数智百问 | 制造企业AI应用，难在哪？三大核心挑战和应对策略剖析

随着以DeepSeek为代表的AI技术加速突破，先进制造业正迎来智能化转型的关键拐点。制造企业正在积极探索AI技术的应用，以期通过数据驱动决策、流程自主优化和系统动态协同，提升生产效率、优化产品质量、降低成本和增强市场竞争力。

然而，制造企业在AI应用过程中并非一帆风顺，在场景融合、数据、成本、模型、人才以及组织文化等方面面临诸多挑战。以下剖析三大核心挑战并提出应对策略。

挑战一：缺乏落地的场景

制造业生产过程的复杂性和多样性使得AI应用场景难以明确。许多制造企业在引入AI技术时，缺乏对自身业务需求的深入分析和明确规划，导致AI技术的应用方向不清晰，难以发挥其应有的价值。

此外，工厂车间里不同类型的机台、工具和系统往往采用各自独立的技术和产品方案，彼此之间缺乏兼容性，导致单一的AI模型难以满足所有需求。据麦肯锡的研究，超过50%的制造企业尚未形成清晰的AI应用场景规划，导致AI技术难以有效落地。

应对策略：场景选择上，优先选择痛点明显、流程标准化、数据可用性高、技术可行性强、降本增效显著的领域；重点选择数据基础好、与核心生产环节强关联、业务话语权强的部门突破，形成示范效应后横向扩展，例如质量检测、预测性维护、工艺优化、供应链优化等。

挑战二：缺乏AI-ready的数据

鉴于AI应用对高质量数据的高度依赖，数据质量和数据管理问题至关重要。但是高价值数据未得到有效保存、数据标准化程度低以及数据孤岛现象普遍存在。

●数据资产化意识薄弱：企业未充分认识到数据作为战略资产的价值，不具备AI-ready的能力，不足以支持海量异构数据存储和管理，以及适应AI计算范式的需求。例如，一些企业虽然在生产过程中积累了大量的设备运行数据、生产质量数据等，但这些数据往往被闲置，或者因存储容量不足、硬件故障、人为误操作等原因导致只保存了短期数据，甚至数据已经丢失，未能用于AI模型的训练和优化。

●缺乏高质量数据集：AI模型依赖大量高质量的训练数据，但制造业常常缺乏足够的标准化、结构化的AI训练数据。许多制造企业的数据存在不完整、不准确、不一致等问题，这不仅影响了数据的可用性，也给AI模型的训练和应用带来了巨大的挑战。例如，不同部门或系统之间的数据格式、单位或定义不一致，且存在大量非结构化数据，导致数据整合困难，影响AI模型的训练和应用；传感器误差、人为录入错误等会导致数据不准确，进而影响AI模型对生产过程的准确预测和优化。

●企业数据孤岛：制造业企业内部存在多个独立的业务系统，且数据分散在不同的厂区、产线、机台设备，数据的多样性和非结构化特性增加了数据集成和预处理的难度与成本。例如，生产设备产生的数据可能是实时的传感器数据，机器视觉检测设备则可能是非结构化的质检图片、日志等数据，如何将这些异构数据有效地整合在一起，是制造企业在AI应用过程中面临的一大挑战。

应对策略：以质量检测场景为例，数据治理上，设备层部署5G/物联网传感器、高精度工业相机，实现自动化生产和质量检测；软件层使用检测数据管理系统（如杉岩IDM），实现质检数据的全量采集、自动标注、处理，统一存储管理产线数据，构建高质量数据集，推动企业数据资产化。

挑战三：投入成本过高

AI技术的应用往往伴随着高昂的成本投入，基础设施搭建、设备采购、系统集成、数据存储等都需要大量的初期投入。

首先，硬件设备的购置和升级需要大量的资金。例如，高性能的服务器、GPU加速卡、智能传感器等设备价格昂贵，而这些设备往往是实现AI功能的基础。

其次，软件系统的开发和部署同样需要投入大量的资金。定制化的AI软件开发涉及到复杂的技术架构和算法设计，开发周期长、人力成本高。

此外，数据存储和管理成本也不容忽视。例如，在制造企业，非结构化数据占比达92.9%（IDC 2023），而AI 的核心价值之一在于它解锁了非结构化数据中的价值，这将产生巨大的数据存储成本。

最后，AI技术的部署和维护成本高昂，尤其在传统制造业中，企业需要在短期内承担较大的资金压力，而AI项目的投资回报周期往往较长，中小企业难以承担全面的AI投资。

应对策略：成本优化方面，一是优化硬件配置，如根据企业的实际需求和预算，选择性价比高的硬件设备。二是优化AI模型，通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术优化模型，提升其运行效率，使其能够在资源有限的硬件上高效运行，降低部署和维护成本。三是优化数据存储管理策略，利用数据无损压缩、冷热数据自动分层存储、数据全生命周期管理等技术，合理规划存储容量和性能需求，降低数据存储成本；利用高效的数据管理软件进行数据清洗、标注等操作，提高数据管理的效率。

结语

当前，DeepSeek等AI技术正从效率提升、成本管控到模式创新，全方位重塑制造业竞争力。制造企业在AI应用过程中，面临着缺乏落地场景、缺乏高质量可用数据、投入成本过高等挑战。这些挑战不仅制约了AI技术在制造企业中的广泛应用和深入发展，也影响了企业数字化转型的进程和效果。

然而，挑战与机遇并存，制造企业若能正视这些挑战，积极采取有效措施加以应对，必将能够充分发挥AI技术的优势，实现生产效率的提升、产品质量的优化、成本的降低和市场竞争力的增强。

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