2024-10-10-‌武汉制信科技有限公司-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总结

核心内容

人工智能（AI）技术正迅速成为推动制造业变革的核心驱动力，其应用覆盖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。随着AI技术的不断进步和生成式AI（AIGC）的兴起，制造业正逐步实现智能化、高效化和绿色化转型。然而，企业在AI应用准备和能力方面仍存在较大差距。

主要观点

• AI技术重要性显现但企业准备不足
  AI被视为推动企业创新和效率提升的关键技术，但多数企业尚未具备足够的技术储备和专业人才。仅有9%的企业为员工提供AI相关培训，且专业AI人才占比仅为2%。

• 生产制造是AI应用的主要方向
  生产制造环节是企业部署AI的首要选择，其中生产排程与调度、生产工艺优化等场景应用较为广泛。例如，博世华域通过AI排程系统将机加工产线缓存减少近90%，加工时间缩短85%。

• AI应用模式、算法、模型多样化
  企业普遍采用合作伙伴模式和购买服务模式推动AI应用。应用的算法包括监督学习、强化学习、无监督学习和深度学习，其中监督学习应用率最高。AI模型涵盖图像处理、语言处理和推荐系统等类型，其中图像处理模型在制造业中应用较为突出。

• 企业首要关注降本增效和提升生产力
  企业希望通过AI实现降本增效，提高生产效率和产品质量。其中，82%的企业将提高效率和生产力作为主要期望，62%的企业希望降低成本。

• 认知不足和技能缺乏是主要挑战
  企业普遍面临对AI技术认知不足、专业技能缺乏等问题。74%的企业认为人才和技能缺乏是AI应用的最大障碍，且对AI技术的实际效果和应用场景了解不深。

• 企业AI项目投入谨慎，依赖厂商能力
  多数企业尚未明确AI投资方向，仅20%的企业投资在500万以内。企业更倾向于依赖厂商的解决方案和咨询服务，以降低实施风险。

• 生成式AI在制造业应用前景广阔
  生成式AI在制造业中的应用仍处于探索阶段，但其在研发设计、生产制造和营销服务中的潜力被广泛认可。企业对其在5年内实现突破性进展的预期较高。

关键信息

样本说明

• 地域分布：样本企业覆盖全国26个省份，江苏、山东、广东企业数量居前三。
• 行业分布：主要涉及机械装备、电子电器、汽车及零部件、能源电力等行业。
• 企业规模：中小企业占比35%，主要特征为营收低于4亿元、员工人数少于1000人。

应用现状

• 应用场景：AI已渗透至智能产品开发、表面质量检测、语音辅助拣选、生产排程与调度、供应链优化、创成式设计、质量预测分析、设备维护、客户需求预测及能源优化等多个场景。
• 应用成效：企业主要关注AI在降本增效和提升生产力方面的成效，其中生产排程与调度、产品辅助设计、销售预测、质量控制与缺陷检测等场景效果较为显著。
• 生成式AI应用：已有6%的企业在试点、实施或优化生成式AI应用，48%的企业正在考虑和评估该技术。

应用趋势

• AI应用将多点开花：未来AI在制造业的应用将向更多环节扩展，包括生产排程与调度、采购预测、产品辅助设计、生产工艺优化、数字孪生、库存优化等。
• 技术与行业融合加深：AI技术将与制造业深度融合，推动全链路数字化转型和智能化升级。
• AI厂商能力成为关注重点：企业更关注厂商的模型服务、解决方案和工程化能力，尤其重视行业Know-how和AI落地经验。

建议

• 制定明确的AI战略：企业应基于自身行业特性、竞争态势等制定合理、全面的AI战略，确保其与企业发展愿景一致。
• 加强AI技术学习和认知：企业管理层和员工应深入了解AI技术的基本原理和应用场景，提高对AI的理解和接受度。
• 明确AI应用需求和场景：企业需结合自身业务流程和运营模式，确定AI应用的具体需求和场景，评估投资回报率、数据准备情况和基础设施条件。
• 夯实AI应用基础：企业应加快数据采集与处理，提升数据质量和多样性，为AI应用提供坚实的数据基础。
• 由点到面推进AI落地：企业可通过小规模试点项目验证AI技术的适用性，逐步积累经验，实现AI技术的全面落地。
• 加强人才培养和团队建设：企业需重视AI人才的引进和培养，构建具备AI应用能力的团队，以应对技术变革和市场竞争。

整体结论

AI在制造业的应用正处于快速渗透阶段，其带来的降本增效、智能化升级和创新机遇已引起广泛关注。然而，企业普遍在认知和技能方面存在不足，导致AI应用推进缓慢。未来，随着技术的不断成熟和企业对AI理解的加深，AI将在制造业中实现多点开花，成为推动行业升级的重要力量。企业应积极应对挑战，合理规划，稳妥推进AI应用，以实现可持续发展。