重磅发布 | AI赋能离散制造业全球最佳实践与战略要务

2025年9月4日，捷一科技（北京）有限公司研究团队发布了《人工智能赋能离散制造业全球最佳实践与战略要务》报告。

本报告旨在全面剖析人工智能（AI）在离散制造业中的应用，揭示其如何重塑从研发设计到维护服务的全生命周期价值链。通过对汽车、航空航天、船舶、半导体和高端装备等关键行业的深入研究，报告揭示了AI已成为决定企业未来竞争力的核心战略要素。领先企业正通过AI实现从被动响应到主动预测的根本性转变，其投资回报率（ROI）清晰可见。

全球最佳实践表明，成功的AI转型并非依赖于单一技术的部署，而是建立在三大战略支柱之上：稳健的数据治理、专业的智能体构建和持续的智能化运营。稳健的数据治理为AI提供了高质量的“燃料”；专业的智能体（如预测性维护模型、计算机视觉质检系统）是执行特定高价值任务的“引擎”；而持续的AI运营则确保这些引擎能够不断学习和优化，从而构建起难以逾越的护城河。

本报告汇集了全球超过50个顶级制造企业的AI应用案例，旨在为寻求在“AI+工业”领域取得领导地位的企业提供明确的对标基准和战略路线图。

第1章 新的竞争前沿：AI在离散制造业中的战略角色

人工智能正在为离散制造业开启一个新的竞争时代。它不再仅仅是自动化现有流程的工具，而是成为驱动战略决策、催生新商业模式和建立持久竞争优势的根本力量。本章将阐述AI如何从简单的自动化演进为复杂的自主决策，介绍其核心技术，并提出成功实施AI战略的三大支柱。

1.1 从自动化到自主化：工业智能的演进

工业界正在经历一场深刻的变革，其核心是从自动化（Automation）向自主化（Autonomy）的演进。传统的自动化专注于精确复制人类的物理动作，例如由机器人执行重复性的装配任务。而由AI驱动的自主化，则旨在复制并增强人类的认知与决策能力。这标志着机器不仅能“做”，更能“思考”和“决策”。

这种演进的成熟度在企业资源规划（ERP）等核心工业软件中得到了体现。到2025年，行业关注的焦点已不再是ERP系统是否具备AI功能，而是其AI实现的复杂性和专业化程度。这意味着基础的AI能力正在迅速商品化，成为行业的标准配置。然而，真正的竞争优势来自于更高级的智能形式。所谓的“认知自动化”（Cognitive Automation）正成为新的前沿，它利用先进的AI技术，基于机器学习算法动态地、实时地优化自动化流程。一个具备认知自动化的工厂，其生产线能够根据实时质量数据自我调整参数，其供应链能够根据市场需求波动自动重新规划，这便是自主化工业企业的雏形。

1.2 变革行业的核心AI技术：战略家入门指南

为了理解AI如何驱动制造业变革，决策者需要掌握几项核心技术的功能和商业价值。

● 预测分析与机器学习: 这是工业AI的“预测引擎”。它通过分析历史和实时数据来预测未来事件。应用范围极其广泛，从预测设备何时可能发生故障，从而实现预测性维护，到分析市场趋势、天气模式和社交媒体情绪，以更准确地预测产品需求。

● 计算机视觉: 这是智能工厂的“眼睛”。通过摄像头和先进的图像处理算法，计算机视觉系统能够实现人类无法比拟的速度和精度的视觉检查，自动识别产品表面的微小划痕、装配错误或结构缺陷。此外，它还为机器人和自动驾驶车辆提供环境感知能力。

● 数字孪生: 这是工业领域的“虚拟试验场”。数字孪生是物理资产（如一台机器、一条生产线甚至整个工厂）的动态、高保真虚拟副本。它允许工程师在虚拟环境中对产品和流程进行设计、模拟、测试和优化，而无需投入昂贵的物理原型和生产资源，从而在项目早期发现并解决问题。

● 生成式AI : 这是工业创新的“创意伙伴”。与分析现有数据的传统AI不同，生成式AI能够创造全新的内容。在制造业中，它能够根据工程师设定的约束条件（如材料、成本、重量）生成数千种创新的产品设计方案，撰写引人入胜的营销文案和技术文档，甚至编写软件代码，从而极大地加速创新周期。

1.3 成功的三大支柱：数据治理、智能体与持续运营

本报告中的全球最佳实践案例，其成功并非偶然，而是建立在三个相互关联的战略支柱之上。这三大支柱构成了企业构建和扩展AI能力的框架，也是本报告旨在推广的核心服务理念。

● 数据治理: 这是构建一切高价值AI应用不可动摇的基石。数据是AI的燃料，其质量、可访问性和一致性直接决定了AI模型的性能上限。全球领先的伊顿公司在成功应用生成式AI进行产品设计时，明确将建立“权威的真理来源”（authoritative source of truth）作为其五大支柱之首。反之，数据质量差、系统集成困难是阻碍企业成功部署AI的持续性障碍。因此，数据治理不应被视为一项IT后台任务，而是创造商业价值的战略前提。

● 智能体：这个概念统一了报告中多样化的AI应用。无论是宝马用于质量控制的计算机视觉系统（AIQX），马士基用于发动机监控的预测性维护算法，还是伊顿用于产品设计的生成式工具，它们本质上都是为解决特定业务问题而构建的“智能体”。企业的目标不应是部署一个笼统的“AI平台”，而是要构建一个由多个高度专业化的智能体组成的“军团”，每个智能体都在其负责的领域创造最大的价值。

● 持续运营 : AI不是一个一次性交付的项目，而是一个需要持续培育和优化的生命系统。特斯拉（Tesla）是这一理念的典范。其Autopilot系统通过收集全球数百万辆汽车的真实驾驶数据，不断地训练和改进其AI模型，并通过无线（OTA）更新将更智能的软件推送给所有车主。这种“数据飞轮”效应——更多的使用产生更多的数据，更多的数据训练出更好的AI，更好的AI吸引更多的用户——形成了一个正向循环，创造了指数级增长的竞争优势。企业级软件中基础AI功能的标准化正在形成一个“价值陷阱”。仅仅依赖于商业软件内置的通用AI功能，企业最多只能实现与竞争对手的均势。真正的市场领导者，如伊顿、约翰迪尔和宝马，其核心竞争力来自于开发针对自身独特、高价值业务问题的定制化智能体。这一趋势清晰地表明，未来的竞争优势不再取决于企业是否“采用”AI，而在于其是否具备“用AI创新”的能力。这直接验证了构建专业智能体服务的战略价值，即帮助客户超越商品化的AI功能层，打造真正具有差异化优势的核心能力。

第2章 AI驱动的创新：重新定义产品设计与工程

在产品生命周期的源头——研发与设计阶段，人工智能正在引发一场深刻的革命。它将传统的、依赖经验和迭代试错的设计流程，转变为由数据驱动、模拟优先的创新模式。本章将展示AI如何通过生成式设计和数字孪生等前沿技术，大幅压缩创新周期、降低研发成本，并最终创造出性能更优、更具竞争力的产品。

2.1 生成式设计：从源头构思最优产品

生成式设计代表了工程设计领域的一次范式转移。其核心理念是，工程师不再是直接绘制每一个线条和曲面，而是扮演“目标定义者”的角色。他们向AI算法输入一系列设计目标和约束条件，例如产品的预期功能、最大重量、成本上限、可用材料以及制造工艺等。随后，AI算法会在庞大的设计空间中进行探索，自主生成并评估数千甚至数万种满足条件的设计方案，并推荐出最优的几个选项。这些由AI生成的方案往往具有仿生学或非传统的拓扑结构，是人类工程师凭借直觉和经验难以构思的。

● 案例研究：伊顿的动力管理产品设计。伊顿公司面临着为客户定制化零部件时研发周期过长的挑战。传统的设计流程可能需要数月时间。为了解决这一痛点，伊顿构建了一个基于其海量历史产品数据和aPriori等模拟软件洞察的生成式AI系统。在一个自动化照明设备的开发项目中，该系统将设计时间从传统的16周大幅缩短至2周，降幅高达87%。在其他项目中，它将一个高速齿轮的设计时间减少了65%，并将一个液对空热交换器的重量减轻了80%。这个案例有力地证明了，高质量的历史数据（即强大的数据治理）是生成式设计取得成功的关键前提

。● 案例研究：NASA的航空航天部件设计。在对重量和强度要求极为苛刻的航空航天领域，生成式AI展现了巨大的潜力。美国国家航空航天局（NASA）已成功运用该技术设计用于太空任务的硬件。AI算法能够创造出既轻巧又坚固的部件结构，这些结构在保持结构完整性的同时，最大限度地去除了冗余材料，从而有效减轻了航天器的重量，降低了燃料消耗。2.2 全面的数字孪生：模拟产品、流程与性能数字孪生技术将产品创新的虚拟验证提升到了新的高度。它不是一个静态的3D模型，而是一个与物理世界实时同步、贯穿产品全生命周期的动态虚拟副本。从最初的概念设计，到生产制造，再到最终的运营维护，数字孪生都在不断地吸收真实世界的数据，并利用这些数据来模拟、预测和优化物理实体的行为。

● 案例研究：西门子的工业生态系统。西门子将数字孪生定位为其工业4.0战略的核心。他们强调，通过构建全面的数字孪生，制造商甚至可以在建造实体工厂之前，就完成对产品和生产流程的设计、模拟和性能评估。例如，在电池制造业，数字孪生技术可以模拟、测试和优化电池的开发与性能，在虚拟环境中提前发现并修复潜在的设计缺陷或制造问题，从而大大加快了电池的上市速度。

● 案例研究：安德雷蒂全球车队（Andretti Global Racing）的赛车开发。在分秒必争的赛车运动中，数字孪生是获取竞争优势的关键。安德雷蒂车队利用西门子的Xcelerator平台为其赛车创建了精确的数字孪生。在制造任何物理部件之前，工程师们就在虚拟世界中对赛车的空气动力学、部件强度和整体性能进行无数次的模拟和测试，以找到最大化赛道速度的最优设计方案。

第3章 智能工厂：AI在生产与质量保证中的应用

本章将深入制造业的核心——工厂车间，探讨人工智能如何将传统工厂转变为能够预测、适应和自我优化的智能实体。我们将通过汽车、半导体等行业的标杆案例，展示AI在实现零缺陷制造、优化生产流程以及提升复杂工艺良率方面的卓越能力。

3.1 深度解析：汽车行业的零缺陷制造汽车制造业因其高度复杂、大规模和对质量的极致要求，成为AI视觉检测技术应用的理想试验场。领先的汽车制造商正在利用计算机视觉和深度学习，将质量控制从事后检测转变为过程中的实时预防。

● 案例研究：宝马集团的AIQX平台。宝马的AI质量平台（AI Quality platform, AIQX）是该领域的旗舰级应用。通过在生产线上部署大量AI摄像头和传感器，AIQX能够实时监控装配过程，自动检测部件上的微小划痕、凹痕、错位或装配不完整等缺陷。该系统将实时图像与“完美样本”进行比对，其识别精度和不知疲倦的特性远超人眼。得益于此，宝马在部分案例中实现了高达60%的车辆缺陷减少。为了训练这些复杂的AI模型，宝马利用NVIDIA DGX系统和合成数据生成技术，将员工部署新质检自动化任务的时间缩短了三分之二以上，并将数据科学家的生产力提升了8倍。

● 案例研究：LandingAI的视觉检测解决方案。作为专业的AI解决方案提供商，LandingAI为制造业提供了灵活的计算机视觉平台。该平台能够应对各种复杂的检测挑战，例如电动汽车电池组件的细微瑕疵、汽车散热器复杂图案中的缺陷，以及关键部件的泄漏检测。其核心优势在于，它使制造商能够自主构建和部署深度学习模型，并将质量标准在全球多个工厂中实现统一和规模化。

3.2 流程优化与先进机器人技术除了质量控制，AI还在优化生产节拍、协调机器人动作以及提升整体设备效率（OEE）方面发挥着关键作用。

● 案例研究：特斯拉的“Unboxed”制造流程。特斯拉创新的“Unboxed”制造流程颠覆了传统的线性汽车装配线。它将汽车分解为几个大型子模块（如前车身、后车身、电池底盘），在不同的生产线上并行制造和组装，最后再进行总装。整个复杂的并行流程由AI和计算机视觉系统进行协调和质量控制。特斯拉预计，这种革命性的方法能够将工厂的占地面积减少40%，并将制造成本降低高达50%。此外，特斯拉还在其内华达超级工厂部署了AI控制的暖通空调系统，通过智能优化能源使用，每年节省数千兆瓦时的能源。

● 案例研究：现代重工的智能船厂。在与美国船级社（ABS）的合作中，现代重工正在其船厂中大规模部署AI、自动化和机器人技术。其战略目标是从简单的自动化（如焊接机器人）转向由AI和数据驱动的全面决策，以优化造船流程、提升安全标准和产品质量。3.3 深度解析：半导体制造中的AI良率提升半导体制造是世界上最精密的制造过程之一，其良品率的微小提升都能带来巨大的经济效益。因此，它成为AI应用的理想领域。

● 案例研究：台积电的智能制造。作为全球最大的芯片代工厂，台积电广泛应用人工智能和机器学习技术，以实现其在市场上的绝对领先地位。其智能制造系统能够进行精确的故障检测与分类，并对生产过程进行纳米级的精确控制，从而显著提升产品良率和质量。这种由AI驱动的卓越制造能力，是台积电能够持续为苹果、英伟达等客户大规模量产最先进制程芯片（如3纳米、5纳米）的根本保障。AI芯片等高性能计算（HPC）产品已成为台积电最大的收入来源，占其总收入的60%。值得注意的是，台积电已成功将其AI驱动的制造体系复制到其位于美国亚利桑那州的新工厂，实现了与台湾本土工厂相当的良率，这展示了其AI能力的强大可扩展性。最先进的制造商正在其工厂内部创建一个强大的“数字反馈闭环”。来自AI质量系统（如宝马的AIQX）的数据，不仅仅是用于标记一个不合格的零件。更进一步，这些数据被实时反馈给制造该零件的机器（如机器人焊枪或注塑机），用于动态调整其工艺参数（如电压、速度或温度），从而从根本上预防下一个缺陷的产生。这个过程的逻辑是：AI视觉系统实时检测产品变异，这些变异数据成为AI工艺控制系统的输入，AI工艺控制系统通过机器学习模型计算出最佳的参数调整方案，并实时下达指令给生产设备。这将质量控制从一个被动的、滞后的检测活动，转变为一个主动的、实时的、预防性的流程优化引擎。这种自我学习、自我改进的生产系统，是智能工厂的终极形态。实现这一闭环，需要计量系统与生产设备之间无缝的数据集成，以及构建和部署能够理解复杂因果关系的机器学习模型的能力，这为专业的智能体构建和持续运营服务提供了巨大的商业机会。

第4章 弹性运营：AI在供应链与采购中的应用

人工智能正在将传统上脆弱、线性的供应链，转变为具有弹性、智能和自我调节能力的复杂网络。通过利用AI的预测和优化能力，领先的制造企业能够更好地预测需求、管理库存、规避风险，并优化全球物流，从而在日益动荡的市场环境中保持运营的连续性和竞争力。4.1 预测性需求预测与库存管理……4.2 AI驱动的风险缓解与供应商情报……4.3 全球物流优化……

第5章 市场互动：AI在商业运营中的应用……第6章 最大化资产生命周期价值：AI在维护、修理与运营（MRO）中的应用……第7章 AI+工业时代的领导力蓝图……

欢迎联系我们，报名线下论坛，免费获取报告全文。

AI时代的航空航天企业新机遇

线下论坛 · 报名中

对于作为高端复杂装备制造的航空航天而言，AI的价值尤为突出。无论是产品研发设计、工艺革新、检验检测、质量管理、供应链的精益化，运营提效还是运维保障，人工智能都能够显著提升效率，降低风险，释放创新潜能。尽早拥抱AI，意味着企业能够在产业升级的关键窗口期率先获得差异化竞争力。

但机遇的另一面，是企业必须面对的挑战。AI的引入不仅需要高质量的数据积累与治理，也对企业的组织能力、人才结构、数字化基础提出了更高要求。

如何将AI从“概念”真正转化为“生产力”，如何克服幻觉和黑箱，在安全可控的前提下推动智能化落地，如何避免“碎片化应用”而形成系统性的能力，这些都是摆在航空航天企业面前的现实课题。

基于此，捷一科技将于9月17日在北京举办“AI时代的航空航天企业新机遇”主题研讨会，通过解读前沿趋势、分析实践中的难点与挑战等，帮助航空航天企业找到切实可行的答案。

我们诚挚邀请您参与，共同探讨并见证、推动产业的下一次跃升。

成功报名本次论坛的客户将免费获赠

1.《人工智能赋能离散制造业全球最佳实践与战略要务》报告

2.《全球离散制造业AI最佳实践总览表》

3.企业AI赋能战略转型一对一专家咨询1次

附件：

《离散制造AI应用最佳实践报告》.pdf

《全球离散制造业AI最佳实践总览表》.pdf