中国制造业人工智能行业应用发展图谱2023

1. 制造业人工智能行业应用发展背景：

   - 我国制造业规模庞大，数字经济规模突破50万亿，制造业数字经济渗透率提升至24%。

   - 制造业面临高端制造回流、中低端制造转移等压力，需要通过数字化、网络化与智能化手段进行升级。

2. 制造业人工智能应用概述：

   - 人工智能在提升研发生产与运营效率、产品核心竞争力与质量、实现可持续发展方面发挥核心价值。

   - 制造业AI应用面临消费驱动力不足、高端制造业回流、创新能力不足等挑战。

3. 制造业人工智能应用发展图谱及行业应用案例：

   - 介绍了制造行业AI应用的当前发展现状和核心价值，包括产品设计、生产制造、运营管理等关键环节和应用场景。

   - 通过AI+工业互联网重构传统制造形态，实现全要素、全流程、全生命周期以及全价值链的互联互通与高效决策。

4.制造业人工智能应用的挑战与趋势：

   - 面临模型应用可靠性、应用成本、行业Knowhow与数据资源等挑战。

   - 工业级场景需求升级、大模型作为工厂智能中枢、AI与工业大数据双向驱动、生成式AI支持工业知识沉淀和传承等趋势。

报告中还包含了多个案例分析，如海尔卡奥斯AI工业大脑、中国移动云平台、思谋科技工业互联网平台、华为工业AI质检、创新奇智工业AI技术平台、美云智数AI算法服务、格创东智设备健康管理等，展示了AI技术在制造业中的具体应用和成效。

1. 产品设计：

   - 产品辅助设计：利用AI进行快速设计迭代，提高设计效率。

   - 数字孪生/仿真优化生产流程：创建产品的数字副本进行仿真测试，优化产品设计和生产流程。

2. 生产制造：

   - 智能排产：AI根据订单需求、物料供应和生产能力自动安排生产计划。

   - 工业机器人：AI驱动的机器人进行自动化生产，提高生产效率和质量。

   - 质量控制/工业质检：通过机器视觉和深度学习技术自动检测产品质量，减少缺陷。

   - 设备预测性维护：利用AI分析设备数据，预测故障并提前进行维护，减少停机时间。

3. 运营管理：

   - 供应链管理：AI优化库存管理，预测需求，提高供应链效率。

   - 能源管理：AI监控和优化能源使用，降低能耗和成本。

   - 仓储配送：自动化仓库系统和智能物流解决方案提高仓储效率和配送速度。

4. 市场营销：

   - 需求预测：AI分析市场数据预测产品需求，指导生产和库存决策。

   - 客户服务：通过聊天机器人和智能客服系统提供24/7的客户支持。

5. 智能工厂：

   - 工厂体系架构：AI集成到工厂的各个系统，实现智能化管理和运营。

   - 人机交互：工人与AI系统协作，提高生产安全性和效率。

6. 研发创新：

   - 研发效率提升：AI加速新材料、新工艺的研发过程。

   - 新技术应用：AI在新材料、新能源等领域的应用研究。

这些应用场景展示了AI技术在制造业中的多样化和深度融合，不仅提高了生产效率和产品质量，还促进了制造业的数字化转型和创新。随着AI技术的不断进步，未来制造业的AI应用场景将更加广泛和深入。