随着市场竞争加剧、消费需求多元化以及资源环境约束增强,传统依赖人力与经验的生产模式逐渐难以适应。工厂车间里,数以万计的设备和系统虽然持续运转,但设备之间的数据割裂、生产灵活性的不足制约着制造业高质量发展。人工智能(AI)、信息技术(IT)与基于设备的运营技术(OT)的加速融合为破解这些难题提供了新思路。IT系统积累了海量业务数据,OT层沉淀了大量工艺经验,但这些数据孤立存在于不同系统中,难以形成完整价值。AI技术的应用通过机器学习挖掘数据规律,通过知识图谱整合经验与规则,最终让IT的数据处理能力与OT的实体控制能力最大化发挥出来。这种融合不仅改变了设备运维、质量检测等单一环节,还通过跨系统的协同优化推动制造业的智能化进程。因此,探究AI与IT/OT融合的底层逻辑与实践方法不仅关系到单个企业的生存发展,还是培育新质生产力、抢占智能制造制高点的重要战略命题。文章旨在厘清AI与IT/OT融合驱动工业智造的内在规律,揭示技术融合如何转化为实际生产力,希望为制造业的智能化升级提供理论支撑与实践指引,助力更多企业在这场变革中构建起智造新生态。
一、AI与IT/OT融合驱动工业智造新质生产力的形成机制
(一)数据互通与智能分析提升生产决策能力
新质生产力是当今时代先进生产力的具体体现形式,是科技创新交叉融合突破所产生的根本性成果,其“新”主要体现在新技术、新模式、新产业、新业态、新领域、新赛道、新动能、新优势,其“质”主要体现为高效能、高效率、高质量,关键主要是面向新兴领域,面向未来产业,实现高质量发展。在传统工业体系中,不同车间的设备运行数据存储于独立数据库中,质量检测结果与订单信息分属不同管理系统,同时能源消耗数据与生产计划之间缺乏动态关联,企业无法快速识别生产瓶颈,也无法精准评估市场波动对产能的影响。以新质生产力中的数字生产力为代表的AI与IT/OT深度融合技术能够通过统一数据接口、构建跨系统数据平台实现了从设备振动频率到供应链库存的全链条数据贯通。在数据跨层整合的基础上,AI算法能够同时处理设备状态、工艺参数、环境变量等数百个维度的实时数据,识别其中的关联规律。人工智能系统可提前预警设备亚健康状态并推荐维护方案,根据订单紧急程度自动调整产线优先级、结合历史数据模拟不同排产策略的综合效益,大大提升了决策科学性以及制造效率,确保企业能够在复杂多变的环境中实现实时响应。
(二)人机协作与知识共享推动创新效率
工业生产中的创新活动长期面临两大矛盾:一是资深技工的实践经验难以规模化复制；二是数字化工具操作复杂,限制了普通工人的创造力发挥。老师傅的工艺诀窍主要通过口耳相传,新员工需要数年时间才能掌握关键设备的调试技巧。对此,AI与IT/OT的融合能够通过智能辅助系统将人类经验转化为可传承的数字资产,同时赋予机器理解业务场景的认知能力。工人通过自然语言与可视化界面向系统输入经验判断,AI会为其提供优化建议,人机协作促进了创新效率的提升。知识共享机制的建立则进一步释放了创新潜能,AI技术嵌入生产系统后,质量检测员发现的缺陷特征可被自动关联到加工参数,维修技师的故障处理经验能转化为设备健康管理的规则库。当操作人员遇到陌生问题时,系统会自动推送相似案例的处理记录,设备厂商的专家可通过远程接入方式共同优化算法模型。工业创新从少数专家的专利转变为了全员参与的持续改进过程,这正是新质生产力在组织维度的重要体现。
二、AI与IT/OT融合驱动工业智造的实践路径
(一)推进数据标准化到场景化应用
传统制造环境中,设备型号多样、系统架构复杂,不同供应商的硬件协议不兼容,导致数据采集困难。推进数据标准化建设,需建立统一的语义框架与技术规范,将温度、压力、振动频率等物理量转化为机器可理解的通用语言。这需要联合设备制造商、软件开发商与终端用户,在数据标签定义、传输接口设计、更新频率设定等细节上达成共识,确保从边缘设备到云端平台的数据流动畅通无阻。标准化数据需要与具体业务场景深度结合,以转化为实际生产力,在设备运维场景中,标准化振动数据与历史故障记录的关联分析可建立预测性维护模型；在能耗管理场景中,统一格式的电力数据与环境参数的交叉比对能识别节能优化空间。场景化应用强调数据的实时性与闭环性,实时性的实现需要利用边缘计算设备对标准化数据进行本地化处理,从而在毫秒级时间内完成异常检测并触发控制指令；闭环性的实现则要将分析结果反馈至执行系统,形成“数据采集—分析决策—执行反馈”的完整闭环,这样,数据标准化就能够为业务创新提供设施。
(二)以模块化工具降低技术使用门槛
多数制造企业不具备自主开发AI模型或改造OT系统的技术能力,而定制化解决方案往往成本高昂、实施周期长,针对这一问题,企业可引进模块化工具的设计理念,将复杂的算法、接口、控制逻辑封装为可即插即用的功能单元,降低技术使用门槛。将视觉检测拆分为图像采集、特征提取、缺陷分类等独立模块,每个模块预置多种算法选项,用户可根据检测对象特性自由组合。这样既保留了技术灵活性,又避免了重复开发造成的资源浪费。模块化工具的更大价值在于其可进化性,新型传感器投入使用只需开发对应的数据采集模块即可接入现有系统；如果要优化算法,只需要替换计算模块即可实现功能增强,既显著提升了技术体系的适应性,又使企业能够分阶段、分重点推进智能化改造。对于中小型企业,模块化的应用至关重要,企业可从设备监控等基础模块入手,逐步扩展至工艺优化等高级应用；对于大型企业,则可通过模块组合实现跨产线、跨工厂的协同优化。
(三)构建“技术-人才-流程”协同体系
先进技术工具的引入暴露出了制造业企业现有组织能力的短板,自动化系统要求更精细的流程管控,数据分析需要跨领域协作,而制造业企业多采用传统金字塔式的管理架构,这一架构灵活性不足,难以支撑这种变革,因此需要构建“技术—人才—流程”协同体系。技术部署应与人员技能提升同步推进,当企业引入预测性维护系统时需同步培养设备工程师的数据解读能力；在部署智能排产算法时,则要同步重构生产计划制定流程。
“技术—人才—流程”协同体系的持续运转则需要企业文化的支持,传统制造业强调标准化与稳定性,而智能化转型需要容忍试错、鼓励创新的组织氛围。具体来说,技术团队应改变封闭开发的习惯,深入车间,理解设备操作的各项细节；业务部门则要学会用数据验证决策假设。对于管理层,应建立跨职能工作小组,小组成员负责对相关智造问题进行汇总分析以及提出优化建议。当设备异常数据自动触发维护工单时,当工艺改进建议直接推送至工程师工作台时,技术、人才与流程才是真正实现了深度融合。协同体系的实施不仅加速了单点技术的价值转化,还能够在组织层面培育出持续进化的创新能力,为工业智造提供源源不断的动力。
三、结语
综上,AI与IT/OT的深度融合催生出以数据驱动、人机协同、动态优化为特征的新质生产力。制造业企业借助智能分析可实现生产决策的科学制定、将人类创造力与机器计算力深度融合则能够推动创新活动从个体智慧向群体智能转变。未来,随着边缘计算、数字孪生等技术的深化应用,AI与IT/OT的融合将向实时化方向加速延伸,推动制造业产业链向高效、绿色方向持续升级。
【作者侯子龙系中电协创新融合(北京)信息科技研究院科研助理；任昱衡系厦门鲲鹭物联信息技术有限公司董事长】
一、AI与IT/OT融合驱动工业智造新质生产力的形成机制
(一)数据互通与智能分析提升生产决策能力
新质生产力是当今时代先进生产力的具体体现形式,是科技创新交叉融合突破所产生的根本性成果,其“新”主要体现在新技术、新模式、新产业、新业态、新领域、新赛道、新动能、新优势,其“质”主要体现为高效能、高效率、高质量,关键主要是面向新兴领域,面向未来产业,实现高质量发展。在传统工业体系中,不同车间的设备运行数据存储于独立数据库中,质量检测结果与订单信息分属不同管理系统,同时能源消耗数据与生产计划之间缺乏动态关联,企业无法快速识别生产瓶颈,也无法精准评估市场波动对产能的影响。以新质生产力中的数字生产力为代表的AI与IT/OT深度融合技术能够通过统一数据接口、构建跨系统数据平台实现了从设备振动频率到供应链库存的全链条数据贯通。在数据跨层整合的基础上,AI算法能够同时处理设备状态、工艺参数、环境变量等数百个维度的实时数据,识别其中的关联规律。人工智能系统可提前预警设备亚健康状态并推荐维护方案,根据订单紧急程度自动调整产线优先级、结合历史数据模拟不同排产策略的综合效益,大大提升了决策科学性以及制造效率,确保企业能够在复杂多变的环境中实现实时响应。
(二)人机协作与知识共享推动创新效率
工业生产中的创新活动长期面临两大矛盾:一是资深技工的实践经验难以规模化复制；二是数字化工具操作复杂,限制了普通工人的创造力发挥。老师傅的工艺诀窍主要通过口耳相传,新员工需要数年时间才能掌握关键设备的调试技巧。对此,AI与IT/OT的融合能够通过智能辅助系统将人类经验转化为可传承的数字资产,同时赋予机器理解业务场景的认知能力。工人通过自然语言与可视化界面向系统输入经验判断,AI会为其提供优化建议,人机协作促进了创新效率的提升。知识共享机制的建立则进一步释放了创新潜能,AI技术嵌入生产系统后,质量检测员发现的缺陷特征可被自动关联到加工参数,维修技师的故障处理经验能转化为设备健康管理的规则库。当操作人员遇到陌生问题时,系统会自动推送相似案例的处理记录,设备厂商的专家可通过远程接入方式共同优化算法模型。工业创新从少数专家的专利转变为了全员参与的持续改进过程,这正是新质生产力在组织维度的重要体现。
二、AI与IT/OT融合驱动工业智造的实践路径
(一)推进数据标准化到场景化应用
传统制造环境中,设备型号多样、系统架构复杂,不同供应商的硬件协议不兼容,导致数据采集困难。推进数据标准化建设,需建立统一的语义框架与技术规范,将温度、压力、振动频率等物理量转化为机器可理解的通用语言。这需要联合设备制造商、软件开发商与终端用户,在数据标签定义、传输接口设计、更新频率设定等细节上达成共识,确保从边缘设备到云端平台的数据流动畅通无阻。标准化数据需要与具体业务场景深度结合,以转化为实际生产力,在设备运维场景中,标准化振动数据与历史故障记录的关联分析可建立预测性维护模型；在能耗管理场景中,统一格式的电力数据与环境参数的交叉比对能识别节能优化空间。场景化应用强调数据的实时性与闭环性,实时性的实现需要利用边缘计算设备对标准化数据进行本地化处理,从而在毫秒级时间内完成异常检测并触发控制指令；闭环性的实现则要将分析结果反馈至执行系统,形成“数据采集—分析决策—执行反馈”的完整闭环,这样,数据标准化就能够为业务创新提供设施。
(二)以模块化工具降低技术使用门槛
多数制造企业不具备自主开发AI模型或改造OT系统的技术能力,而定制化解决方案往往成本高昂、实施周期长,针对这一问题,企业可引进模块化工具的设计理念,将复杂的算法、接口、控制逻辑封装为可即插即用的功能单元,降低技术使用门槛。将视觉检测拆分为图像采集、特征提取、缺陷分类等独立模块,每个模块预置多种算法选项,用户可根据检测对象特性自由组合。这样既保留了技术灵活性,又避免了重复开发造成的资源浪费。模块化工具的更大价值在于其可进化性,新型传感器投入使用只需开发对应的数据采集模块即可接入现有系统；如果要优化算法,只需要替换计算模块即可实现功能增强,既显著提升了技术体系的适应性,又使企业能够分阶段、分重点推进智能化改造。对于中小型企业,模块化的应用至关重要,企业可从设备监控等基础模块入手,逐步扩展至工艺优化等高级应用；对于大型企业,则可通过模块组合实现跨产线、跨工厂的协同优化。
(三)构建“技术-人才-流程”协同体系
先进技术工具的引入暴露出了制造业企业现有组织能力的短板,自动化系统要求更精细的流程管控,数据分析需要跨领域协作,而制造业企业多采用传统金字塔式的管理架构,这一架构灵活性不足,难以支撑这种变革,因此需要构建“技术—人才—流程”协同体系。技术部署应与人员技能提升同步推进,当企业引入预测性维护系统时需同步培养设备工程师的数据解读能力；在部署智能排产算法时,则要同步重构生产计划制定流程。
“技术—人才—流程”协同体系的持续运转则需要企业文化的支持,传统制造业强调标准化与稳定性,而智能化转型需要容忍试错、鼓励创新的组织氛围。具体来说,技术团队应改变封闭开发的习惯,深入车间,理解设备操作的各项细节；业务部门则要学会用数据验证决策假设。对于管理层,应建立跨职能工作小组,小组成员负责对相关智造问题进行汇总分析以及提出优化建议。当设备异常数据自动触发维护工单时,当工艺改进建议直接推送至工程师工作台时,技术、人才与流程才是真正实现了深度融合。协同体系的实施不仅加速了单点技术的价值转化,还能够在组织层面培育出持续进化的创新能力,为工业智造提供源源不断的动力。
三、结语
综上,AI与IT/OT的深度融合催生出以数据驱动、人机协同、动态优化为特征的新质生产力。制造业企业借助智能分析可实现生产决策的科学制定、将人类创造力与机器计算力深度融合则能够推动创新活动从个体智慧向群体智能转变。未来,随着边缘计算、数字孪生等技术的深化应用,AI与IT/OT的融合将向实时化方向加速延伸,推动制造业产业链向高效、绿色方向持续升级。
【作者侯子龙系中电协创新融合(北京)信息科技研究院科研助理；任昱衡系厦门鲲鹭物联信息技术有限公司董事长】