在當(dāng)今全球制造業(yè)深刻變革的浪潮中，智能制造已成為推動產(chǎn)業(yè)升級、塑造未來競爭力的核心引擎。工業(yè)和信息化部智能制造專家、著名制造業(yè)信息化專家蔣明煒，就人工智能（AI）如何深度融入智能制造體系，特別是應(yīng)用軟件服務(wù)在其中扮演的關(guān)鍵角色，分享了深刻的行業(yè)洞見。他指出，AI與智能制造的融合，遠非簡單技術(shù)的疊加，而是一場以數(shù)據(jù)為驅(qū)動、以軟件為載體的系統(tǒng)性革命。
一、 智能制造的本質(zhì)與AI的賦能角色
蔣明煒專家強調(diào)，智能制造的本質(zhì)在于實現(xiàn)制造全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化。其目標(biāo)不僅是提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，更是實現(xiàn)生產(chǎn)模式的根本性轉(zhuǎn)變，走向大規(guī)模個性化定制、預(yù)測性維護和資源優(yōu)化配置。在這一宏大進程中，AI并非孤立的技術(shù)，而是如同血液和神經(jīng)系統(tǒng)，滲透到從研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)計劃、過程控制到供應(yīng)鏈管理、售后服務(wù)等每一個環(huán)節(jié)。
AI的核心價值在于其強大的數(shù)據(jù)解析、模式識別、智能決策和自主學(xué)習(xí)能力。它能處理海量、多源的工業(yè)數(shù)據(jù)（如設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)日志、質(zhì)量檢測記錄、市場訂單信息），從中挖掘出人腦難以發(fā)現(xiàn)的深層規(guī)律與關(guān)聯(lián)，從而驅(qū)動制造系統(tǒng)從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動”。
二、 應(yīng)用軟件服務(wù)：AI落地的“操作系統(tǒng)”與“連接器”
蔣明煒特別指出，AI的能力要真正在制造場景中釋放價值，離不開強大、靈活、集成的應(yīng)用軟件服務(wù)作為載體和支撐。這里的“應(yīng)用軟件服務(wù)”是一個廣義概念，涵蓋了從底層的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、企業(yè)資源計劃（ERP）、產(chǎn)品生命周期管理（PLM），到上層的各類AI算法模型、工業(yè)APP及SaaS化服務(wù)。
- 數(shù)據(jù)匯聚與治理的平臺：現(xiàn)代智能制造應(yīng)用軟件（如高級MES、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺）首先扮演著數(shù)據(jù)中樞的角色。它們負(fù)責(zé)連接各類設(shè)備、系統(tǒng)與人員，實現(xiàn)OT（運營技術(shù)）與IT（信息技術(shù)）數(shù)據(jù)的實時采集、標(biāo)準(zhǔn)化清洗與統(tǒng)一管理，為AI算法提供高質(zhì)量、可用的“燃料”。
- 模型開發(fā)與部署的載體：應(yīng)用軟件提供了將AI算法（如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺）工程化、場景化部署的環(huán)境。例如，在質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)，機器視覺算法被集成到視覺檢測軟件中，實時分析產(chǎn)品圖像；在預(yù)測性維護中，故障預(yù)測模型被嵌入設(shè)備管理軟件，持續(xù)監(jiān)控設(shè)備健康狀態(tài)。
- 業(yè)務(wù)流程與智能決策的融合點：AI的洞察需要與具體的制造業(yè)務(wù)流程緊密結(jié)合才能產(chǎn)生效益。應(yīng)用軟件服務(wù)將AI的決策建議（如優(yōu)化的生產(chǎn)排程方案、設(shè)備維護預(yù)警、工藝參數(shù)調(diào)整建議）無縫嵌入到ERP、MES等系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)工作流中，指導(dǎo)或自動執(zhí)行操作，形成“感知-分析-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)。
- 知識沉淀與復(fù)用的工具：通過軟件服務(wù)，AI在解決特定問題過程中形成的模型、規(guī)則和知識可以被封裝、沉淀為可復(fù)用的數(shù)字資產(chǎn)（如工藝知識庫、故障診斷模型庫），并快速推廣到其他產(chǎn)線或工廠，加速企業(yè)智能化經(jīng)驗的積累與擴散。
三、 深度融合的關(guān)鍵路徑與挑戰(zhàn)
蔣明煒認(rèn)為，推動AI與應(yīng)用軟件服務(wù)在智能制造中的深度融合，需要關(guān)注以下幾個關(guān)鍵路徑：
- 堅持場景驅(qū)動，需求導(dǎo)向：避免為AI而AI，必須從企業(yè)實際的業(yè)務(wù)痛點（如提升OEE、降低不良率、縮短交付周期）出發(fā)，尋找合適的AI應(yīng)用場景，并由應(yīng)用軟件來實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的閉環(huán)。
- 夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，再先進的AI算法也無用武之地。企業(yè)需持續(xù)加強數(shù)據(jù)采集能力、建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與治理體系，這是所有軟件服務(wù)和AI應(yīng)用的前提。
- 推動軟件架構(gòu)的演進：未來的智能制造軟件需要向云原生、微服務(wù)化、低代碼/無代碼方向演進，以更加靈活、敏捷的方式集成和調(diào)用AI能力，支持快速創(chuàng)新和迭代。
- 構(gòu)建協(xié)同生態(tài)：AI與制造的融合需要裝備制造商、軟件服務(wù)商、AI技術(shù)公司、行業(yè)專家及最終用戶的緊密協(xié)作。軟件服務(wù)商應(yīng)開放接口，構(gòu)建平臺化生態(tài)，便于集成第三方AI能力。
- 重視安全與人才培養(yǎng)：在深度融合過程中，工業(yè)信息安全、數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。亟需培養(yǎng)既懂制造工藝、又熟悉軟件應(yīng)用、還理解AI原理的復(fù)合型人才。
四、 展望未來
蔣明煒道，以AI為代表的新一代信息技術(shù)與制造業(yè)的融合正在不斷深化。應(yīng)用軟件服務(wù)作為關(guān)鍵的使能層和集成層，其價值將日益凸顯。未來的智能工廠，將是“軟件定義”的工廠，AI驅(qū)動的智能將像水電一樣，通過靈活、強大的軟件服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，輸送到每一個制造環(huán)節(jié)，從而實現(xiàn)制造資源全局優(yōu)化、系統(tǒng)自治與持續(xù)進化。對于中國制造業(yè)而言，抓住AI與軟件服務(wù)融合的機遇，加速攻克核心工業(yè)軟件短板，構(gòu)建自主可控的智能制造技術(shù)體系，是邁向制造強國的必由之路。
這場由AI引領(lǐng)、軟件賦能的智能制造變革，正在重塑全球制造業(yè)的競爭格局。只有深刻理解其融合之道，并付諸扎實的行動，企業(yè)才能在未來的智造浪潮中立于不敗之地。
