AI如何赋能新型工业化？（五）

（接上文）

三、实际案例：AI如何赋能新型工业化

汽车制造是我国制造业中的传统优势产业之一。在汽车制造过程中，生产环节繁多且复杂，不仅包括供应链体系，还涉及到不同领域之间的协调管理等问题。传统的人工经验式生产已经无法满足复杂多变的市场需求，智能制造成为了提升汽车制造水平和效率的重要途径。

在实际应用中，多个企业通过引入AI技术，成功实现了生产智能化和数字化转型。

1.比亚迪电池管理系统（BMS）平台

比亚迪在汽车生产过程中充分利用 AI技术对生产环节进行智能化的调整与优化。通过大数据分析对全流程进行监控，通过 AI技术对设备进行预测性维护等。在电池制造领域，比亚迪打造了一个电池管理系统（BMS）平台，这个平台可以通过物联网和大数据技术实现电池全生命周期的管理。在这个平台上，电池厂家可以获得电池全生命周期的数据、智能分析、预测性维护等服务。

2.中国中车智能制造平台

在轨道交通领域，中国中车通过 AI技术打造了一个智能制造平台。该平台通过3D模型管理、AI设计、智能排产等技术，实现了从产品设计到制造的全流程智能化管理。这个平台不仅可以降低生产成本、提高生产效率和质量，还能促进企业转型升级和可持续发展。

3.“信智AI平台”智造工厂解决方案

海信日立通过“信智AI平台”智造工厂解决方案，不仅实现了制造过程的智能化和自动化，还提升了制造费用的效率，实现了单台制造费用同比降低13%。此解决方案集成了数据分析、AI视觉检测、机器学习模型等技术，通过将人员知识技能软件化，实现对关键业务环节的有效预测和支持决策。

4. 东风岚图汽车5G全连接工厂

东风岚图汽车5G全连接工厂通过5G+AI技术对质量检测进行了优化，大大提高了生产效率和质量控制水平。利用5G网络的高带宽和低延迟，结合AI技术进行实时质量检测，提高了检测速度和准确度。AI算法能够识别复杂的产品缺陷，减少了对人工经验的依赖。5G和AI技术的融合使得生产线的调整更加灵活，能够快速响应市场变化，提高了生产效率。

5.西门子PCB制造业务AI质量系统

西门子在印刷电路板（PCB）制造业务中的AI质量系统，成功地部署了AI算法对缺陷PCB进行自动检测，有效提升了质量控制的精准度。通过部署AI算法实现了对PCB缺陷的自动识别和分类，提高了质量控制的速度和精确度。AI系统的应用减少了人为错误，提升了产品质量和一致性。

6.其他案例

富士康在电子制造领域，利用AI进行生产流程优化、机器人自动化和智能供应链管理，大幅提高了生产效率和降低了成本。

GE在航空发动机生产中，利用AI进行预测性维护，通过分析数据提前发现潜在的故障，减少了维护成本和停机时间。

这些案例表明，AI技术在新型工业化中的关键作用包括：（1）提升生产效率和产品质量；

（2）降低生产成本和资源消耗；

（3）加强质量控制，减少人为错误；

（4）实现预测性维护，减少设备故障；

（5）推动生产过程的智能化和自动化；

（6）通过人工智能技术提升企业研发能力和创新效率，提高我国制造业国际竞争力。

这些实践为其他企业的智能化转型提供了宝贵的经验和启示，展示了AI技术在工业领域应用的广阔前景。

（完结）