代人工，传统工程方案设计依赖工程师对于历史案例的经验形成“套路”，如锅炉控制系统，其设计输入大部分是非结构化数据（如文本、扫描的图纸和表格等），普通的AI大模型想要学会这种“套路”需要大量的样本数据，以目前的数据量远远不够训练出一个成熟的大模型。

此外，尽管AI在代码生成中节省了30%人力，但这部分代码仍需人工核查以确保工业控制的安全性。当前主流大模型的“黑箱”特性与工业场景的严格监管形成矛盾。例如，锅炉控制系统代码若存在逻辑漏洞，可能导致严重事故。因此AI生成的代码需结合传统测试工具与人工审查形式来保证稳定性，未来，AI或可通过强化学习进一步提升代码稳定性，甚至直接承担代码验证任务形成闭环。

当前AI在智能工厂领域的应用还处于上升阶段，无法完全替代传统工业技术，更多场景下都是充当“助手”，需要与知识图谱、数字孪生、边缘计算等技术融合。电子展小编认为，无论是提升效率还是成本优化，AI在工业领域的应用一定是围绕经济目标展开的，未来，智能工厂不仅将是技术的集大成者，而且将成为制造业竞争的新高地。随着AI技术的不断进步和应用场景的进一步拓展，智能工厂将展现出更加广阔的发展前景，引领制造业迈向更加智能化、高效化和可持续的未来。

文章来源：中国信息化周报