摘要：制造业的智能化，不只是“提效”，而是对流程认知的重构。本文聚焦质检与排产这两个关键环节，探讨AI如何从辅助工具跃升为决策引擎，推动制造业走向更高维度的系统优化。
制造业的智能化，不只是“提效”，而是对流程认知的重构。本文聚焦质检与排产这两个关键环节，探讨AI如何从辅助工具跃升为决策引擎，推动制造业走向更高维度的系统优化。
之前我写了 AI + 教育、AI + 医疗影像，我很想延续这个话题，今天简单讲下 AI + 制造。因为我本身不在制造业，制造业又是一个传统和复杂的行业，所以从相对比较直接的“视觉质检”与“智能排产”两个环节的 AI 应用展开。
一、痛点：流程复杂、人机错位、经验不可复制尽管我们的制造早已完成信息化基础建设，工厂有了 ERP、MES、SCADA 等系统，但我们依然看到这样一些典型场景：
质检环节仍靠人眼目测划痕、瑕疵，标准因人而异；排产依赖“调度员+Excel”，一变工单就手忙脚乱；突发情况多，系统反应慢，人工干预频繁；企业找不到“懂AI又懂工艺”的人，技术落地难度大。所有这些挑战的背后，其实都源于同一个根本性问题：制造流程中存在大量“非结构化判断”和“基于经验的决策”。
而这，恰恰是AI，尤其是具备感知、分析与预测能力的新一代AI技术，最有机会介入和重构的空间。
二、视觉质检：从经验判断到全时段、全品类的精细识别在制造业众多环节中，视觉质检被认为是AI最容易落地的场景之一。原因很直接：它具备稳定的数据输入来源（例如固定位置的工业相机），具备清晰的判断目标（如识别裂痕、异物、偏移、错装等），同时质检的误判代价非常高，对企业影响直接且可量化。
而人工质检则存在效率低、精度不稳定、疲劳易错、标准难以统一等天然短板，为 AI 的替代提供了空间。
当前主流的技术方案通常包含三部分：首先通过高清工业相机采集产品图像；其次借助计算机视觉模型识别缺陷；最后部署在边缘设备上实现实时判断，也可以接入MES系统，实现缺陷追踪和生产追溯。
为了应对制造现场常见的小样本问题，越来越多厂商开始采用迁移学习与增量学习相结合的方法，只需要少量缺陷样本就能快速训练出实用的模型。
实际应用案例包括：
1.LandingAI（吴恩达团队）
聚焦工业视觉质检，典型客户包括医疗器械、半导体、包装行业；在医疗导管厂商案例中，实现瑕疵识别准确率提升至99.5%；模型部署灵活，支持边缘端实时检测，也可云端迭代学习。2.海康威视+深兰科技（中国）
海康提供工业相机+AI边缘设备解决方案；深兰专注于轨道交通和电子制造行业的质检应用；某电子厂商使用AI质检后，误检率降低70%，人工成本下降40%。3.Neurala（美）为轮胎制造商部署视觉检测系统
采用少样本学习模型；实现了一次性建模+跨工厂迁移，极大缩短上线周期；客户包括米其林、Goodyear等。视觉质检正逐渐成为制造企业“最先实现AI闭环”的一环，不仅因为其场景清晰、数据稳定，更因为其 ROI 可观、价值易衡量，是AI“从模型走向现场”的第一步。
三、智能排产：让AI参与“资源如何用”的核心决策相比质检，排产系统的复杂度更高，但价值空间也更大。它关系到生产线资源调度的效率，是制造企业节奏是否高效运行的核心控制中心。
在当前柔性制造趋势下，客户定制化需求增多，订单结构变化快，传统依赖人工经验排产的模式逐渐难以为继。
排产的难点在于，它不仅要考虑物料齐套情况、设备可用性、人员班次、切换损耗等多个变量，还要随时应对外部变化。
MES系统虽然能记录执行情况，但真正的排程策略依然掌握在经验丰富的调度员手中。一旦判断失误或调整不及时，极有可能造成设备闲置、产线堵塞甚至交付延误，直接带来实际损失。
AI 的介入，让这一复杂任务变得可模拟、可学习、可优化。目前的技术路径通常结合图神经网络、强化学习等算法，基于历史排程数据、订单预测、设备状态等要素，构建仿真系统并进行多目标优化。系统能够根据实时数据动态更新排程方案，真正实现“仿真-决策-反馈”闭环。
实际应用案例包括：
1.Flex（原Flextronics，富士康最大对手）
部署AI排产系统后，在其墨西哥工厂换线效率提升30%、误工率降低20%；系统由AI读取订单和库存，自动排出最优机台与班组组合；排产算法使用强化学习+规则优化混合架构。2.达明机器人（中国）
与旷视合作打造“柔性化智能排程系统”；面向中小型加工企业提供轻量AI排产服务；实现平均生产交付周期缩短15%以上。3.RapidMiner（德国）：预测排程中的瓶颈风险
用机器学习对生产过程中“爆点工序”进行风险预测；针对电子厂商，预测换线时长波动，提高准时交付率。四、AI 落地制造的挑战：技术不等于应用尽管视觉质检和智能排产已经有了很多真实落地案例，但AI在制造现场的推广依然面临一些非常现实的挑战。
首当其冲的就是数据问题。很多工厂的数据结构杂乱，采集设备缺乏，尤其在视觉质检中，要构建有代表性的小样本训练集仍需投入大量人工标注。
其次是系统整合问题。制造企业早期部署的 ERP、MES、WMS 等系统常常由不同厂商提供，接口标准不一，数据口难打通，AI系统很难完整调取所需上下文信息。没有“数据联通”的基础，AI就很难真正理解工厂的流程逻辑，更遑论做出有效判断。
从 ROI 角度看，企业对AI系统的投资回报周期也保持谨慎。尽管小范围试点效果显著，但全面部署往往需要软硬件改造和人员培训，初期成本较高，推动速度受限。
最后，是人才问题。AI与制造的结合需要理解两端语言的人才：既能理解算法建模，又能深入工艺流程的人极为稀缺。很多AI创业团队算法能力强，但对产线流程缺乏理解；而制造企业技术团队又很难掌握AI的建模逻辑。这就需要真正提供“模型 + 工艺 + 部署”一体化方案的服务商，填补两者之间的断层。
制造业没有风口，只有复利。谁能率先在流程中种下 AI 的种子，谁就有可能在未来收获真正的产业智能。
以上，祝你今天开心。
来源：人人都是产品经理