2024-10-10-e-Works_研究院-AI人工智能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总结

核心内容概述

人工智能（AI）技术正逐步成为推动制造业数字化转型和智能化升级的重要力量。随着AI技术的不断进步，其在制造业的应用场景不断拓展，涵盖了从研发设计到生产制造、质量管控、物流供应链、营销服务等多个环节。AI在制造业的广泛应用不仅有助于企业实现降本增效，还提升了产品质量、生产效率以及创新能力。然而，尽管AI技术潜力巨大，企业在技术认知、技能储备、组织能力等方面仍面临诸多挑战，导致AI应用的推进相对缓慢。

主要观点

1. AI技术的重要性显现但企业准备不足

• AI技术被广泛认为是推动企业创新和提升竞争力的关键。
• 企业普遍对AI技术的重要性有认知，但多数尚未做好充分准备。
• 企业面临的主要问题包括：专业人才短缺、缺乏系统性培训、技术储备不足、组织应变能力较弱。

2. 生产制造是企业部署AI的首要选择

• 生产制造相关应用是当前企业AI部署的核心，包括生产排程与调度、生产工艺优化等。
• 调研显示，机械装备、电子电器、汽车及零部件行业在AI应用方面表现突出。
• AI在生产排程与调度方面已取得显著成效，如博世华域通过AI系统实现生产效率提升和库存减少。

3. AI应用模式、算法、模型呈现多样化特点

• 企业AI项目采用多种应用模式，如自主研发、购买服务、与厂商合作等。
• 主流AI开源框架包括TensorFlow、PaddlePaddle等，技术生态逐步完善。
• 监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等算法在制造业中均有应用。
• 大模型在制造业中扮演越来越重要的角色，主要应用于图像处理、语言处理等领域。

4. 企业AI应用首要关注降本增效和提高生产力

• 企业希望通过AI提升生产效率和降低成本，这是AI应用的主要期望。
• AI在质量控制、生产排程、采购预测等场景中表现出良好的应用前景。
• 电子电器和汽车行业的AI应用效果较为显著，尤其在质量检测和排程优化方面。

5. 认知不足和技能缺乏是企业推进AI应用的最大挑战

• 企业普遍缺乏对AI技术的深入理解和认知。
• 技术人才短缺、技能不足、应用门槛高是阻碍AI落地的主要因素。
• 仅有少数企业已开展AI培训，大部分企业尚未具备足够的AI技术储备。

6. 企业AI项目投入较谨慎且主要依赖厂商能力

• 多数企业对AI技术应用持谨慎态度，投资计划尚不明确。
• 企业更倾向于依赖厂商提供的解决方案，而非自主开发。
• 厂商在AI模型服务、行业Know-how、工程化能力等方面具有重要价值。

7. AI在制造业的应用未来有望多点开花

• AI技术将逐步覆盖制造业的更多环节，如研发设计、生产制造、质量控制、供应链管理等。
• 生成式AI（AIGC）在制造业中的应用潜力正在被广泛认可，其在研发设计、营销服务等环节表现出良好的应用前景。
• 随着技术的不断成熟，AI在制造业的落地应用将更加广泛和深入。

关键信息

样本说明

• 调研共收集了364家制造业企业的有效问卷，覆盖26个省份，涉及机械设备、电子电器、汽车及零部件、能源电力、石油化工等多个行业。
• 中小企业（营收低于4亿元）占比达35%，表明AI在制造业中的应用尚处于早期阶段。

AI应用场景

• 生产制造：生产排程与调度、生产工艺优化。
• 质量管控：质量检测与缺陷识别。
• 研发设计：产品辅助设计、智能仿真分析。
• 物流供应链：采购预测、库存优化、智能分拣。
• 营销服务：销售预测、需求分析。
• 其他：教学与培训、IT运维、代码辅助工业软件升级等。

AI应用模式

• 主要应用模式包括：合作伙伴模式（25%）、购买服务模式（25%）、混合模式（21%）、内部研发模式（17%）、完全外包模式（6%）。
• 企业更倾向于通过合作或购买服务的方式推进AI项目。

AI技术挑战

• 企业面临的主要挑战包括：认知不足、技能缺乏、数据准备不足、技术基础设施薄弱、投资成本高、与业务系统集成难度大等。

AI厂商能力关注点

• 企业更关注厂商在模型服务、解决方案、咨询服务等方面的能力。
• 国际厂商如ANSYS、Cadence、西门子等，以及国内厂商如华为、工业富联、旷视科技等均在AI应用中发挥重要作用。

生成式AI在制造业的应用

• 生成式AI已开始渗透到制造业，特别是在研发设计和营销服务环节。
• 生成式AI在生产制造中的应用仍处于探索阶段，主要受限于技术成熟度和安全性要求。

企业推动AI应用的建议

1. 把握发展机遇，明确AI战略和目标

   • 制定与企业愿景一致的AI战略，确保AI技术与业务目标深度融合。

2. 加强AI技术学习和认知

   • 企业需提升管理层和员工对AI技术的理解，关注技术动态，培养适应AI发展的企业文化。

3. 结合自身特点，明确AI应用需求和场景

   • 企业应深入分析业务流程，选择适合自身发展的应用场景，避免盲目跟风。

4. 注重技术储备和数据准备

   • 加快数据采集和管理，提升数据质量和应用能力，为AI训练提供良好基础。

5. 由点到面推进AI落地

   • 通过小规模试点项目，逐步积累经验，实现AI应用的持续优化和扩展。

6. 加强人才培养和团队建设

   • 企业应重视AI人才的引进与培养，构建具备AI能力的团队，推动技术自主实施。

整体结论

AI技术正在深刻影响制造业的发展，推动其向智能化、高效化、绿色化方向转型。尽管AI技术潜力巨大，但企业在技术认知、技能储备、组织能力建设等方面仍面临较大挑战。因此，制造企业需在推进AI应用时，采取理性、渐进的方式，结合自身特点，制定合理的AI战略，加强技术储备与人才培养，实现AI在制造业的可持续落地与应用。