2024-10-07-e-Works_研究院-2024人工智能（AI）在制造业的应用现状调研报告_30页_10mb

人工智能在制造业的应用现状与趋势分析

核心内容

人工智能（AI）正迅速渗透到制造业的各个环节，成为推动企业智能化、高效化和绿色化发展的重要驱动力。AI技术的应用已覆盖产品设计、生产制造、质量控制、物流供应链、营销服务等多个领域，展现出巨大的潜力和价值。尽管AI技术发展迅速，但企业在技术认知、人才储备和实施能力方面仍存在不足，限制了其在制造业的广泛应用。

主要观点

1. AI技术重要性显现但企业准备不足

• AI技术被视为推动企业创新的关键，但企业普遍缺乏专业人才和技能。
• 仅有9%的企业为员工提供了AI相关培训，42%尚未引入AI领域人才。
• AI在制造业的应用仍处于探索阶段，企业需加强组织能力建设，以适应技术变革。

2. 生产制造是AI部署的首要选择

• 企业普遍将AI应用于生产制造环节，尤其是生产排程与调度、质量控制与缺陷检测、产品辅助设计等。
• 生产制造环节的AI应用具有较高的可复制性和可扩展性，能快速提升效率和降低成本。
• 机械装备、汽车及零部件、电子电器等行业在生产制造中应用AI的成效较为显著。

3. AI应用模式、算法、模型呈现多样化特点

• 企业主要采用合作伙伴模式和购买服务模式，分别占25%。
• 常用AI开源框架包括Google的TensorFlow和百度的飞桨PaddlePaddle。
• 监督学习、深度学习和强化学习是当前企业应用的主要算法类型。
• AI大模型在制造业中发挥着越来越重要的作用，涵盖图像处理、语言处理、推荐系统等多种类型。

4. 企业首要关注降本增效与生产力提升

• 82%的企业希望通过AI提升效率和生产力，62%希望降低成本。
• 企业期望通过AI优化业务流程，提升产品和服务质量，增强创新能力。
• AI在制造业中的应用主要集中在解决实际问题，如优化生产排程、提升质量检测精度等。

5. 认知不足和技能缺乏是主要挑战

• 74%的企业认为专业人才和技能缺乏是AI应用的最大挑战。
• 企业对AI技术的理解和应用场景存在偏差，导致实施过程中存在盲目性和不确定性。
• 技术基础设施薄弱、数据质量不高、应用场景不明确等也是阻碍AI应用的重要因素。

6. 企业AI项目投入谨慎，依赖厂商能力

• 70%的企业暂无AI项目投入计划或不确定。
• 企业更倾向于依赖厂商提供的灵活模型、解决方案和咨询服务。
• 国内和国际厂商均在制造业AI应用中发挥重要作用，如华为、西门子、ANSYS等。

7. AI在制造业的应用未来有望多点开花

• AI在研发设计、生产制造、质量管控、物流供应链等环节均有广泛应用计划。
• 生成式AI（AIGC）在制造业中的应用潜力被广泛看好，尤其在研发设计和营销服务环节。
• 随着技术的持续发展，AI将推动制造业全链路的数字化转型和智能化升级。

关键信息

样本说明

• 调研共收集364家企业的问卷，覆盖全国26个省份，涉及多个行业，包括机械装备、电子电器、汽车及零部件、能源电力等。
• 中小企业（营收低于4亿元）占比为35%，显示出AI在制造业中的应用分布不均。

AI应用场景

• 生产制造：包括生产排程与调度、生产工艺优化、AI机器人等。
• 质量管控：基于AI的视觉检测、听觉分析等技术用于缺陷识别和质量预测。
• 研发设计：AI用于产品辅助设计、智能仿真分析、知识图谱等。
• 物流供应链：采购预测、库存优化、智能分拣、路径优化等。
• 营销服务：销售预测、需求分析、智能客服等。
• 其他：教学与培训、IT运维、代码辅助等。

生成式AI在制造业的应用

• 生成式AI已在制造业中初步应用，主要用于研发设计和营销服务。
• 6%的企业正在试点或实施生成式AI，48%正在考虑或评估。
• 生成式AI在B端制造业应用尚处于探索阶段，面临技术瓶颈和接受度问题。

建议

1. 把握发展机遇，明确AI战略和目标

• 企业应制定清晰的AI战略，确保其与企业愿景和目标一致。
• 明确AI应用的预期成果，如提升效率、降低成本、增强创新能力等。

2. 加强AI技术学习和认知

• 企业管理层和员工需了解AI技术的基本概念和应用场景。
• 通过培训和学习，提升AI认知水平，减少实施过程中的盲目性。

3. 明确AI应用需求和场景

• 企业应结合自身业务流程，识别关键环节和需求，选择合适的AI应用场景。
• 需要避免盲目复制其他企业的成功案例，应注重场景的适配性。

4. 打扎实应用基础，注重技术储备和数据准备

• 企业应加快数据准备，提升数据质量和多样性。
• 在AI应用初期，可以采用标准化解决方案，逐步构建技术能力。

5. 由点到面推进AI落地

• 企业可通过小规模试点项目验证AI的适用性和成效。
• 根据试点结果进行快速迭代和优化，逐步实现AI的全面落地。

6. 加强人才培养和团队建设

• 企业需重视AI人才的招募与培养，提高团队整体能力。
• 建立持续学习机制，以应对AI技术的快速变化。

整体结论

AI在制造业的应用正处于快速发展阶段，其潜力巨大，但企业准备仍显不足。生成式AI的兴起为制造业带来更多创新机会，但其在B端的应用仍需进一步探索。企业应理性看待AI发展，制定合理战略，加强技术储备与人才培养，稳步推进AI应用落地，以实现降本增效和智能化升级。