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“人工智能+”赋能传统制造业转型升级的对策
时间：2026年09月10日 来源：日照日报张 鹏
当前，人工智能加快向制造业生产环节渗透，为传统产业降本增效、优化工艺和重塑生产方式提供了新的技术条件。日照已经形成钢铁、汽车及零部件、高端化工、粮油食品加工等较为稳定的产业体系，但不同企业数字化基础差异较大，中小企业在资金、人才、数据和技术应用方面仍存在不少现实困难。推进“人工智能+”与日照制造业融合，应避免重平台、轻应用和简单复制先进地区模式，更加重视具体生产场景，从工艺优化、质量检测、设备运维、智能排产等环节切入。
一、日照传统制造业智能化转型的现实基础
日照制造业具有较为鲜明的产业特色，钢铁、汽车及零部件、高端化工、粮油食品加工等行业已经形成一定规模，部分龙头企业在自动化生产、设备联网、质量检测和生产调度等方面积累了数字化改造经验。这为人工智能进一步融入生产现场提供了良好基础。
当前，制造业面临的压力也在发生变化。过去依靠扩大产能、增加要素投入的发展方式受到土地、能耗、人工成本等因素约束，企业更需要从降低成本、提高良品率、减少停机时间和优化能源利用中寻找新的效益空间。人工智能的优势正在于能够对生产过程中不断积累的数据进行识别、分析和预测，把过去依赖经验判断的部分环节转化为更加稳定、精细的决策过程。因此，对日照而言，“人工智能+”不是另起炉灶建设一套全新的工业体系，而是利用现有产业基础，对生产、管理和服务环节进行再优化。
二、突出行业差异，找准人工智能应用场景
人工智能进入制造业，首先要解决“用在哪里”的问题。不同行业的工艺特点不同，如果简单复制同一种建设模式，容易出现项目投入较大而实际收益有限的情况。钢铁行业生产流程长、设备连续运行要求高，应把工艺参数优化、能源管控、设备故障预警作为重点。通过采集温度、压力、能耗和设备运行状态等数据，利用算法识别异常变化，可以辅助企业提前检修设备、优化生产节奏，降低非计划停机和能源浪费。
汽车及零部件企业则可以把柔性生产、机器视觉检测和智能排产作为突破口。随着市场需求更加多样，小批量、多品种订单增多，传统固定节拍生产方式的适应能力下降。通过视觉识别开展零部件缺陷检测，利用智能排产工具协调设备、人员和订单，有利于缩短换线时间，提高产品质量和竞争力。高端化工行业应更加重视安全监测、过程控制和异常预警，粮油食品加工企业可重点应用于品质检测、仓储管理、生产追溯和供应链预测。只有围绕行业痛点选择应用场景，人工智能才能从“展示型项目”变成真正创造效益的生产工具。
三、降低转型门槛，引导中小企业从单点应用起步推进智能化转型
日照制造业转型升级的难点更多在于数量较大的中小企业。中小企业一次性建设大型工业互联网平台既增加资金压力，也可能超出企业自身管理和技术能力。因此，中小企业智能化改造应坚持“小切口、快见效、可扩展”的思路。可以优先选择质量检测、设备监测、库存管理、能耗分析等边界清楚、收益容易评估的场景，先解决一个车间、一条生产线或一道工序的问题，在效果得到验证后再向其他环节延伸。
政府部门和产业园区可在转型升级过程中发挥组织作用。一方面，建立企业数字化诊断机制，帮助企业判断最需要改造的环节，避免盲目采购设备和软件；另一方面，筛选一批成熟服务商，形成适合本地中小企业的模块化解决方案，通过租赁、订阅、按需付费等方式降低使用成本。
四、补齐数据和人才短板，夯实智能化改造基础
人工智能应用效果很大程度上取决于数据质量。部分制造企业虽然安装了自动化设备，但不同设备之间接口不统一，生产数据长期沉淀在各自系统中，存在“有数据、用不了”的问题。日照可围绕重点产业推动设备数据标准、接口规范和数据治理规则建设，鼓励园区、行业协会和服务机构建设公共技术服务平台，为企业提供数据治理、模型测试和安全评估等服务。
人才同样影响转型效果。制造企业需要的并不只是算法工程师，而是既理解生产工艺，又能够使用数字工具解决现场问题的人才。高校可以与本地企业共建实训项目，把钢铁冶金、机械制造、化工生产、食品加工等真实场景引入教学。同时鼓励企业对设备管理、质量管理和生产调度人员开展数字技能培训，使一线业务人员能够参与人工智能项目设计和应用，减少技术方案与生产实际脱节。
五、完善政策供给，建立分层分类推进机制
“人工智能+”推动制造业转型，不能把重点只放在少数示范项目上，还要考虑不同规模、不同发展阶段企业的实际需求，形成更有针对性的支持方式。对于龙头企业，可以鼓励其率先开展智能工厂建设和典型场景应用，并将成熟经验、技术方案向产业链上下游推广；对于“专精特新”企业，政策支持可更多聚焦其所在的细分领域，在技术升级、产品研发等方面提供帮助；而对数量众多的小微企业来说，相比大规模投入，更需要便捷的公共技术服务、专业诊断以及成本可承受的数字化工具。
同时，应加强工信、科技、数据等部门之间的政策协调，建立从企业需求摸排、项目诊断、技术匹配到效果评估的服务链条。项目评价不能只看投资额和设备数量，更要看生产效率是否提高、能耗是否下降、产品质量是否改善。通过形成“龙头示范—链条带动—中小企业普及”的推进格局，逐步提高人工智能技术在制造业中的覆盖面和实际使用率。
（本文系2026年日照市社科专项研究课题阶段性成果，课题编号：ZX2026062；作者单位：山东外国语职业技术大学）
