在工業(yè)4.0浪潮席卷全球的今天,智能制造已成為制造業(yè)轉型升級的核心引擎。人工智能作為新一代信息技術的關鍵支柱,正以前所未有的深度與廣度融入智能制造體系,而軟件開發(fā)正是實現(xiàn)這一融合的基石與橋梁。為此,我們專訪了工信部智能制造專家委員會委員蔣明煒先生,共同探討AI融入智能制造的軟件開發(fā)之道。
蔣明煒指出,智能制造的本質是數據驅動的價值創(chuàng)造。傳統(tǒng)制造軟件以流程固化和經驗模擬為主,而AI的融入,則要求軟件開發(fā)范式發(fā)生根本性轉變,從“執(zhí)行預設程序”轉向“基于數據的自主認知與決策”。
一、 軟件架構之變:從固化流程到柔性智能平臺
蔣明煒強調,未來的智能制造軟件將不再是單一的MES、ERP或SCADA系統(tǒng),而是一個集成AI能力的柔性智能平臺。其核心架構需具備:
- 微服務與云原生:解耦傳統(tǒng)單體應用,通過微服務實現(xiàn)功能模塊化、獨立部署與彈性伸縮,結合容器化與K8s等云原生技術,滿足智能制造對敏捷性、高可用的要求。
- 數據湖與統(tǒng)一數據中臺:打破信息孤島,匯聚研發(fā)、生產、供應鏈、質量、設備等全鏈路數據,構建高質量的數據資產庫。這是AI模型訓練與應用的“燃料庫”。
- AI能力中臺:將機器學習、計算機視覺、自然語言處理、深度學習等AI能力封裝成標準化、可復用的服務(如預測性維護算法服務、視覺質檢模型服務),供上層業(yè)務應用靈活調用,降低AI應用門檻。
二、 開發(fā)模式之變:數據驅動與模型即軟件
“軟件開發(fā)的內涵正在擴展,”蔣明煒表示,“代碼編寫只是部分工作,數據采集、清洗、標注、特征工程,以及模型的訓練、調優(yōu)、部署、監(jiān)控與管理(MLOps),已成為開發(fā)生命周期不可或缺的環(huán)節(jié)。” 這意味著:
- 跨學科團隊:軟件開發(fā)團隊需要融入數據科學家、算法工程師、領域專家(工藝、設備專家),緊密協(xié)作,確保AI模型真正理解并解決工業(yè)場景中的復雜問題。
- 持續(xù)學習與演化:AI模型不是一次性部署的“靜態(tài)軟件”,而是需要持續(xù)用新數據喂養(yǎng)、迭代優(yōu)化的“活體”。軟件開發(fā)流程必須支持模型的在線學習、A/B測試與版本管理。
- 低代碼/無代碼AI工具:為賦能廣大工業(yè)工程師,降低AI應用開發(fā)難度,面向特定場景(如工藝參數優(yōu)化、缺陷分類)的低代碼AI開發(fā)平臺將日益重要,實現(xiàn)“模型即軟件”的快速構建。
三、 核心應用場景驅動的軟件開發(fā)重點
蔣明煒結合實踐,指出當前AI融入智能制造在軟件開發(fā)上應聚焦幾大高價值場景:
- 智能生產優(yōu)化:開發(fā)集成強化學習、運籌學算法的APS(高級計劃與排程)軟件,實現(xiàn)動態(tài)、實時的生產調度與資源優(yōu)化。
- 預測性維護與設備健康管理:開發(fā)能夠融合設備實時傳感器數據、歷史維護記錄、工況信息的軟件系統(tǒng),利用時序預測、異常檢測模型,提前預警故障,規(guī)劃維護。
- AI視覺質檢:開發(fā)易于集成和迭代的視覺檢測軟件平臺,支持小樣本學習、遷移學習,以應對產品換型頻繁、缺陷樣本少的挑戰(zhàn),大幅提升檢測精度與效率。
- 工藝參數優(yōu)化與知識沉淀:開發(fā)能夠通過深度學習分析海量生產數據,自動尋優(yōu)工藝參數(如注塑溫度、壓力),并將專家經驗轉化為可復制、可推廣的AI模型的軟件系統(tǒng)。
四、 挑戰(zhàn)與建議
蔣明煒也坦言,前路仍存挑戰(zhàn):工業(yè)數據質量參差、獲取困難;復合型人才稀缺;AI模型的可解釋性、安全性與可靠性要求極高。對此,他提出建議:
- 夯實數據基礎:企業(yè)在進行智能化改造之初,就應將數據戰(zhàn)略置于核心,統(tǒng)一數據標準,建設高質量的數據管道。
- 采取“場景先行,小步快跑”:避免宏大而空洞的AI規(guī)劃,從具體、痛點明確的業(yè)務場景切入,開發(fā)可落地、可見效的AI軟件模塊,快速驗證價值,再逐步推廣。
- 重視協(xié)同生態(tài):制造企業(yè)、軟件開發(fā)商、AI技術公司、高校及研究機構應構建開放協(xié)同的生態(tài),共同攻克關鍵技術,培育人才,開發(fā)行業(yè)解決方案。
- 關注安全與倫理:軟件開發(fā)需內置安全機制,保障工業(yè)系統(tǒng)網絡安全、數據隱私,并思考AI決策的透明性與責任歸屬。
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蔣明煒最后道:“AI融入智能制造,是一場深刻的‘軟件定義制造’革命。其成功的關鍵,在于構建以數據為血液、以AI模型為大腦、以靈活架構為軀干的新一代工業(yè)軟件體系。這要求軟件開發(fā)思想、技術、流程和人才進行系統(tǒng)性升級。道路雖遠,行則將至。唯有把握軟件開發(fā)這一關鍵抓手,中國智能制造方能鑄就堅實內核,邁向高質量發(fā)展新階段。”
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更新時間:2026-03-03 03:33:21