一、智能生产优化

• ‌试模周期压缩‌：模具工厂利用大模型生成参数配置方案，将试模周期从近百次缩短至2次，产品合格率由92%提升至97%。
• ‌动态位置识别‌：通过AI视觉识别技术实时捕捉加工零件动态位置信息，结合机器人运动控制实现智能方位调整与自动上下料。
• ‌生产调度优化‌：企业引入AI智能体模块优化生产排程与供应链协同，例如汉得信息的“智能制造中台”通过实时数据驱动参数调整，提升能效与良率。

二、质量检测与设备维护

• ‌视觉质检替代人力‌：空调工厂部署AI视觉质检系统，单台设备可替代8名技术人员，人力成本降低87.5%。
• ‌预测性维护升级‌：基于深度学习算法模拟设备老化场景，AI智能体提前预判机械故障，降低停机风险，如南兴股份的木工机械智能化产线复购率达75%。

三、物流与运输自动化

• ‌矿山无人运输‌：天津水泥院开发的露天矿山采运系统融合5G、AI与无人驾驶技术，实现矿卡装载、运输、称重的全流程无人化作业。
• ‌钢水智能调度‌：鞍钢钢水无人运输系统采用多传感器融合检测技术，完成复杂环境下障碍物识别与无人驾驶决策，提升运输效率与安全性。

四、技术底座支撑

• ‌算力与数据协同‌：工业智能化依赖算力、算法与数据的“铁三角”架构，边缘计算需求催生百亿级市场，协同芯片与算力租赁生态（如寒武纪、海南华铁）发展。
• ‌行业大模型应用‌：工信部公布的151个典型案例中，24个聚焦技术底座类支撑，包括工业大模型与平台工具开发，加速产线数字化升级。

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