拥抱新一代智能制造 传统制造企业借力AI加速转型升级

在传统制造车间的过往生产模式中，工艺调试、设备运维等关键环节，高度依赖资深技工的实操经验与主观判断。现如今，智能中控大屏实时刷新生产参数，智能传感设备全天候监测设备运行状态，一场以人工智能为核心的智能化变革，正在传统制造业场景中全面渗透。依托持续推进的数字化改造，众多制造企业完成了设备联网改造与生产数据归集整合，冶金、装备制造、化工等多个工业领域的专属AI模型相继落地投用。智能制造的应用场景也不再局限于产品质检、设备故障预警等基础环节，逐步向工艺动态优化、生产智能决策等核心生产层面纵深延伸。业内受访专家表示，伴随国内大模型产业快速发展，打通数据、模型、算力三大核心壁垒，深化产学研协同创新机制，能够充分释放制造业长期积累的数字化资源价值，助推行业迈入智能制造升级的快车道。

数字化底座持续夯实 为AI落地筑牢基础

走进本钢板材冷轧总厂第三冷轧厂，中控集控中心的显示屏上，各条生产线的工艺参数、检测数据实时动态更新，核心生产工序已实现常态化自动化运行，智能化改造成效稳步凸显。

本钢板材冷轧总厂首席工程师王平介绍，当前钢板切割工序已实现系统自动筛查与智能核验，叠加人工智能技术赋能后，可进一步提升复杂极端生产工况下的工艺精准控制能力。钢铁产业生产链条冗长、工况变量繁杂，设备运行状态、原材料属性、工艺参数等要素与成品质量紧密关联。长期以来，生产微调、故障处置、工艺优化等工作，极度依赖技术工程师和一线技工的经验积累。而随着行业数字化转型持续深入，制造业正加速将沉淀多年的人工实操经验，转化为标准化、可溯源、可复用的工业数据与知识体系，为人工智能技术的场景落地搭建了坚实的底层支撑。

专注工业智能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需求，搭建机床刀具全生命周期智能管理体系，打造出覆盖刀具使用监测、损耗分析、维保调度、寿命管控的一体化智能服务平台。企业负责人陈英伟指出，工业制造领域存在大量潜藏在人工经验、纸质台账、零散记录中的隐性生产知识。通过系统化梳理、数据萃取和模型训练，这些隐性资源可转化为工业AI迭代升级的核心要素，而规范化的数据治理与业务流程梳理，是工业智能化落地应用的必要前置条件。

目前，制造业数字化建设已告别单纯的设备联网、数据采集初级阶段，发展重心转向数据价值挖掘与实景化场景落地。通过数据赋能质量管控、设备运维、能耗优化、生产调度全流程，助力企业实现降本、提质、增效的核心发展目标。

工业软件领域龙头企业信华信技术股份有限公司，深耕工业大模型产业化落地。公司副总裁孙伟宏认为，通用大模型具备普适性优势，可适配全行业基础问答与逻辑处理，但制造业转型升级的核心关键，在于依托细分行业海量专属数据训练垂直模型，打造贴合产业特性、适配生产工艺、契合厂区实况的专业化AI体系，构建专属行业的“智能专家系统”。工业大模型落地生产一线的核心前提，是搭建精准、完备、专业的工业知识库。不同行业、不同产线的设备体系、工艺逻辑、生产标准差异极大，只有经过长期的数据治理、场景适配和模型迭代，才能让人工智能精准适配工业生产的复杂逻辑，真正贴合企业实际生产需求。

经过多年的迭代建设，传统制造业的自动化、数字化基础不断夯实，为AI技术深度融入生产场景创造了有利条件。行业智能应用边界持续拓展，从单点质检、故障预警、简单数据分析，逐步延伸至全流程工艺优化、设备全生命周期管理、生产协同智能决策等核心领域，新一代智能制造应用体系加速成型。

AI应用深耕生产实景 赋能产业提质增效

大模型技术的快速普及，彻底重塑了传统工厂的智能化发展逻辑。过去制造企业的智能化建设，聚焦于搭建智能系统、完成设备上云联网；而当下行业竞争的核心，转变为AI技术能否深度嵌入产线、解决生产痛点、提升生产效能。工业智能化升级已然从硬件层面的设备改造、系统搭建，迈入数据挖掘、模型训练、工艺优化的软性升级新阶段。

工厂日常运行产生的海量工艺参数、设备运行记录、质量检测数据，以往大多存储于系统后台，难以实现有效利用。受制于制造场景工况复杂、设备型号繁杂、工艺路径差异化大、数据标准不统一、系统数据不互通等问题，大量宝贵的生产经验长期依赖人工传承。如今，行业正全力盘活沉睡的生产数据与零散的实操经验，通过数据治理、模型搭建、智能训练，转化为可实时指导生产的智能化能力。

通用技术沈阳机床有限责任公司依托多年数控技术积淀，结合自研数控系统、5G专网及工业互联网平台，彻底改变了传统人工反复调试参数的生产模式。AI系统可根据原材料特性、刀具损耗程度、设备震动数据实时动态微调工艺参数，自动修正加工误差、提前预判设备隐患。以往高度依赖技工实操经验的精密加工环节，现已实现标准化、智能化、柔性化生产，大幅提升高精度零部件的批量加工效率，为国内工业母机智能化转型打造了可复制、可推广的标杆案例。

沈鼓集团股份有限公司深度盘活数十年装备研发、试验、运维积累的五万余份工程数据，自主训练打造装备制造专属垂直大模型。以往新产品研发、设备故障排查需依靠资深工程师反复推演，存在周期长、成本高、效率低的问题。如今依托AI大模型，企业可快速调取历史工况数据、比对同类生产案例、辅助优化产品设计，有效压缩新品研发周期，提升设备运行稳定性，让传统重工企业的技术积淀转化为可持续迭代的智能化生产力。

当前，工业AI已摆脱展厅式的展示化应用，全面走向生产一线，以降本、提质、增效为核心价值导向。能否减少设备停机时长、稳定产品品质、降低生产能耗、压缩生产周期，已成为制造企业衡量智能化投入价值的核心标准，也推动行业AI应用朝着务实化、场景化、实效化的方向持续发展。

全链条生态赋能 老工业基地焕发智造新活力

单一设备升级、独立模型落地是智能制造的基础环节，而依托完备的工业产业底蕴，实现系统化布局、链条化整合、生态化共建，是辽宁以AI赋能制造业转型的核心亮点。凭借齐全的工业产业门类、海量的真实生产场景，辽宁坚持场景牵引、龙头引领、平台支撑、产教融合的发展路径，陆续落地一批冶金、装备、石化领域的工业垂直AI模型，建成众多智能工厂与数字化车间，让老工业基地的智能化发展蓝图逐步落地。

全省数据底座建设稳步推进，一批标志性示范项目相继落地。鞍钢数智科技（辽宁）有限公司牵头建设的钢铁产业产数双链融合可信数据空间，成功入选国家级试点，通过探索供应链协同、工艺优化领域的数据安全流通模式，有效打通钢铁产业链数据壁垒，为行业数字化协同发展提供了全新路径。同时，辽宁加速推进沈阳国家级数据标注基地建设，累计形成上百套高质量行业数据集，持续为冶金、机床、装备制造等领域的垂直模型训练输送优质数据资源，充分激活工业数据价值。

省内龙头企业主动担当转型主力，一批可复制、可推广的智能制造样板加速涌现。沈鼓集团、沈阳机床、本钢等行业头部企业，联合本土优质软件服务商，深耕装备故障智能预判、加工工艺自适应优化、钢铁质量智能管控等细分赛道，研发落地多款贴合生产实际、实用性极强的行业AI模型。在石化领域，辽宁依托大连化物所科研资源，联动行业龙头企业与科技公司组建智能化工联合创新实验室，在化工垂直大模型研发领域取得突破性进展，聚焦工艺仿真、安全预警等行业共性难题集中攻坚，构建起“龙头提供应用场景、科研团队输出技术方案、企业负责落地实施”的协同创新体系，标杆项目持续在石化产业园区落地投产。

算力基础设施实现多点布局，普惠算力有效降低中小企业智能化转型门槛。沈阳、大连两大人工智能计算中心持续扩容升级，面向装备制造、精细化工等重点产业，开放端边云协同算力服务。不少企业表示，以往中小企业受限于资金、技术，无法自建算力体系，如今可按需租用普惠算力资源，低成本完成数据治理、模型调试与产线智能升级。工业智能化转型门槛持续降低，越来越多专精特新中小企业成功借力AI技术，享受数字转型红利。

从人工手动调参到AI智能适配，从单一设备自动化到全场景全域协同，从单点智能改造到全体系智能升级，传统制造业智能化转型迈入全新发展阶段。未来，随着工业数据持续盘活、垂直模型不断成熟、算力服务全面普惠、产业创新生态持续完善，人工智能将深度激活传统制造业存量优势，持续赋能传统工厂迭代升级，为老工业基地产业高质量发展注入源源不断的数字动能。