McKinsey -高效率、低能耗、零缺陷：AI让制造创新“一键直达”

在本系列的开篇文章《AI赋能工业4.0：制造业变革更广、更快、更优》中，我们深入剖析了第四次工业革命（4IR）的重要拐点，阐释了领先制造商如何借助AI力量重塑制造业的领航地位及灯塔工厂的三阶段采用曲线。本文是系列文章的第二篇，主要聚焦AI在当今制造业前沿的应用。最后一篇将探讨最新一批灯塔工厂在快速规模化部署AI和其他4IR技术方面所具备的能力。以特钢制造领域为例，中信泰富特钢在其生产流程中部署了众多AI应用，显著提升测和实时调整高炉运作，该公司不仅令产量提升了15%，还实现了域，安捷伦公司（Agilent）通过整合计算机视觉技术，打造出一套高效的工具包，短短4个月便将产品随着企业不断优化AI预测与建议的置信度，这些技术正迈向成熟。亿滋国际（新的工作模式：工厂一线工人现在更多扮演技术员的角色，而非仅仅是机器操作员。这种转变不仅使生产率生成式AI的涌现预计将为全球经济带来年产值高达2.6万亿~4.4万亿美元的增长1。其中，近四分之一的增服务）以及两大能力领域（数据与技术部署、人才与组织赋能）。而这一变革主要由内容生成、洞察例已遍布整个运营价值链；二是资产化是实现AI快速大规模部署的有效达到新层次和系统级别；四是生成式AI正将AI的影响扩展到车间之外；五是生成式AI的发展速度早期的AI试点通常集中在单一流程上，因为这些流程的范围最小、风险最低、迭代最快。迄新晋灯塔工厂正是这种广泛性和多样性的明证。以规划为例，鸿佰科技部署了一个AI需求预测模型通过训练历史数据，在短短三年内将预测准确率提升了27%；在工艺优化方面，亨通光纤运用计算机视觉系统，成功将废品率降低了68%；而在交付环节，华润建材科为了在产出、质量和交付绩效等关键绩效指标（KPI）上实现20%、40%甚至60%的显著习、推广新技术和应用的旅程。而其他公司，如中国溧阳的宁德时代、印度索的强生，它们能够借鉴公司其他灯塔的经验，从一开始就进行规模化设计。这些公司在多个流程中应当前，灯塔企业正在加速其AI试点项目，其中一个关键策略便是“资产化”——将用例模部署的解决方案。其他行业也在效仿这一做法：在利用新兴的低代码或无代码平台创建AI应用方面领军企业正以1.6倍的速度领先于其他企业，极大地加快了其开发进程3。灯塔企业已在制造领域证明了这种方法的成效。它们采用模块化设计原则，确保了新资产与现有技术兼容性。同时，它们也在投资并使用各种生产力工具，如用于定制化界面的无代码平台。此外，它们还将基础的数字技能培训材料，如演示视频和标准操作程序，作为资产包的一部分，并对所有用户开放。如此一来，新的AI用例和数字创新便能从局域内的单一“本地”工具转变为全公司范围内的可用资产，且又可在“本地”几个世纪以来，供暖、制冷、照明等技术不断进步。但智能家居的发展不单单是这些技术的简单延伸百叶窗角度，甚至根据语音指令播放音乐，或是提醒最佳出行时间、搭乘最近的地铁等。智能工厂的样遵循这一理念；它们的优势源于“中央式”的智能运用、更高级与物理自动化相似，这些认知自动化的过程也是分阶段实施的：首先，利用智能技术来维持稳定程，比如利用AI实时调整流程参数；其次，识别并采取恢复措施，如针对议调整配方，抵消原料中杂质带来的负面影响这一概念依赖于技术创新，旨在让工厂的生产效率、产品质量和服务水平再上一个台阶。在这全球休闲食品制造商亿滋国际在北京建立了一个高度自动化的面团生产车间，其AI控制中心覆盖了5条提升了整个生产线和相关供应链的产能与效率。另一方面，面对气候变化引起的供水波动，韩国水资源公司部署了一套AI运营系统，有效控制了水处理过程中的混合和沉淀等关键环节。这一系统的实施在短短两年内两家公司都实现了智能化的集中管理。它们不再仅仅将AI应用于单一的生产流程，而是采用了产系统中运作的AI指挥中心。这些先进的解决方案能够做出更加复杂和迅速的运营决策，无论是面对提升置信水平生成式AI的试点步伐不断加快ACGCapsules就是快速部署生成周内开发并部署了一个紧跟SOP和政策动向的AI2.Thegreatacceleration:CIOperspectives