AI技术在制造业的应用广泛且具有重要的战略意义。AI不仅改变了制造业的生产效率、产品质量和智能化水平，还为整个产业的转型升级提供了强大的技术支持。具体如下：
- 全流程赋能
- 生产计划：AI可以通过大模型算法优化生产计划，提高生产效率[^2^]。例如，利用生成式AI进行数据分析和智能问答，有助于了解产线设备的运营状态[^2^]。
- 生产工艺优化：AI能够基于大模型形成的智能工艺推荐算法，优化生产工艺，提升生产效益[^2^]。如海尔卡奥斯工业大模型已经帮助制造企业实现了注塑生产工艺优化[^2^]。
- 生产过程管控：AI构建生产线优化模型，实现生产线的自动调整和优化，降低生产成本和人力成本[^2^]。
- 质量控制：AI通过机器视觉和大数据平台进行智能质量检测，自动识别和分类产品缺陷，提高检测效率和准确性[^2^]。
- 设备维护：AI预测性维护，通过对设备运行数据的实时监控和分析，预测设备故障趋势，提前进行维护，降低设备故障率[^2^]。
- 智能制造系统架构与实现
- 智能制造系统架构：新一代智能制造系统增加了信息系统的认知和学习功能，使得信息系统不仅具备感知、计算分析与控制能力，还具备学习提升和产生知识的能力[^5^]。
- 关键绩效指标（KPI）：智能制造系统通过集成人、信息系统和物理系统的优势，使企业的工作效率、质量与稳定性显著提升。衡量这些效果的关键绩效指标包括良品率、效率、设备综合效率指数（OEE）、交付周期等[^5^]。
- 智能制造系统的实现探索：企业通过建设智能制造系统提升盈利能力和竞争力。智能制造系统的实现可以通过以企业为核心的闭环系统来描述，包括需求分析、产品设计、生产、物流等全生命周期各环节的优化调整[^5^]。
- 产业生态与市场规模
- 产业结构：人工智能在制造业的应用可分为三部分：上游基础层、中游系统层和下游应用层。基础层包括数据、算法、算力等基础设施；系统层包括工业控制系统和工业互联网平台；应用层按行业划分可在电子通信、电力电气、汽车制造等领域应用[^1^]。
- 市场规模：根据Bizwit数据，2023年人工智能在中国制造业应用的市场规模约为56亿元，预计到2025年将达到141亿元[^1^]。
- 政策支持与技术发展
- 政策端：国家发布系列政策推动人工智能在制造业创新发展。例如，《“十四五”智能制造发展规划》强调加强关键核心技术攻关，研发适用性技术，增强融合发展新动能[^1^]。
- 技术端：算法、通用技术和工业知识的突破为人工智能赋能新型制造业奠定了基础。具体包括机器学习、深度学习、机器视觉、自然语言处理等技术的不断进步[^1^]。
- 应用价值与未来展望
- 应用价值：人工智能从商业和产业价值两方面赋能制造业，覆盖全流程各环节，提高运作效率，实现精细化管理，助力企业降本增效。同时，推动制造业从产品为中心向用户为中心转变，满足消费者个性化需求[^1^]。
- 未来展望：短期内，生成式AI已经在研发设计规划、生产过程管控、经营管理优化等环节展现出潜力；长期来看，大模型的应用将渗透到工业机理，从设计研发到生产制造再到运营管理，打通制造全链条[^2^][^3^]。
综上所述，AI技术在制造业中的应用涵盖了生产流程的各个环节，从生产计划、生产工艺优化、生产过程管控到质量控制和设备维护，极大地提高了生产效率和产品质量。同时，智能制造系统的架构与实现形式为企业提供了更高效、更智能的生产解决方案。在政策支持和技术发展的推动下，AI+制造业的市场前景广阔，应用价值显著。未来，随着技术的进一步发展和应用的深化，AI将在制造业中发挥更大的作用，推动整个产业向智能化、高效化方向发展。
