人工智能在提升制造业全要素生产率中的应用与挑战探讨

引言

在全球制造业竞争日益激烈的背景下，如何通过技术创新持续提升生产效率已成为行业关注的焦点。人工智能凭借其强大的数据处理与学习能力，正在重塑传统制造模式，推动生产流程自动化、管理决策科学化。技术落地过程中仍存在诸多障碍，如技术适配性不足、数据孤岛严重以及复合型人才短缺等。本文旨在系统分析人工智能提升制造业全要素生产率的路径与难题，为产业智能化转型提供理论支持和实践参考。

一、人工智能驱动制造业全要素生产率提升的机制

人工智能作为新一代信息技术的核心，正在深刻改变制造业的生产方式和资源配置效率。其通过机器学习、深度学习、计算机视觉等技术，对制造过程中的数据进行实时采集、分析与优化决策，从而提升全要素生产率。在生产环节，人工智能能够实现设备预测性维护，减少非计划停机时间，提高设备综合效率（OEE）；在工艺流程中，借助智能算法优化参数配置，缩短调试周期，提升产品合格率。AI 驱动的工业机器人和自动化系统，不仅提升了装配与检测环节的精度与效率，也降低了对人工经验的依赖，推动了制造执行系统的智能化升级。

从资源调度角度看，人工智能通过构建数字孪生模型，实现物理工厂与虚拟仿真环境的同步运行，从而提前识别瓶颈工序并优化排产方案。基于大数据分析的需求预测系统可有效降低库存冗余，提升供应链响应速度。自然语言处理与知识图谱技术的结合，使得企业内部的知识资产得以结构化管理，为技术人员提供快速决策支持，提升研发与运维效率。这种以数据为驱动的协同机制，显著增强了制造企业的敏捷性和柔性生产能力。

从宏观层面来看，人工智能正在重塑制造业的价值创造模式。通过对劳动力、资本、技术等多要素的高效整合，AI 不仅提高了单位投入的产出水平，还促进了新产品、新业态的涌现。智能制造系统能够根据客户需求实现小批量定制化生产，推动制造业由“规模导向”向“价值导向”转变。这一过程中，人工智能作为技术使能者，正逐步成为提升全要素生产率的关键引擎，为我国制造业高质量发展提供了新的增长动能。

二、人工智能在制造业应用中的主要瓶颈与挑战

人工智能在制造业的广泛应用虽已展现出显著的技术潜力，但在实际落地过程中仍面临诸多瓶颈与挑战。技术层面，制造环境复杂多变，数据质量参差不齐，导致 AI 模型训练效果受限。许多制造企业的工业数据存在采集不完整、标准化程度低的问题，影响了算法的泛化能力与决策精度。传统产线设备兼容性差，缺乏统一的数据接口和边缘计算能力，使得 AI 系统难以高效嵌入现有生产流程，制约了智能应用的深度部署。

在组织与管理层面，企业内部的数字化基础薄弱，业务流程与 AI 技术融合难度较大。部分制造企业尚未建立完善的数据治理体系，数据孤岛现象严重，跨部门协同效率低下，阻碍了智能化系统的整体优化。复合型人才短缺问题尤为突出，既懂 AI 算法又熟悉制造工艺的高端人才稀缺，导致企业在项目实施中依赖外部技术支持，难以形成自主创新能力。AI 系统的引入还带来了信息安全与伦理风险，如工业控制系统遭受网络攻击的可能性上升，以及员工对岗位替代的担忧加剧，进一步增加了转型阻力。

从产业生态角度来看，人工智能在制造业的应用仍处于探索和试点阶段，尚未形成成熟的商业模式和统一的行业标准。目前，大多数制造企业仍停留在局部优化层面，缺乏系统性的智能工厂架构，难以实现全流程、一体化的智能制造协同。技术供应商与制造企业之间存在认知差异，导致部分 AI 解决方案难以精准匹配实际生产需求，落地效果不佳，难以规模化推广。中小企业受限于高昂的技术投入成本以及投资回报周期的不确定性，对智能化转型持观望态度。如何降低技术应用门槛、提升方案适配性，并通过政策引导、平台赋能和生态协同，构建开放共享、可持续发展的智能制造生态系统，成为推动人工智能与制造业深度融合亟待破解的关键课题。

三、制造业智能化转型的路径选择与实施策略

制造业智能化转型的推进，本质上是一场以数据为核心、以技术为驱动的系统性变革。在路径选择上，企业应结合自身发展阶段和行业特性，明确“数字化—网络化—智能化”的递进路线，逐步实现从设备自动化向制造全过程智能协同的跃迁。当前，部分领先企业已通过部署工业互联网平台，打通了设计、生产、物流与服务等环节的数据流，使制造资源得以动态优化配置。在此基础上，构建基于人工智能的智能制造执行系统（MES）成为关键突破口，该系统可实现对工艺参数、能耗管理、质量控制等多维度数据的实时分析与自适应调整，大幅提升生产效率与柔性制造能力。

在具体实施策略方面，企业需从基础设施升级、组织流程再造与生态协同共建三方面同步发力。加快工业现场 5G+ 边缘计算、物联网传感器及工业软件的融合部署，打造高可靠、低延迟的智能感知与决策闭环系统。围绕 AI 赋能的人机协作模式重构组织架构，推动传统岗位职责向复合型技能转变，强化一线员工的数字素养与协同创新能力。企业还应积极参与行业标准制定，加强与高校、科研机构及技术服务商的合作，形成“产学研用”一体化创新体系，提升整体智能化水平与风险应对能力。

面向未来，制造业智能化转型还需注重可持续性与安全性并重的发展逻辑。应依托人工智能开展绿色制造实践，如通过能效优化算法降低碳排放，提升资源利用效率；强化网络安全防护机制，完善工业控制系统的信息安全架构，防范因系统被攻击或数据泄露带来的运营中断风险。政府层面也应发挥引导作用，出台支持政策与专项资金，鼓励中小企业参与智能化改造，缩小产业间“数字鸿沟”。只有多方协同推进，才能真正释放人工智能在制造业全要素生产率提升中的潜能，实现由“制造大国”向“制造强国”的战略跨越。

结语

本文围绕人工智能在制造业全要素生产率提升中的应用与挑战，系统探讨了其作用机制、现实瓶颈及转型路径。人工智能作为技术赋能的核心手段，能够有效优化资源配置、提升生产效率并推动制造模式创新。在实际推进过程中仍面临技术适配性不足、数据治理薄弱及人才短缺等关键难题。未来，制造业的智能化发展需依托政策引导、企业主体与生态协同，构建可持续、安全且高效的智能制造体系，真正实现由“制造大国”向“制造强国”的跨越。

参考文献：

[1] 陈志刚, 刘洋. 人工智能驱动下的制造业智能化发展路径研究[J].科技进步与对策, 2023,40(6):55-62 .

[2] 吴晓东 , 郑立群 . 智能制造背景下人工智能技术应用与挑战 [J].制造业自动化 ,2022,44(4):112-117.

[3] 孙文凯 , 赵宏伟 . 工业互联网与人工智能融合发展的实践探索与前景展望 [J]. 中国工业评论 ,2024,38(2):78-86.

罗佩（1989-），男，汉族，湖南邵东人，本科，讲师，从事教学工作