AI + 制造：AI 如何重构制造业的质检与排产流程

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。

「 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。

「 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. Landing AI（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。

「 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。

「 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。