AI × 制造业 · 20 年工业实践

把 AI 嵌入
业务价值链

二十年实体制造业一线实践，用系统论同时为业务和 AI 建模，让「AI 在哪里创造价值、怎么创造价值」成为可设计、可工程化的问题。《工业数字化转型：系统方法与敏捷实践》作者。

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采购数字化

从需求、寻源到履约的数据流闭环，让采购决策数据驱动。

AI 应用体系

用 L1–L4 框架设计 AI 在哪里创造价值、怎么落地。

智能制造与供应链

工艺、设备、质量、计划排程的端到端优化。

AI 智能体

Agentic Manufacturing：LLM × 运筹优化，人机协同辅助决策。

方法论：数据流驱动价值流

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FIG.01 — 智能数据流 ⇄ 业务价值流：数字空间以 OODA 闭环驱动实体业务优化

L3 精准预测 · 预防预控 — 核心问题：将要发生什么？

点击任意一层数据流（L1–L4）切换数字化等级；点击价值流对象（设备/工艺/产线/工厂）改变闭环落点

精选案例

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现场管理与运营

「LLM × 经典运筹优化」智能排程

排程决策从经验驱动升级为算法驱动

大语言模型把自然语言业务规则转化为 CPLEX 可求解的优化模型：人备规则与数据、AI 建模求解、人审核放行——人机协同的智能辅助决策系统。

设备

DCS 之上的高级过程控制（APC）

温度自动巡航，显著降本增产

聚合反应产线数字化闭环，机理模型 + MPC 实现温度自动巡航，显著降本增产。

工艺

工艺数字化：照顾好每一个电芯

涂布工序节能 30%，需求激增时支撑交付量 +50%

引入半导体行业良率管理（YMS）方法，把质量管理从批次级「统计过程控制」升级为单体电芯级的动态过程控制。

精选文章

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【晓钰说】数字化如何创造价值？让公司回归整体性，实现业务系统优化
2025年11月6日#数字化转型#系统思维
企业发展中会从整体性走向分割化；数字化转型的关键是构建无边界数据流、打破部门壁垒，实现全局优化。
【晓钰说】AI创造业务价值的三种方式
2025年5月8日#AI#数字化转型
从技术出发找场景，容易陷入『投入巨大、价值不显』的误区——AI 创造业务价值的三种方式。
【晓钰说】一句话说清楚信息化与数字化的区别
2025年4月17日#数字化转型
信息化与数字化都是用软件收集处理数据，但目标定位、实施过程完全不同，两者眼中的数据有本质区别。

GE 全球研发中心远景能源三一重工宁德新能源 ATL慧演智能（创办）

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