[M.AX之路②] AI成为工厂的“眼睛”和“大脑”
从“自动化”迈向“判断”……
AI改变的工厂面貌
就在几年前，制造业中的人工智能（AI）还停留在将重复性工作自动化的水平。但如今，AI已能辅助研发（R&D）、在设备停机前发现异常，并代替熟练工人的双眼找出不良品。它还进化到能够学习人类数十年积累的经验，甚至支持决策。M.AX（Manufacturing AI Transformation，制造AI转型）已不再是未来概念，而是正在制造现场发生的变化。
从韩国产业技术振兴院支持的产业AI解决方案实证项目案例来看，尽管涉及半导体、汽车、造船、钢铁、化工等不同行业，AI的发展方向却大致相同。AI已不再止步于将工厂某一道工序自动化，而是将应用范围从研发（R&D）扩展至生产、质量管理等制造全流程。
研发更快，生产线更稳
最先发生变化的地方不是生产线，而是研究所。半导体设备企业Jusung Engineering已构建基于内部封闭网络的生成式AI，并将其用于研发。研究人员无需再逐一查找海量技术文档和设计资料，而是可通过AI即时检索所需信息并用于设计过程。这使他们减少了用于重复资料检索的时间，能够更加专注于研究和设计。该公司还更进一步，正推动系统升级，目标是让AI连实验结果也能进行预测。
韩国产业技术振兴院相关人士表示：“制造AI在研发阶段先于生产线取得成果的案例正不断增加，AI也正朝着活用企业技术资产的方向进化。”
在生产线上，AI则负责“看护”设备。汽车零部件企业Hwashin在电动汽车电池包外壳生产工序中引入了基于AI的预测性维护系统。其方式是由安装在设备上的传感器采集数据，再由AI进行实时分析，提前提示异常征兆。过去是在设备停机后再查找原因并进行维修，如今则是在故障发生前就提示维护时点。
成效也已体现在数字上。AI最多可提前72小时预测设备异常，作业人员则可在适当时机更换工具，从而几乎消除突发停机。Hwashin预计，未来5年将节省约28亿韩元成本，并获得规模达2500亿韩元的新订单基础。
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AI也开始学习人的眼睛
质量检测是制造业中对熟练度要求最高的工序之一。过去，仅为了找出一个细小瑕疵就需要长期经验，而且检测结果也可能因作业人员不同而有所差异。
造船器材企业Donghwa Entec已建立一套系统，在热交换器焊接过程中由AI对产生的形态数据进行实时分析并预测质量。这摆脱了过去在产品完成后才确认不良的方式，转而在生产过程中提前发现质量异常。引入AI后，检测时间缩短约30%，返工减少约20%。
化工企业Yulchon Chemical也引入了AI视觉检测系统。在薄膜生产工序中，原本需要作业人员逐一确认数千个夹子的工作，如今由AI代为分析。检测时间缩短至30分钟以内，判读准确率提高到95%以上。该公司认为，这将有助于每年减少约10亿韩元的损失。
AI的作用并不只停留在生产工序。如今，AI也开始进入制造起点的原材料管理环节。钢铁企业YK Steel引入基于AI的废钢视觉解决方案，改变了原材料检验体系。废钢检验长期以来依赖作业人员经验，但随着AI自动判定进厂原料的种类和等级，检验体系已转向数据驱动。
引入AI后，其与人工目检的判定一致率提高到90%以上，5名作业人员便可统一管理10个堆场。与供货企业之间的等级争议也有所减少。这不仅提升了作业效率，也提高了供应链信任度。
制造AI，如今进入扩散阶段
虽然行业不同，但这些案例展现出一个共同点：AI并非在取代人，而是开始接手人类原本最耗时的判断工作。它已发展到辅助研究人员设计、预测设备故障、提前判断质量、分析原材料等阶段。换言之，它已不再只是将工序自动化的技术，而是在进化为工厂的“眼睛”与“大脑”。
不过，许多中小和中坚企业仍因资金、专业人才以及数据质量等问题，在引入AI方面面临困难。政府推进M.AX联盟和MINI联盟，也是为了将AI创新扩散至产业园区、合作企业以及整个区域制造生态系统。
韩国产业技术振兴院院长Jeon Yoonjong表示：“AI并非少数尖端企业的专属。关键在于改善工作流程，积累数据，并借此提高效率和生产率。”他还称，“将积极推广适用于制造企业的AI解决方案，并积极支持构建面向解决产业共性问题的制造相关信息资料共享与利用生态体系。”
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