工业物联网（IIoT）与人工智能（AI）是推动智能制造落地的两项关键技术，同时为制造企业的生产运营带来了显著的效率提升。
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智能制造正在让制造业重新转变为经济引擎。它助力制造商提升生产力、降低成本，并为客户提供创新的产品与能力。智能制造是在工厂及整个供应链中实现业务、物理和数字过程的智能实时协调与优化。聪明的人们正在利用智能技术改善制造运营。
新、旧技术的多元融合推动着智能制造的加速发展。机器人、协作机器人、先进识别技术、云技术、3D打印、制造执行系统（MES）、增强现实、虚拟现实和数字孪生等技术，均为智能制造的成功提供了重要支撑。其中，IIoT与AI是值得深入探讨的两个领域。二者虽形态多样，但已在制造运营中无处不在，并对实际效益产生重大影响。
IIoT、AI与智能制造
很多时候 ，IIoT几乎成为智能制造的代名词。它是全球众多智能制造举措与创新的基石。IIoT从工厂几乎所有数据源采集信息，并将数据实时传递给需要的人员。更重要的是，IIoT赋予数据情境含义，确保其在企业内能够实现清晰的理解与可视化。
现代化制造运营的每个关键环节都依赖数据。掌握当前状况、分析成因、预测趋势并制定行动方案——这一切都基于数据。IIoT实时传递这些信息，确保相关人员及时获取关键数据。在制造业中，成功取决于数据支撑，而IIoT正是数据传递的核心枢纽。
AI在IIoT数据管理中扮演着关键角色。在全面部署IIoT后，许多制造企业经常面临数据过载的挑战。在人工难以快速识别关键数据并做出紧急决策时，就会凸显AI的价值。
利用AI分析数据
AI擅长分析制造运营产生的大量数据，以理解当前状况及其成因。无论数据量多大，AI都能快速识别导致当前问题的根本原因。不仅如此，AI还能将分析结果转化为自然语言表述，使其易于理解并具备可操作性。同时提供可快速实施、易于理解的优化建议。
IIoT通过AI来分析其采集的海量数据，并将结果转化为可执行建议。AI也同样需要IIoT支持，若缺少IIoT所采集的数据，AI的效果将大打折扣。制造业的核心在于数据驱动。当IIoT与AI协同完成数据采集与分析时，将为企业的实际效益带来显著提升。
AI智能体与AI助手的应用
AI智能体（AI Agent）和AI助手（AI Copilot）是制造商正在使用的最新AI工具。AI智能体是独立自主运行的AI应用，无需操作人员协作即可执行任务。AI助手则是交互式协作的AI应用，需要操作人员参与才能执行任务。以下是二者在制造业中的一些主要应用场景：
预测性维护
通过IIoT，AI智能体可收集并分析制造设备运行数据。它会实时分析数据的各个维度，在潜在异常发生前提前识别风险。AI智能体需通过现有数据训练，以识别特定模式；同时也可通过“开放式训练”发现新的或此前未被检测到的模式。这种方式能让AI智能体提前发现潜在问题，使工作人员在需要时开展设备维护，从而最大限度减少停机时间与维护成本。在工业物联网与AI智能体的协同作用下，整个过程在后台自动运行，仅当检测到异常时，才会向操作人员发出警报。
业务系统
大多数业务系统（如企业资源计划（ERP）系统）需要大量制造数据支撑，通常包括生产数据、消耗数据、订单信息、状态数据、质量检测结果、车间不合格品信息等。AI智能体再次依托IIoT，从车间中的多个数据源采集数据。根据业务系统需求整理数据，并在需要时传输至目标系统。通过IIoT与AI智能体的后台协同运作，该过程几乎无需操作人员干预。
质量检验
质量测试与检验的复杂性在于，不同系列的产品需执行不同的测试项目。若出现模糊结果或测试失败，可能需要采取复测、追加检测、不合格项处理、降级或返工等不同处置路径。质量保证与质量控制人员，可以借助AI助手应对各类质量测试与检验的复杂性。这些AI助手确保执行正确的测试、必要的复测，采取恰当措施并做出合规处置。质量控制人员与AI助手紧密协作，后者根据测试结果及后续步骤要求，逐步引导操作人员完成全过程。
AI计算机视觉系统是提升质量检验效能的典型应用。AI视觉系统运用智能工具从图像中提取有效数据，使质量检验应用能实现高速、高精度检测并对异常进行分类。同时，AI视觉系统的反馈能支持制造设备实时进行开环与闭环调整，显著提升生产过程的首检合格率。
防错管理
制造过程日趋复杂，不同系列的产品常导致工艺上的细微差异。即使简单的操作失误，也可能影响最终产品的质量，导致产品无法销售或需返工后方可上市，造成时间与成本上的损失。
操作人员运用AI助手实现过程防错并最小化操作失误。AI助手通常会消化工作指令、操作手册及其它与制造过程相关的文档。随后，操作人员无需记忆执行过程或查阅繁杂的操作手册，而是通过与AI助手协同作业来完成制造过程。AI助手会帮助操作人员正确、完整地按照手册与工作指令上的步骤来进行操作。
“生成式AI可以帮助控制工程师生成和管理代码、总结代码，并在问题出现时进行故障排除，使工程师的工作效率显著提升。”
生成式AI如何重塑制造业
作为AI的另一分支，生成式AI（GenAI）正对制造运营产生深远影响。生成式AI能处理海量信息，并基于这些信息生成新内容；其生成内容形式多样，因此在制造业中拥有大量应用场景，以下为部分示例：
培训
培训是制造运营的核心需求，且往往需要持续开展——不仅因为新员工加入需要培训，现有员工也需跨岗位学习以适应多环节工作；此外，随着新技术、新工艺的引入，运营模式不断更新，也需要通过培训确保人员能力跟上变化。
生成式AI可处理与运营、设备、流程、规程、手册、作业指导书相关的海量文档，并基于这些信息开发全面的培训材料。这些材料不仅包括传统培训文档，还涵盖完整的培训体系（如课堂资料、线上资源、复习课程、互动内容、测试材料等）。生成式AI能自主创建所有这些内容，确保培训课程准确、全面，且与最新操作流程保持一致。更重要的是，生成式AI可根据个人需求与经验，来定制专属的培训资料。依托历史数据，生成式AI能为不同学员创建个性化培训场景。该系统能识别特定知识盲区，并通过开发针对性培训内容对其进行弥补。通过分析高频访问信息、重复性问题及测试评估结果等数据特征，生成式AI可精准定位深层培训需求，所有分析均基于个体学习需求展开。
班次交接
许多制造运营采用24/7或24/5每天三班制运行。这意味着班次交接需在10-20分钟内快速完成。传统上的高效交接需耗费大量精力收集当班数据，筛选、排序关键信息并生成报告图表等文档。生成式AI极大的简化了此过程：通过IIoT采集当班运行数据，自动生成所需报告与图表，精准过滤无关信息，仅突出下一班次需处理的待办事项，以确保运营的连续性。
控制系统代码生成
大多数制造运营设施都具有高水平的自动化与控制，这意味着存在大量自动化与控制系统代码。生成式AI帮助控制工程师生成和管理代码、总结代码并在问题出现时进行故障排除。当需要更改或添加新的过程或设备时，生成式AI可以帮助生成新代码。同时，它还可助力代码的现代化升级与优化，大幅提升控制工程师的工作效率与效果。
智能制造助力效率提升与成本降低
智能制造帮助制造商实现了生产效率提升和成本降低，同时加速了新产品与新功能的落地。其中， IIoT与AI是智能制造落地的关键支撑，为制造企业带来了显著的利润增长。
IIoT为各行业的智能制造提供支持，AI则助力数据分析并向操作人员传递关键洞察；AI智能体在后台自动执行任务，最大限度减少人工干预；AI助手与操作员交互协作，以确保其完整、正确地执行复杂的任务；生成式AI则通过内容生成，在合适的时间向合适的人传递关键信息。
目前，工业物联网与AI已在行业内广泛应用，为制造企业带来了切实收益。未来，随着这些技术对智能制造的持续支撑，IIoT、AI 智能体、AI助手以及生成式AI的应用场景将进一步拓展，推动制造业重新成为经济发展的支柱产业。
关键概念：
■ IIoT借助AI来分析海量数据并转化为可执行建议的机制。
■ 了解最新AI技术如何改变制造企业的运营方式。
思考一下：
您的工厂是否已经应用IIoT与AI技术？