日前，一年一度的《中国智能制造十大热点》正式发布。在这份新鲜出炉的热门技术盘点中，ai技术占据主要篇幅。人工智能作为当前智能制造变革浪潮的核心驱动力，在很大程度上影响着未来社会的经济发展。

据赛迪顾问发布的《2019-2021年中国人工智能与智能制造市场预测与展望数据》显示，预计未来三年，中国人工智能市场规模仍将保持30%左右的增长速度，到2021年，中国人工智能市场规模将达到818.7亿元。其中，智能硬件的市场规模达515.9亿元，占比63.01％；智能软件的市场规模达302.8亿元，占比36.99％。

这庞大的数据证明，ai的未来市场前景着实可观，同时也为智能制造的发展创造了更多新机遇。智能制造作为先进制造技术与信息技术的深度融合的产物，与人工智能互促互融，人工智能为智能制造的发展奠定基石，而智能制造为人工智能的实际应用提供主战场。我们不难得出结论，未来三年里人工智能将进一步发展，智能制造在受到ai"头雁效应"后被动激发创新活力与内生动力，遵循明确的发展方向划破长空。

大部分制造业企业仍处于"亚健康"状态

然而，制造业想要踏上智能制造这辆快车，还存在诸多制约因素，大部分制造企业仍处于亚健康状态。首先是企业的设备综合效率较低。2013～2014年，mes国际与lns调查公司对全球的离散、流程等行业进行了深入调查，被调查企业的平均设备综合效率为71%（设备综合效率达到80%为优秀），而被调查的中国企业的平均设备综合效率为37%。

第二是产能过剩与交付周期问题。国内制造企业的产品和原材料库存量、在制品量居高不下，这些资源的大量积存会占用企业过半的流动资金。相反，如果没有库存积压的问题，制造业企业能否及时交货？二者间的制约关系成为了当前制造业企业发展的疑云。

第三，也是最重要的一点，当前制造业企业还处于传统的"黑匣子"生产模式，生产过程状况不透明，且存在信息中断、信息孤岛、响应落后等问题，导致产品质量参差不齐，质量原因不能追溯，无法实现数据和信息的共享。

如何合理利用人工智能技术突破现存围墙

这些问题在无形中严重放缓了企业实现智能制造的步伐，那么，我们应该如何合理利用人工智能技术来突破现存围墙呢？

首先，合理利用ai技术来提升设备综合效率。比如，企业主可利用ai技术对设备综合效率进行计算与分析，找出导致oee低下的主要原因，进行故障诊断并制定设备综合效率提升方案，使车间oee水平达到目标水平，为稳定、高效的生产提供支持和保障。

第二，以ai作为算法引擎，提高企业对生产周期预测的精准度。ai引擎对于生产周期预测精准度的提高，很大程度上能够解决企业产能不足和产能过剩的问题。从宏观层面看，可以为整个行业带来连续的降本增效收益，从微观层面看，可以为生产周期、匹配精准度等带来实质的好处。

第三，打造新一代透明工厂，实现真正意义上的智能制造。近期，透明工厂的概念持续大涨，其火爆的背后意味着有一定数量的需求群体。企业可以通过构建人工智能平台，从全局运营管控、大数据分析、决策看板、风险预警等方面实现内部体系化、规范化、数字化的信息流通，避免出现信息的孤岛效应，提升业务网络透明度，从而驱动资源配置的优化管理，让生产运营纤毫毕现。

在疫情期间，智能制造无人化、高效化等诸多优点聚焦了大众的眼球，同时向社会展现出了明显的优势与发展潜力，尽管国内疫情还未完全退散，但智能制造在某种程度上早已展现出了强大的生命力。未来，人工智能一定是主要的发展方向，而制造业企业究竟是否要凭借ai技术乘上智能制造的快车，笔者相信这不是一道选择题，而是大势所趋。

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