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制造业ai未来趋势：不是“越复杂越好”，而是“越懂工厂越好”（第3页）

（一）AI提建议，人做决策：不盲从数据，更懂“意外情况”

广东那家电子厂的质检工人李姐，现在的工作就是“当AI的‘把关人’”。AI每秒能拍10张充电器的照片，把可疑的缺陷标红，但最终要不要判废，得李姐说了算。

有一次，AI连续标红了10个充电器的接口，说“有松动缺陷”。李姐拿起来一看，发现不是接口松了，而是这批原材料的塑料有点软，冷却后稍微变形，其实不影响使用。她立马告诉AI：“这种情况不算缺陷，下次别标了”，AI就会记住这个判断，以后再也不会误判。

还有调参数的场景更典型。AI算出“把注塑机温度调到178度能省5%的电”，但工人老张发现这批原材料是新批次，比以前的硬一点，要是按178度生产，可能会融不透。他就会让AI先保持180度，等这批材料用完再调，AI会立马调整方案，不会死板地坚持“数据最优解”。

李姐说：“AI帮我过滤了90%的正常产品，我只需要盯那10%的可疑品，工作轻松多了。但它毕竟是机器，不懂原材料批次、设备磨损这些‘人情世故’，还得我们人来兜底。”

（二）AI学经验，人升技能：老经验不浪费，新人成长快

“人机协同”还有个大好处：能把老工人的“宝贵经验”留下来，还能帮新人快速成长。

江苏那家汽车刹车片工厂的老周，调了30年注塑机，闭着眼都能根据“原材料手感”“机器声音”调参数，这是他的“独门绝技”，但以前没法传给徒弟——“我也说不清楚为啥要调179度，就是感觉对”。

现在有了AI，老周调参数时，AI会实时记录“原材料硬度、机器转速、温度、压力”这些数据，然后分析老周的调整逻辑：比如原材料硬度每高1度，温度就加2度。等AI“学会”这个逻辑后，就会在这个基础上优化，比如把“加2度”改成“加1.8度”，既保证质量又省能耗。

徒弟小杨跟着学的时候，不用再靠“感觉”，AI会把老周的经验变成“清晰的规则”，再结合实时数据给建议，小杨3个月就能独立调参数，比以前快了半年。老周也没失业，反而成了“AI训练师”，专门教AI“认经验”，工资还涨了20%。

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这种“老经验+新技术”的结合，既保住了“手艺”，又提升了效率，堪称“双赢”。

（三）从“管单机”到“管全厂”，AI成“联动管家”

除了“小搭档”，未来AI还会升级成“全工厂的联动管家”。现在的AI大多只管“某台机器”或“某条生产线”，比如注塑机AI不管焊接，焊接AI不管组装，就像各个部门各干各的，不互通消息。

未来的AI能“打通全厂数据”，实现“牵一发而动全身”的管理。比如一个汽车工厂，冲压车间的钢板厚度差了0.1毫米，以前要等零件到了组装车间才发现问题，这时候已经浪费了焊接、涂装的成本。但未来的AI会立马联动：冲压车间刚测出误差，AI就告诉焊接车间“把焊接温度从200度调到210度，弥补厚度误差”，再告诉组装车间“这批零件重点检查接口处，避免安装松动”，从源头堵住问题，不会产生连锁浪费。

江苏有家新能源汽车电池工厂，已经在试这套“全流程AI联动”系统了。以前电池的“充电效率不达标”，要挨个车间查问题，得花2天；现在AI能直接定位：“是搅拌车间的材料混合时间少了30秒，导致电极密度不够”，直接通知搅拌车间调整，1小时就能解决问题。厂长说：“以前的AI是‘单打独斗’，未来的AI是‘团队作战’，效率差太多了。”

五、趋势四：老工厂的“春天”：低成本适配，不用换设备也能AI升级

对很多老工厂来说，“AI升级”以前是个头疼事：设备用了十几年，没传感器、没数据接口，要装AI就得全换掉，几百万改造费根本掏不起。但未来，老工厂也能轻松用上AI，因为“低成本适配方案”越来越成熟了。