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本报告合集洞察深入剖析当前技术应用的现状，关键技术 创新方向，以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型 案例揭示人工智能如何助力制造业研发设计、生产制造、运营管理 和产品服务的全流程智能化升级。在此基础上对制造业人工智能的 未来发展趋势进行展望，以期为相关政策制定者以及行业从业者提 供决策支持，共同助力我国制造业在人工智能时代的转型升级和可 持续发展（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。
创新奇智&中国信通院的《人工智能+制造业应用落地研究报告（2024年）》认为，制造业正迎来人工智能技术的全面渗透与深度融合的新阶段， 其中，人工智能专用小模型技术已广泛植根于制造业的各个环节， 而大模型技术亦逐步崭露头角，展现出其在复杂应用场景中的巨大 潜力。
同时，制造业人工智能领域的产业结构日益完善，基础层虽 面临国外技术主导的挑战，但国产化进程加速，潜力无限；技术平 台层构建起较为成熟的生态体系；应用层则遍地开花，在多个行业 实现了广泛而深入的应用，共同驱动着制造业向智能化、高效化转 型升级。文末113份人工智能+制造业行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
智启未来：新质生产力引擎驱动下的智能制造行业革新
制造业高质量发展期，智能决策推动数智化转型。企业变革需全链路体系，国内研发求解器，助企业突破。
在制造业步入高质量发展这一战略机遇期，智能决策正逐步成为助推制造业数智化转型的全新动能，其背后的驱动因素主要体现在以下方面：
一、企业管理模式的深度变革
企业已从传统的线性增长模式，转而构建复杂能力网络。多产业协同的不断深化、全球化供应链的深度融合，以及生产方式朝着个性化、定制化、灵活化的方向深刻转变，这些都要求企业打造一套能够贯通战略、市场、营销、制造、原料等全链路的智能决策体系，以此来应对愈发复杂的业务网络与管理难题。
二、数据标准化与流程信息化的双重奠基
数据标准化是企业数字化转型的基础，借助传感器、PLC、RFID 等先进技术以及数据库系统的广泛运用，实现了数据的快速采集、传输、存储与处理，为流程的信息化改造筑牢了数据根基。在此前提下，企业通过 CRM、ERP、APS、MES、WMS、TMS 等信息系统，构建起涵盖供应链全链条的信息化管理体系，达成了数据的无缝对接与高效流转。更进一步，企业凭借大数据、人工智能及运筹优化算法，引入决策优化系统，将供应链管理提升至智能化决策的新层级。
长期以来，一些国际品牌在国内商业决策智能化市场占据主导地位，且设置了高昂的成本门槛。在此背景下，国内企业积极开展工业级别求解器的自主研发，力求打破技术垄断，降低应用成本。近些年来，国内企业纷纷开启工业级别求解器的研发工作，助力智能决策技术在设备、生产、运营、产业链等全场景实现赋能。从制造业智能决策的最佳实践案例来看，智能决策已然助力领先企业实现业绩提升与业务变革。
数据显示了企业在多个关键指标上的提升潜力。这些指标涵盖了成本控制、产能利用、管控能力、履约率、可视化等方面，对于企业的整体运营至关重要。
从重要性顺序来看，降低总体拥有成本以 80% 的关注度位居首位。这表明企业在当前经济环境下，对成本控制的重视程度极高。降低成本可以提高企业的竞争力，增加利润空间。提高产能利用率以 76% 的关注度紧随其后，这意味着企业需要充分发挥现有设备和资源的潜力，提高生产效率。
提高集团整体管控能力、提高订单履约率和供应链计划及执行可视化也都具有较高的关注度。这些指标反映了企业在管理、运营和供应链方面的需求。良好的管控能力可以确保企业的各项活动有序进行，提高订单履约率可以增强客户满意度，可视化则可以帮助企业更好地了解供应链的运作情况，及时发现问题并采取措施。
提高生产齐套率、提高库存周转率也不容忽视。生产齐套率的提高可以减少生产中断，提高生产效率；库存周转率的提高可以降低库存成本，释放资金。
从逻辑顺序来看，这些指标之间存在着一定的因果关系。例如，提高产能利用率可以降低单位产品的成本，从而有助于降低总体拥有成本；提高生产齐套率可以减少库存积压，提高库存周转率。
同时，这些指标也可以按照结构顺序进行分类。可以分为成本控制、效率提升、管理优化和可视化四个方面。每个方面都包含了多个具体的指标，这些指标相互关联，共同构成了企业的整体运营目标。
通过对这些指标的分析，我们可以提出以下建议：企业应首先关注降低总体拥有成本和提高产能利用率，通过优化生产流程、降低原材料成本等方式实现成本控制和效率提升。同时，加强集团整体管控能力，提高订单履约率和供应链计划及执行可视化，以提高管理水平和客户满意度。此外，注重提高生产齐套率和库存周转率，优化库存管理，提高资金使用效率。
人工智能+制造业应用挑战
在制造业与人工智能融合的进程中，诸多挑战亟待解决。数据获取难、场景融合难、安全性风险高以及组织制度滞后等问题，严重阻碍了制造业智能化转型。这不仅影响生产效率、产品质量与企业竞争力，还对数据安全与隐私保护构成潜在威胁。
从研发设计环节来看，数据获取及整合困难重重。制造业研发涉及众多复杂数据，来源广泛且格式多样，整合难度大，制约了人工智能在研发设计中的应用。生产制造环节，场景复杂多变，不仅增加了人工智能与生产场景融合的难度，还带来较高安全风险，如生产设备故障、数据泄露等，影响生产的稳定性与安全性。运营管理环节，组织制度明显滞后于技术变革，传统管理模式难以适应人工智能驱动的生产流程，导致管理效率低下，无法充分发挥人工智能优势。产品服务环节，客户需求变化快且差异大，使得制造业难以通过人工智能精准满足客户个性化需求，影响产品服务质量与市场竞争力。
制造业期望值-持续寻求增长
尽管面临挑战，制造业在智能化转型上仍有积极期望。政策的正向引导、研发投入与资本投入的增加，共同推动着制造业升级与创新，以实现优存量扩增量的目标。近年来，全国规模以上制造业企业在 R & D 经费支出与人员投入上逐年增长，对研发投入重视度不断提高，也促使制造业专利申请数持续增加。未来，需针对各环节挑战精准施策，才能更好地推动制造业与人工智能深度融合，实现高质量发展。
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