在制造业中扩展自适应人工智能

前言 当今制造业的格局中，数字化雄心并非瓶颈——执行力才是。关于“灯塔工厂”乃至“无人工厂”的愿景已讨论多年。然而，当我们超越喧嚣的 headlines并真正“拨开迷雾”时，一个更根本的问题浮现出来：要使这一愿景成为现实、可扩展且可复制，需要哪些核心能力？ 本文从实用角度探讨此问题。我们并非重述数字转型众所周知的好处，而是聚焦于支撑其发展的技术必要性。这一转变的核心在于，果断转向实时、事件驱动的架构——一种虽早已理论化，但如今才大规模变得切实可行的方法。 当今，制造商正应对日益增长的复杂性：批量变小、创新周期压缩，以及全球运营需要更强的韧性。满足这些需求需要的不只是渐进式变革，它要求具备内在模块化、情境感知能力，并能够协调从工程到车间再到供应链整个价值链的智能解决方案。 特别引人入胜的是，某事物长久以来一直仅仅被视为一种愿景。它不再抽象。通过结合边缘计算、云计算的进步可扩展性，以及时间序列智能，我们现在能够将这一愿景锚定在可部署的积木构件这为从概念到实施创造了路径，弥合了历史上一直限制进步的鸿沟。 我们很高兴将埃верест集团的这份报告呈献给各位，以此作为超越愿景的邀请。它关乎将一项长期愿景转化为可行的步骤，立足于当下成熟的技术，并面向未来而设计。 尼古拉斯·鲁索工程技术与转型负责人，凯捷工程 2026年4月 在制造车间全面部署自适应人工智能 内容 03 简介 04 制造业中的自适应人工智能 08 建设适应制造系统 第14节 生态系统在支持适应性人工智能中的作用 16 结论 引言 以遗留系统、数据架构碎片化、IT与OT互操作性有限以及流程紧密耦合为特征的环境。将AI从试点扩展出去仍然是一个持续的挑战，受制于流程僵化、技术壁垒、人才短缺以及累积的数据和技术债务。因此，对于许多制造商而言，在生产力、质量和响应能力方面实现切实的、企业范围的影响仍然有限。 制造企业正处在一个关键的转折点。持续的宏观经济波动、供应链中断、需求模式变化、劳动力短缺以及不断上升的成本压力，正暴露出传统、僵化运营模式以及渐进式数字化的局限性。因此，超越渐进式改进、转向更智能、更敏捷、更具适应性的运营，已日益紧迫。 这种需求催生了自适应制造系统的概念——生产系统可以持续学习、自我优化，并能动态响应变化条件的环境。这可能包括调整工艺参数以保持质量、在出现中断时重新配置生产计划，或实时优化能源消耗。转向自适应制造系统不仅承诺提高生产力，还承诺从根本上更具敏捷性、韧性和面向未来的制造运营。这一转型正越来越多地得益于人工智能的进步，特别是在实时分析、自主系统和数据驱动决策方面，使制造商能够超越静态自动化，转向更具适应性的运营。 在本观点中，我们探讨了制造商如何弥合这一差距，并转型为采用人工智能驱动运营的适应性制造系统。涵盖的关键主题包括： 当前制造业现状及自适应制造系统的需求 在植物和车间中规模化应用自适应人工智能的障碍 以技术为主导的框架，用于实现自适应人工智能的运营 生态系统（包括技术提供方、超大规模企业和系统集成商）在这一转型中所起的作用 制造、运营、工程和数字化转型领域的企业领导者可以利用这份报告，了解在车间环境中将人工智能投入运营所需的架构、数据和运营模式变革。 然而，尽管愿景令人信服，实现它的道路远非坦途。大多数企业仍在复杂的“老厂区”中运营。 制造中的自适应人工智能 如今，制造企业在日益复杂、波动性增强以及运营绩效压力的环境下运营。它们同时还面临着结构性挑战，这些挑战正重塑着生产系统必须如何运作，如附图1所示。 图1：塑造制造业转型的关键挑战 碎片化数据与遗留系统架构 供应链中断和网络复杂性 劳动力与人才限制 过度依赖经验丰富的操作人员和领域专家，并因劳动力短缺而加剧。埃沃瑞斯特集团调查的近半数制造商将人才缺口视为转型的主要障碍。 部门隔离的IT和OT系统限制了实时数据访问和互操作性，其结果是，数据仍然未被充分利用，并且难以在整个工厂中扩展。 分布式生产网络间协调改进的需求，受到实时可见性有限的挑战。埃верест集团（Everest Group）的调研数据显示，超过50%的企业将供应链中断视为一项主要的运营挑战。 需求波动与客户中心生产 研发与生产脱节 证明人工智能投资的潜在回报率 制造业组织已将确保从工程阶段到售后市场的生命周期连续性和可追溯性视为首要任务。这一观点基于Everest Group对来自美国和欧洲领先的工程和制造组织中的234位CXO进行的一项调查。 碎片化的部署和缺乏集成限制了其企业级影响。根据Everest Group的数据，超过80%的制造商报告说，在将人工智能扩展到试点用例之外时存在困难。 需求变化和产品周期缩短，要求生产系统的配置和运营具有更高的灵活性。 埃верест集团的数据显示，超过80%的制造商报告称，这些挑战中的一个或多个是主要的运营制约因素。因此，制造业运营中的决策仍然很大程度上是被动反应式的。数据主要被用于回顾性分析，而不是实时控制，并且通过分析产生的洞察未能始终如一地整合到执行系统中。洞察生成与运营响应之间的这种脱节限制了数字投资的成效，并降低了制造商有效应对变化条件的能力。 自适应制造系统的需求 综合来看，这些因素使制造企业处于部分转型的状态。尽管在数字化运营方面取得了显著进展，但大多数组织尚未达到在当今动态环境中运营所需的响应能力、灵活性和协调性。弥合这一差距需要超越静态、基于规则的系统，转向能够实时响应变化的适应性、智能化方法。 在此背景下，自适应制造系统指的是那些能够持续感知运行状态、实时分析数据，并动态调整生产、质量、维护和供应链等各环节流程的制造环境。这些环境使得操作从被动响应转变为能够持续学习、适应和优化的系统。智能被直接嵌入到操作工作流程中，使得决策可以在生产流程中直接执行，而非依赖人工干预或延迟分析。 在系统层面，自适应制造具有三大关键能力： *连续感知和运营数据，通过语义模型进行上下文化处理，实现全厂范围内的实时可见性*基于事件驱动的决策，根据工艺条件、需求信号或设备性能动态触发行动*决策与执行的闭环集成，使系统能够自动或仅需少量人工干预即可检测并响应问题 采用自适应制造系统可在制造绩效方面带来可衡量的改进，如展位2所述。 超越运营效率，适应制造系统在提升韧性和可持续性方面也发挥着关键作用。通过使系统能够动态应对中断，企业即使在动荡的环境中也能保持运营连续性。同时，实时流程优化支持能源和材料的更高效利用，推进可持续性目标并符合监管要求。 这种转变的早期例子已在前沿制造业环境中可见，如下文所示。 例如：西门子 在西门子埃尔兰根的PCB工厂，工业级人工智能与数字孪生和先进机器人技术相结合，实现了自主实时运营。人工智能驱动的机器人系统能够识别和拾取未分类的元件，将其正确定向，并为其组装做好准备，而无需预定义配置——这复制了以前需要人类灵巧性的任务。同时，一个全面的数字孪生允许使用合成数据在虚拟环境中对人工智能模型进行训练和验证，显著减少了开发时间和风险，同时提高了准确性。这些能力扩展到自动质量检查和精密组装等生产过程中，人工智能驱动的系统能够更准确地检测缺陷。 这些实施案例共同展示了人工智能如何超越孤立的试点项目，以实现自主、自适应和持续优化的制造运营。 人工智能出现之前，世界是另一番模样。如今，我们正迈向一个充分利用人工智能的世界——工厂、建筑、电网和交通都将发生变革。 罗兰·布斯，西门子首席执行官 制造领域规模化应用自适应人工智能的关键挑战 尽管像西门子埃尔兰根工厂这样的工厂突显了可能实现的前景，但它们也强调了行业领先应用与更广泛行业之间的差距。尽管大多数制造商已开始投资人工智能，但埃沃瑞斯特集团的数据表明，超过75%的人工智能试点未能从孤立的试点项目过渡到在工厂、生产线和核心运营工作流程中实现持续的企业范围部署，这反映了实验与全面企业采用之间的差距。 大多数制造企业仍然在采用分散化的系统，并将智能技术融入核心工作流程的整合程度有限。挑战不在于部署和维护单个AI应用案例，而在于构建一个并行、数据驱动的层级，该层级建立在现有的系统、流程和运营模式之上，以实现大规模的持续、协调决策。 这些挑战深深植根于制造环境之中，并可根据流程、技术、数据和技能四个维度进行广泛分类，如展位3所示。 构建适应制造系统 尽管制造业中自适应人工智能的需求正日益得到理解，但其实施路径依然复杂。挑战不仅在于部署人工智能模型，更在于构建一个连接车间、实时决策层和企业智能的互联架构。这确保了决策能够实时触发，并在生产环境中协调行动。实现这一点需要从零散的数字化举措转向结构化、可扩展的技术架构——一种能够实现人机协同、自主和自学习的无缝集成车间，并与企业系统相结合。图4概述了企业采用和实施此类自适应架构的路线图。 第四部分：自适应制造系统实施路线图 Source: Everest Group (2026) 以下各节将阐述展品4中重点介绍的关键步骤。 适应型人工智能架构的基础原则 自适应制造系统正越来越多地基于AI原生架构构建，该架构支持实时、数据驱动的决策。其核心在于，自适应制造系统以五个设计原则为基础，这些原则使系统具备可扩展性、弹性和智能化，如附图5所示。 嵌入式人工智能代理与自主决策系统 模块化和可扩展的系统架构 统一互联的数据架构 适应性制造需要一种以数据为中心的架构，在这种架构中，信息不仅被生成，还被结构化、上下文化，并在各系统中保持可访问性。这带来了对互操作性的需求，以实现跨职能的可见性、协调，使运营数据成为IT、OT和企业各层级决策的基础。这也包括利用语义数据模型以及资产和流程的数字表示，以提供制造和业务背景，从而支持更有意义和更准确的决策。 实时事件驱动处理 对于真正自适应的系统，制造环境必须支持实时处理和事件驱动架构，在这种架构中，系统根据事件发生时做出响应，而不是依赖预定义的时间表或周期性更新。在传统环境中，决策通常基于静态阈值或批量处理。相比之下，事件驱动架构使系统能够实时检测并处理如车间中断等信号，从而立即触发适当的响应。这通常通过统一命名空间（UNS）及相关消息协议（如MQTT）来实现，这些技术促进了持续的数据交换，并有助于打破IT与OT环境之间的壁垒。 然而，随着制造商将这些架构从站点级集成扩展到企业级的事件驱动协调，仅靠轻量级消息可能就不够了，从而在企业层创建了需要补充的事件流或发布/订阅功能的需求。 嵌入式人工智能代理与自主决策系统 将智能直接嵌入工作流程对于实现自主性和持续学习至关重要。在高级环境中，这扩展到基于代理的系统，这些系统能够动态协调跨工作流程的决策和任务执行，同时在需要时仍允许人工监督。然而在实践中，这仍然局限于将AI驱动的洞察与执行层（如MES、质量系统和维护工作流程）集成，实时洞察会自动触发调整流程、重新调度或维护干预等操作。 边缘+云分布式计算能力 适应性制造需要在集中式和分布式决策之间取得平衡。混合边缘+云架构能够根据延迟、可扩展性和业务需求，实现本地（在边缘）和集中（在云端）的处理。为了在工厂中扩展该模型，企业越来越需要采用基于容器的微服务架构，该架构允许AI模型、应用程序和编排逻辑在分布式环境中进行统一部署、更新和监控。这创建了一个融合的边缘-云操作环境，减少了逐地干预的需求，同时实现了新能力的持续发布。 模块化和可扩展的系统架构 可扩展性要求模块化、灵活且可重用的系统组件，以便能够跨工厂和生产线进行部署，且无需大量重新工程化。基于标准的架构（例如MQTT、UNS、资产管理系统壳体和ISA-95）能够增强互操作性和可复制性，特别是在现有设施改造环境中。 除技术能力外，自适应制造系统还必须满足工业级的可靠性、安全性、性能、可观察性和可维护性要求。将强有力治理和监控嵌入制造流程和系统工作流中，例如生产执行、质量管理和维护，可确保架构在扩展过程中保持弹性、安全并持续优化。 设计一个以智能驱动、可扩展的