在全球制造业加速转型的大背景下，我国传统制造企业正面临着效率提升、成本控制和产品质量优化等多重挑战。随着新一代信息技术的迅猛发展，人工智能作为推动制造业智能化转型的重要引擎，正逐步融入生产一线，深刻改变着制造流程、运维方式及管理模式。通过与自动化、物联网、大数据等技术的融合，人工智能不仅赋能企业实现精准决策与柔性生产，还为构建智能工厂、打造数字化车间提供了有力的技术支撑。本文聚焦人工智能技术在传统制造业智能化改造中的应用，从其显著优势出发，深入探讨企业在实践中应采取的策略，旨在为传统制造企业应用人工智能技术提供参考。
一、传统制造业智能化改造中人工智能技术应用的优势
（一）提升生产效率与产品质量
传统制造过程中，设备运转往往依赖于人工设定参数和人为经验进行调整，不仅效率较低，而且容易出现较大的误差。而人工智能技术的应用，能够帮助生产人员实时采集产线数据，并通过自我学习不断优化生产参数设置，实现各项操作的精细化控制与动态调整，进而实现高效和精准的生产。
（二）实现预测性维护，降低运维成本
传统制造中，对设备的维护大多采用定期保养或故障后修复的模式，这不仅增加了运维的成本，还容易因设备突发故障而导致生产线停机，出现较大的经济损失。而通过智能化改造，将人工智能应用到设备运维中，可以借助算法对设备的运行数据进行实时监测与分析，进而对设备状态进行精准评估与故障预警，提高设备运维的科学性。
（三）优化供应链与生产调度体系
传统制造业在生产计划安排中通常依赖人工经验，当出现订单波动、物料延迟、库存积压等问题时，生产线的反应能力不够灵敏，容易导致供应链效率低下。而引入人工智能技术后，可以实现订单需求预测、供应商管理、库存控制及物流调配等环节的智能化，从而对整个供应链进行高效管理。
二、传统制造业智能化改造中人工智能技术应用的策略
（一）制定分阶段的智能化改造路径
不同类型、不同规模的制造企业，其数字化基础与业务复杂度存在显著差异。因此，在智能化改造中，不能一味地照搬其他企业的经验，而应根据实际情况稳步推进人工智能技术的应用。首先，明确切入点。企业应在全面诊断现有生产流程、信息系统、人员结构与技术水平的基础上，明确人工智能技术应用的落地点和优先改造环节。其次，稳步推进技术改革。在引入和使用人工智能技术时，企业应采用“由点及面”的方式，先在关键工序或具有代表性的产线上开展小规模的试点，在验证技术效果和经济性之后，再逐步扩展应用范围。需要注意的是。在技术应用中，企业应根据情况设定阶段性的目标，明确每一阶段的任务内容、时间节点、绩效指标和责任部门，进而形成系统性推进人工智能技术应用的机制。
（二）打造高质量的工业数据基础平台
人工智能技术的应用有赖于高质量、结构化的大数据资源。因此，企业应结合智能化改造的实际情况，加快建设完善的工业数据基础平台。首先，安装数据采集设备。企业应根据智能化改造的进程，加快对生产设备的智能化升级，以便获取尽可能多的数据，充实基础平台资源。例如，企业可以在生产设备上安装具备联网与数据采集功能的传感器和控制器，打通从生产现场到信息系统的数据通路。其次，建设统一的工业数据中台。企业应借助各类系统的技术升级，整合来自MES、ERP、SCADA等不同系统的多源异构数据，实现数据标准化、标签化与统一管理，推动数据体量和类型的增多。最后，积极部署边缘计算与云计算平台。对企业而言，除了获取大量有用的数据外，还要注意将这些资源转化为智能化改造中有用的信息。而这有赖于大数据技术的应用。企业要根据数据平台建设情况，适时引入大数据技术，切实提升数据处理效率与系统扩展能力，为人工智能技术的深度应用提供实时计算与反馈支持。
（三）推动场景驱动的技术应用优化
传统制造企业在应用人工智能技术时，应避免掉入“为用而用”或一味追求技术先进性的陷阱。换而言之，应从智能化改造的实际情况出发，推动场景驱动的人工智能技术应用优化方案落地。首先，结合场景明确技术短板。智能化改造中，企业除了关注人工智能技术的应用方向、目标和方法外，还要结合技术应用的具体场景，分析当前面临的难点、痛点，将其作为技术应用的短板所在。其次，投入资源，弥补短板。在明确阻碍企业人工智能技术应用的短板后，企业就需要结合技术的具体应用场景，组织相关人员分析问题所在，并投入足够的资金、技术、人力等资源，推动问题的有效解决。
三、结语
人工智能技术为传统制造业的智能化改造提供了强大动能。该技术不仅在提升生产效率、保障设备稳定运行、优化供应链管理等方面展现出显著的优势，也在推动企业转型升级、增强核心竞争力方面发挥着关键作用。然而，智能化转型并非一蹴而就，它需要企业在顶层设计、数据基础和场景实践等方面协同发力。因此，企业需要坚持以问题为导向、以场景为抓手，稳步推进人工智能技术与日常生产的深度融合，真正实现从“制造”向“智造”的跃升。
