我先自我介绍一下：做制造业数字化第 7 年，前面 3 年在传统工厂吃灰、闻机油味，后面 4 年开始跟各种AI系统打交道。也踩过坑，也见过奇迹般的提效。所以这篇东西，不是科普稿，更像是一个在车间里待过的人，坐在办公室边喝茶边碎碎念的实战笔记。
一、当“AI”真的走进工厂车间
很多人听到《工厂ai知识》这几个字，会自动脑补：
未来工厂一片蓝色冷光，机器人排排站，人类只负责在旁边优雅点点鼠标。
现实呢？
现实是：
– 冬天车间门一开，冷风呼呼灌进来；
– 设备上都是油污，传感器时不时被擦掉一层；
– 现场师傅看你拿着平板电脑，半信半疑：
“你这个AI报表，能不能比我肉眼看刀具还准？”
所以，谈工厂 AI，不能只说云端模型、工业互联网平台那些“高空视角”，得落到地上，落到一台台设备、一张张工单、一个个脾气各异的现场师傅。
我整理了一套自己这几年踩坑总结的工厂 ai 知识框架，大概分 4 个层面：
- 看得见：用 AI “看”设备、看产品、看环境（视觉识别、视频分析）；
- 听得懂：让系统听懂人话（语音输入、自然语言工单、问答）；
- 算得清：排产、能耗、成本、质量预测；
- 能落地：跟 MES、ERP、PLC 这些老系统拧在一起，而不是摆设。
下面我按“画面感”来讲，不按教科书章节排了。
二、相机架进产线：AI 盯着你下班
我印象最深的一次，是在一个做精密零件的工厂，夜班的检验员常常熬到脑袋发木，肉眼检验不良品，漏检很正常。
后来我们搞了一套视觉 AI 质检：
– 在产线末端架了几台工业相机；
– 布了几块补光灯，把那种昏黄的车间灯光硬生生拉到“摄影棚”级别；
– 用模型去识别划痕、磕碰、尺寸偏差。
一开始，师傅们很警惕：
“这不是来替我的吗？”
结果跑了一个月：
– 漏检率从原来夜班 4% 掉到 1% 左右；
– 检验员反而下班更准时了，没那么多返工扯皮；
– 真正的“高手”检验员被调去做抽检+判定边界样本，跟 AI 一起迭代模型。
我当时挺感慨的：
以前 AI 在 PPT 里，现在是直接长在了产线上，24 小时不眨眼。
这类场景背后，其实就是一条简单的工厂 ai 知识：
- AI 擅长：重复、清晰、规则相对稳定的视觉任务；
- 人擅长：模糊的、经验性的、边界样本的最后判断；
- 真正有效的，是人机搭档，而不是“二选一”。
三、从纸质点检表，到“跟AI说话”
再讲一个“听得懂”的例子。
很多工厂点检还停留在：
– 师傅拿着一张皱巴巴的纸质表格；
– 一边巡检，一边拿圆珠笔勾勾画画；
– 最后回到办公室，可能再把关键问题口头说一遍。
我们后来给一个厂做了语音点检 + AI 记录：
– 师傅巡检带个耳机或对讲机式的终端；
– 现场直接说：
– “三号机，主轴温度偏高，怀疑润滑有问题，先降速观察。”
– 系统把语音转成文字，自动归入对应设备、时间段；
– 简单异常系统帮你先标红，生成当班的设备健康报告。
这里有个很关键但经常被忽略的工厂 ai 知识点：
在工厂，不要指望大家都愿意坐在电脑前认真敲字；
能用“说”“拍”“点”的，就别强行“打字填表”。
你会发现，只要交互方式顺手，AI 记录的信息密度远高于原来的纸质表；
而且，语气、停顿、犹豫，其实都能留下痕迹——这对后面做故障预测，特别有价值。
四、AI 排产：不是所有工厂都适合“算法一把梭”
很多老板一提 AI，最关心的是：
能不能帮我把排产排到极致？把设备利用率压榨到 99%？
我得很直白地说：
- 有些工厂，订单结构稳定、工艺清晰、加工时间可预估，AI 排产确实能带来不小收益；
- 但更多工厂，订单像天气预报一样说变就变，临时插单、人手变动、设备故障……
- 在这种情况下，想完全靠算法替代调度员的经验，短期是幻想。
我见过一个非常真实的场景：
– 系统给出一张“最优排程”；
– 车间调度员看一眼，说：
– “纸面上很漂亮，但这个工序你没考虑我们模具的共享限制，那边一停，整个线都堵。”
最后我们的做法是：
– 用 AI 算一个“推荐方案”，给出几个可选排产；
– 调度员在系统里拖一拖、改一改，系统实时算出影响（交期、切换次数、加班小时）；
– 形成一种“人定主意，AI 做算力和提醒”的合作。
这背后的工厂 ai 知识：
- 工厂是典型的不完美信息环境；
- 人对局部细节有直觉，AI 对全局复杂组合更敏感；
- 不要急着“全自动”，先做到“人机共排”，往往更实在。
五、男人女人都绕不开的现实：钱、压力、成长
说点直白的，针对不同人群。
1. 对正在工厂里上班的
不管你是男是女，只要在制造业现场混，绕不开三个字：
- 钱：AI 项目搞得好，确实能带来加薪机会，也可能带来岗位变化；
- 压力：新系统来了，总有人觉得是“来淘汰人的”；
- 成长：你愿不愿意去理解一点点背后的逻辑？
我见过一种很典型的人：
– 一开始很排斥：
– “我干了十几年，你一个系统来教我做事？”
– 结果后来慢慢变成项目里的“种子用户”，
– 再后来，直接转岗做了工业工程+数字化推进，工资和话语权一起起飞。
所以，如果你现在正在工厂里：
– 能力上，别排斥学一点：设备数据、简单的数据分析、系统操作；
– 态度上，把 AI 当作“一个可以利用的工具”，而不是对手；
– 机会往往给到：既懂现场，又愿意理解新系统的人。
2. 对在办公室做管理、做老板的
我想说句实话：
很多所谓“AI 工厂转型失败”，不是技术不行，是组织不行。
常见几个坑：
– 把 AI 项目当成一次性采购，买完上线就算完事；
– 没有安排懂现场的人长期参与训练、反馈；
– 指标只盯 ROI，不看现场体验，最后没人愿意用。
而真正做得好的工厂，反而有点“琐碎”：
– 愿意花时间打磨一个小场景（比如一道工序的质检）；
– 肯为现场师傅换更好用的终端设备，而不是只省成本；
– 把“模型迭代”当成常态，不当成一次项目。
六、基础《工厂ai知识》：如果你想系统一点学
如果你不是纯技术背景，但又想看得稍微专业一点，我自己的学习路径是这样凑出来的：
- 先理解工业现场的“流”：
- 物流：原材料、在制品、成品怎么走；
- 信息流：工单、质检记录、缺陷反馈在哪儿流；
-
价值流：哪一步真正创造价值，哪一步是在等待、搬运、浪费。
-
再对应去看 AI 能做的几个点：
- 预测性维护：基于振动、温度、电流、历史故障记录，预测设备什么时候该修；
- 质量预测与溯源：通过工艺参数 + 原料批次 + 操作员情况，预估良率风险；
- 智能排产与调度：根据订单、产能、物料到货计划，做更灵活排程；
-
安全监测：视频识别未戴安全帽、进入危险区域等。
-
然后再看系统集成这一层：
- AI 不是孤立的小应用，它要接 MES、ERP、SCADA；
- 要能拿到实时数据，也要把决策结果写回系统，让流程跟着跑。
你不需要一开始就懂算法怎么写，但至少要能看懂：
– 这个 AI 模型用的是什么数据；
– 它帮你做的是预测、分类还是推荐；
– 出错了，你能不能找到谁来调，能不能提供足够的反馈样本。
七、别被“智能工厂”四个大字吓到
我在不同地方看到过太多“未来工厂”的炫酷视频：
– 全无人产线，灯都不用开；
– AGV 小车像蚂蚁一样来回穿梭；
– 中控大屏颜色绚烂，指标滚动。
这些东西不完全是假，但也不是大部分工厂的起点。
在我眼里，更真实、更朴素的《工厂ai知识》实践路线，反而像这样：
- 从一个最头疼的小问题下手，比如：
- 一道工序老是返工；
- 一个关键设备老停机；
-
点检记录总是乱七八糟。
-
看这个问题：
- 有没有稳定的数据可以采集？
- 有没有规律可以挖？
-
AI 在这里能不能比简单规则更有优势？
-
做一个小而实用的尝试：
- 一台设备、一条线、一个班组先试；
- 不求“搭一整套平台”，就把这个点打通；
- 有效，再慢慢扩展到旁边的工序和部门。
你会发现，很多看似“AI 项目”，实际是管理变革 + 流程梳理 + 一点技术加持。
八、写在最后：如果你也在这个时代的工厂里
我很喜欢一个画面：
夜里 11 点的车间，噪音比白天小一点，机器还在转。监控屏上一条条数据线平稳地走着。一个年轻的现场工程师，戴着安全帽，站在一台旧机床旁边，手里拿着平板，跟远程的 AI 系统说：
“这台设备今天震动有点不对，你再帮我算一下，下周是否需要停机检修？”
这就是我心目中活生生的《工厂ai知识》：
- 不是海报上的大词，而是那一刻，人和系统在一起做了一次更聪明的判断；
- 不是谁被谁取代，而是你在旧的环境里，多拿到了一件趁手的兵器；
- 男也好，女也好，只要在这个场景里，你都在参与改变。
如果你现在正被各种新名词砸得头晕，不妨先问自己三个小问题：
- 我所在的工厂，哪个地方最“痛”？
- 在那块痛点上，数据能不能被看见？
- 如果让 AI 来帮忙，它最可能解决的是哪一步？
想明白这三个问题，你大概就已经踏进了工厂 AI这条路的门槛，不需要多华丽的概念。剩下的，就是和现场一起，一点一点往前挪。
