瞄准新一代“智能制造” 传统工厂如何搭上AI快车
（来源：经济参考报）
以往车间里，工艺调试、设备运维离不开老师傅的经验判断。如今集控大屏参数实时跳动，智能仪表全天候监测设备状态，一场AI变革正在传统制造车间悄然发生。经过持续数字化改造，大批工厂完成设备联网、数据归集，冶金、装备、化工等多条赛道的工业垂类AI模型陆续落地，应用场景正从质检、故障预警向工艺优化、生产决策纵深拓展。受访人士认为，随着国产大模型迎来发展风口，打通数据、模型、算力关键环节，深化产学研协同，能够有效激活制造业数字化沉淀，跑出新一代智能制造升级加速度。
数字化基础不断夯实
走进本钢板材冷轧总厂第三冷轧厂，集控中心大屏上，各条生产线的工艺参数、检测数据实时更新，核心生产环节已实现稳定自动化运行，智能化改造成效持续显现。
“现在钢板切割工序已实现系统自动筛查核验，后续结合人工智能技术，可进一步提升极端复杂工况下的精准控制水平。”本钢板材冷轧总厂首席工程师王平表示。钢铁产业工序链条长、工况变量多，设备状态、原料属性、工艺参数与成品质量高度耦合，长期以来，生产微调、故障处置、工艺优化高度依赖资深工程师和一线技工的经验积累。随着数字化改造持续落地，行业正加速将沉淀多年的“人脑经验”转化为标准化、可追溯、可复用的工业数据与知识体系，为人工智能落地筑牢底层基础。
深耕工业智能化服务领域的大连坤达自动化有限公司，聚焦生产环节精细化管控，布局机床刀具智能管理全流程体系，搭建覆盖刀具使用、损耗监测、维保调度、寿命管理的一体化智能平台。企业负责人陈英伟表示，工业制造领域蕴藏大量沉淀在人工经验、纸质台账、零散记录中的隐性知识，通过系统梳理、数据萃取、模型训练，能够转化为工业AI迭代升级的核心资源，而标准化的数据治理、业务梳理，是工业智能化落地的前置关键环节。
当前，制造业数字化建设已跨过单纯追求设备联网、数据采集的初级阶段，更加聚焦数据价值挖掘与场景落地，通过数据赋能质量管控、设备运维、能耗优化、生产调度，实现降本提质增效。