传统工厂如何利用人工智能技术实现运筹优化与效率提升

在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，工业制造领域正经历着一场深刻的变革，智慧工厂已成为制造业转型升级的重要方向。智慧工厂不仅融合了自动化、信息化和智能化技术，还通过引入大模型等前沿技术，实现了生产力要素拓扑关系的深度重构。本文将结合西井实践与观点，探讨传统工厂如何利用人工智能技术实现运筹优化与效率提升。

01.智慧工厂：

工业4.0时代制造业

降本增效、转型升级的战略枢纽

在传统制造业的的物流领域，可能常会上演生产计划与实际生产能力不匹配、库存管理混乱、设备维护不足、质量管理不到位等痛点。“智慧工厂”的诞生为传统工厂的华丽转身提供了“破局密码”，其核心价值在于破解传统制造业效率瓶颈、资源错配和碳排放困局三大矛盾。

智慧工厂是工业 4.0 的核心载体，它借助物联网、大数据、人工智能、云计算等前沿技术，实现工厂生产系统的互联互通、智能决策与自动化执行。

智慧工厂作为工业领域的新兴模式，在全球范围内正呈现出迅猛的发展态势。近年来，德国、美国等制造业强国在构建智慧工厂的理论和实践方面进行了大量探索。德国政府推出《高技术战略 2020》，将工业 4.0 作为重点项目，其中“智慧工厂”和“智能生产”成为两大主题。许多德国知名企业积极推动“工业 4.0”，如宝马集团的虚拟手势识别系统、大众用机器人制造汽车、博世力推用于工厂智能化的射频码系统等。《中国制造 2025》明确指出要提升制造业重点领域的智能化水平，众多企业也在积极探索和推进智慧工厂建设，我国智慧工厂未来发展潜力巨大。

上海拥有全国最大的汽车工厂、最大的飞机总装基地、最精细的集成电路装备生产线。据2024年11月媒体报道，上海市共有177家智能工厂，实现生产效率平均提升50%以上，运营成本平均降低30%以上，带动单位增加值能耗累计下降13.8%。

02.西井观点：

精准把握生产力时序

系统集成优化生产运营节奏

西井观点

在社会再生产过程中，生产力时序的运营对国民经济的发展具有重大意义，意为生产力运动在时间上的次序性，包括微观生产力时序与宏观生产力时序两个层次。

智慧工厂的高效运行离不开对生产力时序的精准把握。生产力时序涉及生产力诸因素在时间上的组合方式和延续方式，对于优化生产流程、提高资源利用率和降低生产成本具有重要意义。

目前，工厂基本上具备了柔性生产能力，但多种因素的叠加使得传统人工决策面临许多局限性。在“AI+”的推动下，这一切正在发生改变。

AI技术通过大数据分析，能够精确预测市场需求、物料消耗与设备故障，为生产调度提供精准的决策依据。例如，通过AI模型预测市场需求变化，企业可以提前调整采购计划、生产计划和物流计划，确保供应链的顺畅运行。这种预测能力不仅提高了生产计划的准确性，还使得工厂能够灵活应对市场波动，实现生产力的时序优化。

目前，西井科技已为行业客户提供全方位数智化转型的咨询服务LinkAige，用AI将多场景物流的生产要素有序串联起来，提高全要素生产率。如通过导入“生产节拍”的概念——对生产进度执行情况的管控，提供运力作业管理规划服务，确保场内物流环节的顺畅和高效；提供诊断分析与优化建议服务，帮助客户明确转型方向，避免盲目投资和资源浪费；针对场景运营效果进行高仿真模拟预测，应对风险挑战，规避堵点，提前计划降低风险损失等等。

茫茫大海中，灯塔作为发光航标，为航海人指引方向、照亮航程。西井科技正在以AI技术为光源，穿透传统物流的迷雾，重构大物流的航行图谱，点亮全球大物流的新质生产力。

从下一期起，我们将开启AI赋能多物流场景的特辑，继续剖析海港、陆港、空港、口岸、制造工厂等场景的智能化跃迁密码。也欢迎各位行业伙伴、专家一起提出真知灼见，让我们以AI为楫，在数智化浪潮中并肩航行。