中集智问：制造业AI转型的实践与开放生态构建

2026年2月7日 互联网

一、制造业AI转型的迫切需求与平台定位

在工业4.0与智能制造浪潮下，传统制造业面临三大核心挑战：海量非结构化数据的沉淀与价值挖掘、跨业务场景的智能决策需求、个性化生产与规模化效益的平衡。某大型制造集团通过调研发现，其下属30余家工厂每日产生超过200TB的工艺数据、质检报告和设备日志，但仅有不到5%的数据被有效利用于生产优化。

为解决这一痛点，该集团于2023年推出自主研发的AI中台——中集智问。平台定位为”制造业智能中枢”，其核心价值体现在三个维度：

  1. 数据资产化：构建企业级知识图谱，将40余年积累的工艺标准、故障案例和行业规范转化为可计算的智能资产
  2. 能力服务化：通过标准化API接口封装AI能力，支持研发、生产、供应链等六大业务域的快速集成
  3. 决策智能化：建立多模态决策模型，实现从单点优化到全局协同的智能升级

二、技术架构：多模态融合的智能底座

平台采用”1+3+N”的分层架构设计：

  • 1个智能中枢：基于混合云架构的AI计算集群，支持千亿参数模型的分布式训练与推理
  • 3大核心引擎：
    • 多模态感知引擎：集成计算机视觉、自然语言处理和时序数据分析能力，支持对图纸、日志、传感器数据的联合解析
    • 知识推理引擎：构建包含12万+实体节点的制造业知识图谱，实现工艺规则的自动推导与异常检测
    • 决策优化引擎：采用强化学习框架，在焊接参数优化、排产调度等场景实现动态决策
  • N个应用组件：提供低代码开发平台、数据治理工具和安全合规套件

在模型选型上，平台采用”自研+开源”的混合策略：

  1. # 模型路由决策示例
  2. def model_router(task_type):
  3.     models = {
  4.         'welding_defect': ['ResNet50', 'EfficientNet'],
  5.         'production_scheduling': ['Transformer_XL', 'LSTM'],
  6.         'knowledge_query': ['BERT', 'RoBERTa']
  7.     }
  8.     return select_best_model(models[task_type])  # 基于性能指标的动态选择

通过动态模型路由机制，系统可根据任务类型自动选择最优模型组合，在焊接缺陷检测场景实现98.7%的识别准确率。

三、核心能力建设：从数据到智能的闭环

3.1 企业级知识工程体系

平台构建了三层知识架构：

  1. 原始数据层：整合ERP、MES、PLM等系统的结构化数据，以及设备日志、质检报告等非结构化数据
  2. 知识加工层：
    • 采用NLP技术提取工艺文档中的关键参数
    • 通过图神经网络构建设备关联关系网络
    • 建立动态知识更新机制，确保知识时效性
  3. 知识服务层：提供自然语言查询接口，支持”如何优化X型钢结构的焊接顺序”等复杂语义查询

3.2 低代码智能应用开发

平台内置应用工厂模块，开发者可通过可视化界面完成：

  • 数据管道配置：拖拽式连接200+预置数据源
  • 模型训练部署：自动化完成数据标注、模型调优和版本管理
  • 业务逻辑编排：基于BPMN标准定义工作流

在某船舶制造企业的实践中，通过低代码开发实现的智能排产系统，将生产计划制定时间从72小时缩短至8小时，设备利用率提升23%。

3.3 安全合规框架

针对制造业数据敏感特性，平台构建四层防护体系：

  1. 数据隔离：采用虚拟私有云（VPC）实现业务数据与AI模型的逻辑隔离
  2. 访问控制：基于RBAC模型实现细粒度权限管理，支持动态脱敏策略
  3. 审计追踪：完整记录模型训练、应用部署等关键操作日志
  4. 合规认证：通过ISO 27001、等保三级等权威认证

四、行业解决方案输出与生态构建

4.1 智能焊接工作站

针对钢结构行业痛点，平台孵化出集成视觉识别、路径规划和力控技术的智能焊接系统：

  • 多模态感知：通过3D相机和红外传感器实时获取焊缝形态
  • 动态补偿算法：基于PID控制实现0.1mm级的焊接轨迹修正
  • 工艺知识库：内置2000+种钢材的焊接参数组合

在某桥梁建设项目中，该系统使焊接合格率从92%提升至99.5%，返工成本降低65%。

4.2 制造业AI开放平台

平台通过API市场和SDK工具包向外输出能力：

  • 标准接口：提供质检、排产等12类场景的RESTful API
  • 开发套件：包含模型训练框架、数据标注工具和仿真测试环境
  • 行业模板：针对汽车、船舶、能源等细分领域提供预置解决方案

目前已有超过150家生态伙伴接入平台，开发出供应链风险预警、设备预测性维护等创新应用。

五、未来技术演进方向

平台规划在三个维度持续深化：

  1. 数字孪生融合：构建物理实体与虚拟模型的实时映射，实现生产过程的全要素数字化
  2. 边缘智能部署：开发轻量化模型推理框架，支持在工业网关等边缘设备上实时决策
  3. 自主进化系统：引入元学习技术，使模型具备跨场景迁移和自我优化能力

某研究机构预测，到2026年，通过此类AI中台实现智能化转型的制造企业，其运营成本将降低30%以上，新产品研发周期缩短45%。中集智问的实践表明，制造业的AI转型需要构建”技术底座+行业知识+生态协同”的三维能力体系，这为传统工业的智能化升级提供了可复制的参考范式。

最新文章