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工业领域正在推进AI驱动的解决方案以提升效率，尤其是在预测性维护、质量检测、机器人和能源利用方面。
人工智能（AI）或许是企业信息技术（IT）部署的主导力量，但这项技术在工业数字化转型中的应用却更为谨慎，它是制造企业从自动化向自主化转型缓慢而稳步推进的一部分。
与大多数行业一样，制造商正被各类形式的AI所吸引，包括机器学习、生成式AI，以及最近兴起的AI智能体。根据美国制造商协会（NAM）的制造业调查，72%的制造商开始运用AI降低成本、提升运营效率；51%的企业借助 AI增强运营可视性与响应能力；41%的企业开始采用AI优化流程管控水平。此外，22%的受访者表示对利用AI增强质量感兴趣，19%的人认为该技术对提升资产可靠性有价值。
“这绝对不再是遥不可及的空想，人们正逐渐意识到AI的价值。”西门子数字工业软件工业机械事业部副总裁Rahul Garg表示，“我们看到企业开始用 AI赋能生产与操作任务，涵盖编程、设计、排产等环节，同时优化产品质量。利用AI提升现有运营的生产力，是这场转型的入门级步骤；下一步的飞跃，则是借助这些技术重新构想工作方式。”
当然，制造商对AI并不陌生。AI模型与机器学习已通过质量检测、机器人技术、维护应用等场景，开始融入工业自动化领域。
在一些新兴案例中，生成式AI与AI智能体正协同工作，将自动化过程推向更高层次。以异常检测为例，“机器学习提供分析功能，生成式AI则实现通常需要一定程度人工介入的推理诊断。”艾默生电力与水务业务技术副总裁Rick Kephart解释道。
不过，就目前而言，生成式AI在运营技术（OT）应用中的普及程度，远低于IT领域，这是因为OT场景的约束条件更严格，且风险更高。“例如，在生产发电领域，存在严格的电网安全和合规规则，因此生成式AI在该领域的成熟度不及在企业IT环境中的水平。” Kephart补充道。
尽管如此， 机器学习与生成式AI已开始重塑工厂车间及现场运营中的关键应用场景。以下从四个重点领域展开说明：
预测性维护
这是AI驱动创新的标志性应用场景之一。通过工业物联网（IIoT）传感器收集的机器数据与AI分析相结合，可在故障发生前主动检测并解决资产的潜在问题，最大程度减少停机时间并降低维护成本。AI之所以能颠覆预测性洞察与异常检测，是因为它能提供更丰富的诊断信息，提升洞察质量，并且并不总是需要操作员解读结果后再手动启动解决方案。
此外，AI不仅局限于解决已分类的已知问题，还为处理非标准化问题提供可能。加上AI的自适应学习能力，使得预测性维护实践更具价值。当AI基于过往学习进行推理以生成新思路时，问题解决会更高效。AI智能体有望增强预测性维护平台的功能，可通知服务技术人员问题详情、生成解决方案并自动执行纠正操作，是否需要人工操作员批准则取决于具体工作流程。
基于合适运行条件构建的预测性维护AI模型，还能缓解人才短缺问题。随着有经验的技术人员因退休而离开，很多制造企业难以招募到适合的运行人员。“你可以将这些平台作为专家知识的载体，”横河电机解决方案顾问Karthik Gopalakrishnan在提到该公司的OpreX资产性能监测与预测性维护平台时表示，不同地区的客户可能以不同方式操作设备。平台可记录 A 站点的操作方式与故障解决方法，供 B、C 站点借鉴。
在一个AI驱动的预测性维护改善运营的案例里，一家矿业公司通过准确预测通风系统的设备故障，提升了工人安全。在此场景中，罗克韦尔自动化的FactoryTalk Analytics Guardian AI接入了用于驱动通风系统风机的PowerFlex变频器数据，主动识别异常并提醒维护团队解决问题。自部署以来，该系统通过检测风机叶片对齐问题，避免了非计划停机，切实保障了现场矿工的安全。
质量控制与检测
机器学习和机器视觉能通过实时分析图像和传感器数据，比人工检测更快、更准确地发现缺陷和异常。这些应用场景的AI模型训练高度可视化，使制造商更容易上手并开始实施。
例如，倍福正通过其TwinCAT 3 Machine Learning Creator布局该领域。这是一个图形化、无代码、基于Web的开发平台，用户无需任何AI开发专业知识即可创建AI模型。只需将标注为“合格件”或“不合格件”的图像输入平台，系统就能实时进行推理，并自动生成可直接运行的机器视觉项目。“用户无需编程，也不必手动筛选大量数据，就能对不同图像进行分类，这让客户更容易理解和实施。” 倍福TwinCAT自动化工具平台美国区软件产品经理Brandon Stiffler说道。
AI 还通过机器人技术，推动质量检测应用实现显著升级。3D Infotech是一家自动化工业计量解决方案制造商，该公司开发了一套AI驱动的检测系统，集成了优傲机器人的AI Accelerator——一个用于为协作机器人开发AI应用的软硬件机器人平台。AI的加入提升了质量检测平台的适应性，可针对不同检测场景优化机器人运动，实现实时障碍物检测以确保运行流畅，并通过增强的缺陷检测和视觉反馈来实现自动化决策。
机器人技术
尽管机器人系统几十年来一直是制造业自动化的核心，但AI的兴起为机器人带来了“拐点”——使其能够完成以往被认为难度过高的复杂任务。迄今为止，大多数机器人部署集中于固定自动化场景（例如汽车工厂中运行焊接工具），这类任务往往精度高、差异性低。
泰瑞达首席AI官James Davidson指出，当应用场景存在差异性或处于半结构化环境时，AI 就成为关键赋能者。AI 能帮助机器人拓展至具有差异性的应用场景，比如换线频繁、需要快速适配的领域。
以MiR的托盘搬运车为例，它用基于AI的感知技术，实现快速精准的托盘检测，并最小化拾取放置周期时间。以往，自动化托盘搬运车使用2D激光雷达，只能检测少数几种托盘类型，无法覆盖足够的应用场景，难以给客户带来价值和投资回报。而AI感知系统弥补了这一短板，即便托盘存在颜色差异、部件损坏甚至被收缩膜包裹，系统也能准确检测。
能源管理
资产数据与AI驱动的分析，正在帮助优化车间设备或HVAC等基础设施的能源利用。在设备层面，AI可帮助优化运动曲线，使设备能耗更低、磨损更小。在工厂层面，AI驱动的优化流程可与整个工厂的运营（包括生产计划和排期系统）相结合，以缩短运行时间、减少浪费。
一旦将AI模型或与整个业务系统（而非单个设备）关联起来，就能看到更显著的效果。罗克韦尔自动化与某全球半导体公司的联合创新项目，就聚焦于用AI优化能源消耗，目标是降低芯片制造厂冷水机组的能耗。目前该项目处于研发阶段，双方部署了EnergyTalk Manager用于工厂运营的预测性多目标优化。
该系统利用冷却器工厂资产的数字孪生及系统建模功能，实时监督系统行为和运营，识别节能空间以降低电费支出。罗克韦尔自动化AI业务经理Alexandra Farley称，截至目前，该方案已在用电高峰季使工厂效率提升了5%，预计可以节省300万至500万美元，不到两年即可实现投资回报。
谈及AI在工业领域的更广泛应用，Farley表示，关键不在于某一项AI技术本身，而在于这些技术如何以智能体和多层级优化的形式协同工作。当你能整合质量数据、能源数据、预测性维护洞察与供应链数据时——这才是真正的转折点。
关键概念：
■ 生成式AI与AI智能体正协同工作，将自动化过程推向更高层次。
■ 当应用场景存在差异性或处于半结构化环境时，AI 就成为关键赋能者。
思考一下：
工业AI如何帮助企业实现效率、质量与能源优化？
