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　　（记者 林婉玲）在数字化浪潮的席卷下，制造业正经历着一场深刻变革。随着“5G+工业互联网”项目的持续推进，我国制造业数字化转型成果斐然。目前，已有超过1.5万个项目成功落地，全面覆盖41个工业大类，700个高水平5G工厂如雨后春笋般涌现。这一深度融合不仅重塑了工业的生产流程，更使制造效率与质量得到极大提升。制造业高质量发展已成为推动数字经济与实体经济融合发展的关键突破口，科技创新在工业领域持续发力，不断推进工业数字化转型升级。

　　以海尔集团的“灯塔工厂”为例，其在智能制造领域的探索与实践堪称典范。海尔青岛工厂借助5G技术和工业互联网平台，实现了生产线从传统人工操作向全自动化生产的华丽跨越。在海尔青岛工厂中，5G网络的高速率、低延迟特性发挥得淋漓尽致。生产线G网络实时接收指令，快速且精准地完成复杂的装配任务。以往，人工装配不仅效率有限，而且容易受到工人状态、技能水平等因素影响，导致产品质量参差不齐。如今，机器人在5G网络的支持下，能够高效、稳定地作业，大大提升了生产效率和产品质量的一致性。

　　同时，工业互联网平台成为工厂高效运转的“智慧大脑”。生产过程中产生的海量数据被实时上传至云端，借助AI算法进行深度分析。通过对设备运行数据的监测与分析，能够精准掌握设备的运行状态，预测潜在故障，提前安排维护保养，减少设备停机时间，提高设备利用率。在生产流程方面，AI算法依据数据分析结果进行优化，合理调整生产参数，减少物料浪费，提升资源利用效率。例如，在生产某款家电产品时，通过对生产数据的分析，发现某个生产环节的物料配送时间过长，影响了整体生产效率。经过优化后，调整了物料配送路线和时间，使得该环节的生产效率提升。

　　这仅仅是全国3万多个智能工厂的一个缩影。在全球范围内，随着新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，智能制造已成为推动制造业转型升级的关键力量。国家对智能制造的发展高度重视，出台了一系列政策给予支持。《“十四五”智能制造发展规划》明确提出，到2025年，规模以上制造业企业基本普及数字化，重点行业骨干企业初步实现智能转型。在政策的引导下，越来越多的企业积极投身于智能工厂建设，推动我国制造业向高端化、智能化迈进。

　　在设备预测性维护方面，传统的设备维护方式主要是定期维护和故障发生后的抢修。定期维护可能会导致过度维护，增加企业成本；而故障发生后抢修则会造成生产线停机，带来经济损失。“天翼工业大模型”通过收集和分析设备长时间运行产生的海量数据，包括温度、压力、振动等参数，能够建立精准的设备运行模型。利用该模型，它可以设备可能出现的故障，并及时发出预警，企业可以根据预警信息提前安排维修人员和备件，在设备故障发生前进行维护，有效避免生产线停机带来的损失。

　　在质量控制方面，大模型同样发挥着重要作用。在工业生产过程中，产品质量受到多种因素的影响，传统的质量检测方式往往依赖人工抽检，效率低且容易出现漏检情况。“天翼工业大模型”能够对海量生产数据进行全面分析，包括原材料数据、生产工艺数据、产品检测数据等，从中精准识别产品缺陷的特征和规律。通过对生产过程数据的实时监测，一旦发现产品质量出现异常趋势，能够及时发出警报，提醒生产人员调整生产参数，确保产品质量稳定。

　　在应用推广方面，部分中小企业由于资金、技术和人才等方面的限制，对智能制造的认知和应用程度较低，难以跟上行业发展步伐。在供给支撑方面，智能制造相关的技术和产品还不够成熟，一些关键技术如高端传感器、工业软件等仍依赖进口，制约了我国智能制造产业的发展。在标准保障方面，目前我国智能制造标准体系尚不完善，不同企业、不同系统之间的数据难以实现互联互通，影响了智能制造的协同发展。为了实现《制造业数字化转型行动方案》提出的到2030年力争规上工业企业基本完成一轮数字化改造的目标，各方需要共同努力。

　　企业作为智能制造的主体，应加大技术投入，推动生产设备的数字化升级。美的集团在这方面做出了积极表率。美的引入智能机器人和工业互联网平台，对生产线进行全面改造。在空调生产车间，智能机器人能够高效完成零部件的搬运、焊接、组装等工作，生产效率得以提升。同时，通过工业互联网平台，实现了生产过程的实时监控和管理，生产线上的每一个环节都能在中控室的大屏上清晰呈现，管理人员可以及时发现并解决生产过程中出现的问题，确保生产的顺利进行。

　　产学研用各方的紧密合作也是推动智能制造发展的重要力量。清华大学与三一重工合作，共同研发了一款基于AI的智能检测系统。该系统利用AI技术对工程机械产品的生产过程和成品进行实时检测，能够快速、准确地识别产品缺陷。在实际应用中，大幅提升了产品质量，降低了次品率，为三一重工在市场竞争中赢得了优势。这种产学研用合作模式，充分整合了高校的科研力量、企业的实践经验和市场需求，加速了技术创新和成果转化，为智能制造的发展提供了有力支撑。