引言

       工业领域精益化、自动化、信息化等方法技术日益应用广泛，数字化、智能化已不再是概念，AI技术作为一种智能化程度极高的现代化应用技术，在制造业企业智能化转型升级中发挥着越来越重要的作用。AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。全球目前已有152座工厂通过智能制造灯塔工厂认定，其中我国占62座，在国家智能制造发展政策支持的背景下，越来越多的企业在规划建设智能化工厂，而这个过程已离不开AI技术的应用。

       工业AI的应用，为企业提供了强有力的支持。工业AI已经成为企业数字化转型的核心引擎，是推动产业升级、提升竞争力的关键力量。通过工业AI的应用，企业可以实现对生产过程的精细管理和流程优化，提高制造水平和资源效益；通过AI大数据分析，精准把控市场趋势和潜在需求，为企业的战略决策提供科学依据；通过AI辅助决策，实现业务版块的跨界融合和创新发展，开拓新的市场增长点。

       应用AI技术构建企业ERP、BOM、PLM、MES、WMS等系统数据交互与数字化运营管理模块，实现企业从研发、设计、采购、制造、物流再到销售整个运营过程的海量数据采集与智能化分析，为管理人员的高效科学决策提供可靠的数据支撑，为企业运营过程中不断优化资源配置与经营结构提供科学指导，从而进一步提升企业经营效益，如图1所示为一种制造业企业AI技术应用组织架构设计。

1 AI技术在制造业企业的应用基础

       AI技术在企业的应用实现，需要企业从战略规划、人才培养、技术开发、数据标准化等多方面进行布局。通过AI技术的应用构建智能化的企业运营系统，实现对市场趋势的分析、订单状态的维护、生产资料的监控及异常数据的预警和自动维护。通过数据分析，精准预测市场需求，优化生产计划与物流配送。基于大数据的机器学习，提升产品质量和降低生产成本。

       智能化的基础是数据的标准化，AI技术的应用需要企业大量的基础数据支撑，以计算机语言0、1代码指令为例，企业运营的各项要素也可以通过代码化、标识化来实现基础数据的标准化，方便各项业务的数字化推进。实施好基础数据的标准化后，可通过从营销与订单管理的源头端进行数字化的管控，以此实现研发、设计、采购、生产、配装、仓储、物流、销售、售后全业务流程数字化管理，实现各环节与销售订单周期性的数据对流，实时更新配套动态数据，改变原有的决策管理模式，通过大数据与人工智能分析，进一步完善企业生产制造过程中人机料法环测的各项要素，实现资源的优化配置与产能的最大化，进一步放大企业现有资源的组合效益，发挥自动化设备的生产优势，进而提升人均产值。

       而企业通过数据标准化来构建AI技术的应用基础，AI技术在此过程中又可通过算法优化与流程优化来进一步促进企业基础数据的完善，从而实现企业AI技术应用的良性循环，提升企业运营过程中数据的综合价值，促进企业制造与管理资源的动态化科学化匹配，能在很大程度上提升企业的制造质量、运营效率和过程可控性，而头部核心企业的数据标准化与AI技术的应用完善，将带动其所在产业链相关企业在数据标准化与AI技术应用的发展，从而起到推动我国制造业迈向高质量发展的作用。

2 AI技术在制造业领域的应用

       面对全球市场竞争压力和消费者需求多样化，企业需要不断地创新和升级业务流程，传统的管理方式难以帮助企业在应对复杂多变的市场环境下实现高效生产，而AI技术的发展能够同时兼顾大量和变量的动态数据，帮助企业完成动态变化环境下的高效决策与组织，实现跨部门整合生产、销售、财务等多元数据，帮助企业发现运营中的瓶颈与机会，这种智能化的AI决策辅助系统，让管理层能够站在更高的视角审视业务，把握战略方向，促进企业的长期发展与竞争力提升。对于制造业，以下几个环节能够发挥AI技术的优势：

       订单排程：通过市场订单预测、车间产能平衡分析、生产计划制定和智能排产，开展订单驱动的计划排程，拉动企业各环节的资源优化配置，从而提高订单交付效率与生产组织的灵活性。

       生产智造：AI技术与自动化产线管理控制深度的融合，通过AI技术应用，可实现多台自动化设备的智能化协同作业与加工，实时监测自动化产线的产品状态信息，通过动态调整产线参数保障不同型号的产品加工出来都符合设计标准，如图2所示为基于智能化控制技术的机器人协作产线。

       仓库管理：通过AI技术驱动云物流调度系统与WCS仓储管理系统的运行交互，精准高效调度AGV以最优路径进行各工序的物料搬运，并自动对接到立体库进行物料的仓储与周转，使得货物搬运和存储变得更为高效。此外，AI还能通过图像识别和自然语言处理技术，实现对货物的智能识别和分类仓储，提高仓库管理的智能化水平。同时运用AI算法分析当前在制品、成品库存、订单模式等数据，动态优化生产端的排程，可进一步提升仓储空间的利用率，构建一个高效、灵活的仓储物流管理体系。

       供应链管理：AI技术通过智能算法数据分析和预测模型，帮助企业准确预测市场需求，优化供应链的物流路径和库存管理，指导企业做出合理的采购、生产和销售决策，降低库存积压和缺货风险，同时，结合物联网(IoT)技术，实时监控物流网络，动态调整运输路线，减少延误，降低物流成本，确保供应链的灵活性与韧性。

       数据仓管：大数据时代信息技术与制造行业深度融合，也促使企业数据量的极速增长，这其中涉及企业经营数据与各类知识产权，是企业极为重要的无形资产，传统的数据系统在面对海量数据的存储、管理及使用时需要专业的人员花费大量的时间进行维护，通过AI技术对数据系统进行融合运维，可实现数据的自动维护、高效存储与智能化检索，减少专业人员的投入与数据管理失误。

3 基于5G技术的AI视觉检测系统

       产品的质量检测贯穿了材料、零件加工、组装、包装等各个环节，具有系统性与复杂性的特点。质检是在制作过程中不确定因素影响下，保障产品质量的重要一环，传统质检方式需投入大量人力物力，且人工存在个体差异，缺陷的出现也存在随机性，无法有效保证产品交付质量的稳定性[3]。而机器视觉与机器学习可以结合，训练对缺陷的识别模型，并提高特定生产环境的适应性，目标检测(如产品外观缺陷检测、产品零部件检测等)、目标识别(如文本识别、颜色识别等)、目标定位(如PCB加工定位、标签定位等)和目标测量(如指针仪器长度、角度测量、零部件尺寸测量等)。如空调器在生产过程中就存在大量质量检测场景，包括原材料参数、电路板检测、压缩机线检测、外机自动电气安全检测、整机外观检测、标识检测等。

       在此背景下，开发基于5G技术的AI算法视觉缺陷检测系统，实现对随机缺陷的识别和检测，拓展了传统机器视觉的应用范围。而AI算法则根据实时数据调整生产参数，保证产品质量的同时，优化生产效率，推动向“精益制造”迈进。与现有的视觉系统相比，基于5G的智能视觉检测系统采用C/S数据结构设计，将主要处理能力集中在后端智能检测平台上，每个检测点通过现场终端将图像传输到智能检测平台上，实时获得检测结果，降低了视觉检测系统对硬件功能的要求，在一定程度上降低了整体投资成本。并且智能检测平台内置了多种机器算法，包括传统的机器视觉算法和更复杂的深度学习模型算法，能够适应不同类型的产品进行一系列快速检测，如图3所示为企业基于5G技术应用的AI视觉检测系统。

       基于5G的AI视觉检测系统，其优势在于检测设备端与生产线的联动控制，包括系统触发与结果反馈，5G作为数据的一种快速灵活的数据流转通道，是云侧和端侧算力协同的必要前提。智能检测平台是视觉检测系统的核心，可部署在企业数据库机房或云端服务器，其负责处理视觉检测流程，完成包括场景管理、业务管理、算法模型训练、算法管理、检测业务编排、检测结果分析功能。智能检测平台提供状态查看和统一管理接口，可适配单元化、离散型、流水线等不同生产端场景的检测需求，并通过5G网络与各检测点相联，实现1对n的检测管理与应用服务支持。如图4所示为应用机器视觉检测的自动化产线。

       涉及AI技术的应用开发通常都需要较长的算法迭代过程，需要大量的数据来实现AI监督式学习，因此，应用前期有一个较长的系统训练时间，且要耗费人力完成大量的筛选与测试工作。利用5G的大带宽和低延时，可以将大量繁琐的筛选与测试工作通过移动终端实现，检验员无需一直守着一台设备工作，可以实现一人对多机的监督式学习，释放了人员的流动性，同时，在早期检出率已经到达一定水平时，通过提前上线检测系统，一边在产线运行，一边训练机器学习，缩短系统投入应用的周期，提高设备有效利用率。通过部署5G边缘计算，实现低时延、高可靠的5G工业总线控制，通过将工业摄像头采集到的视频和图片数据反馈到部署在5G边缘计算中视觉AI计算核心，进行数据整理、分析、比对、净化等处理，将处理结果直接反馈给设备控制系统，可大大降低网络时延，提升整个互联系统的运行效率与精度。

       AI视觉智能检测系统通过统一的接口为上层应用提供基础检测能力，应用编排器将基础能力进行组合、协同及调用，用以完成对下层基础检测能力的封装，同时，针对特定场景的检测需求，可以通过对基础能力的封装形成特定场景下的解决方案，形成功能更强大、更具针对性的基础检测编排流程库。通过使用编排器及编排流程库调用基础检测能力，满足全部检测业务需求，并通过输入输出接口，向现场设备及人员提供工业检测应用服务。应用AI云计算平台，根据实际情况，使用Kubernetes或Docker技术构建上层应用的部署平台，构建以CPU服务器、GPU服务器及GPU推理单板机等计算资源的基础设施层。

       应用工业相机视觉捕捉系统实现产品图像的在线获取，通过AI智能算法对不同检测场景及检测需求进行适配及选型，通过现场工控终端控制工业相机系统及现场设备，实现图像上传、控制指令下发、运行现场客户端软件等功能，控制工业相机检测系统及现场设备的控制接入，现场设备包括各传感器、安全开关、指示灯、PDA扫码枪、显示器等，实现系统触发、运行控制、结果显示功能。数据库终端硬件基于X86架构实现标准化，云端可以辅以标准可扩展的GPU集群，将最消耗算力的深度学习算法或3D点云算法部署在云端实现，而预处理等轻度算法部署在终端，这样既实现了标准化分工，也将散热问题统一由云平台解决。

       为实现生产数据安全性，通过开发特定的防火墙系统，并且在网络建设上支持5G+MEC网络架构应用，一方面利用5G网络作为设备连接手段，提供高可靠数据传输保障，另一方面，借助MEC本地分流能力，关键生产数据直接分流至本地数据中心视觉检测平台，确保生产数据的稳定性与定向性，保证企业数据安全，同时，通过MEC本地分流还能降低端到端通信时延，提升系统响应速度。

       通过5G技术+AI技术的融合应用，建立全场景视觉检测及监控管理体系，实现企业低成本、智能化、高效率的视觉检测应用，有效提升生产效率及产品质量，降低生产成本，提升企业效益。

4 小结

       综上所述，AI技术在制造业的推广应用，正逐步促进全球工业体系构建一个更加智慧、高效、绿色的生态系统。工业AI不仅是一系列技术的简单叠加，更是生产方式、管理方式乃至行业思维模式的深刻变革。工业AI技术作为企业数字化转型的核心引擎和未来竞争力之源，将在未来的发展中发挥越来越重要的作用。企业需要积极拥抱工业AI，加强技术研发和人才培养，不断探索和实践新的应用模式和商业模式，以应对市场的挑战和抓住发展的机遇。

参考文献

       [1]中国信息通信研究院.工业智能白皮书（2022）[R].工业互联网产业联盟，2022.
       [2]高煜.我国经济高质量发展中人工智能与制造业深度融合的智能化模式选择[J].西北大学学报(哲学社会科学版)，2019(5):28鄄35.
       [3]邹亦婷.基于多处理器协同的智能工业相机图像处理系统的设计与实现［D］.成都：电子科技大学，2019.
       [4]郭朝先.产业融合创新与制造业高质量发展[J].北京工业大学学报(社会科学版)，2019(4):49鄄60.