工信部AI赋能案例解析：装备制造智能排产与柔性制造的落地路径

数据来源：工信厅科函〔2026〕340号《2025年人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》

系列第1期 · 装备制造专题

背景

工信部2025年AI赋能典型案例共142个，其中装备制造行业16个，是案例数量最多的行业。在装备制造场景中，"智能排产+柔性制造"是AI落地最密集、ROI最直观的方向。本文拆解其中4个代表性案例。

一、面向混合制造模式的全要素计划排产大模型（MIIT2025-A018）

• 申报单位： 青岛思锐卓远信息技术有限公司
• 核心能力： 面向多品种、小批量、插单频繁的混合制造场景，将订单、产能、物料、交期统一建模，由大模型完成排产决策。

传统排产依赖老师傅经验，混合制造（批量单+定制单并存）场景下约束条件多、动态变化快，人工排产效率低、易冲突。该案例以全要素数据驱动排产，将排产从"人算"变为"机算"。

技术要点： 全要素数据融合（订单/产能/物料/交期）→ 约束建模 → 大模型求解。

二、SolutionX 多模态AI协同平台在柔性制造中的应用（MIIT2025-A048）

• 申报单位： 中国汽车工业工程有限公司 / 中国机械工业集团
• 核心能力： 多模态（视觉/语音/工业数据）信息接入协同平台，支持产线按订单变化快速切换配置。

柔性制造的核心是"一条线能产多种产品"。SolutionX平台将多模态感知与生产协同结合，AI不只"看"产线，还要"听懂"产线，实现设备与系统的动态适配。

技术要点： 多模态感知（视觉+语音+工业数据）→ 协同决策 → 产线快速切换。

三、大模型赋能汽车零部件行业智能生产排程（MIIT2025-A047）

• 申报单位： 河北省工业和信息化厅推荐
• 核心能力： 面向汽车零部件行业订单波动大、工序多、产线多的排程难题，用大模型替代传统规则引擎。

汽车供应链排程是制造业中最复杂的排程问题之一：数百道工序、数十条产线、严格的交期约束。大模型排程相比传统APS（高级排程系统）的优势在于：可吸收历史排产经验持续优化，组合优化求解能力更强。

技术要点： 历史排产经验吸收 → 组合优化求解 → 持续迭代优化。

四、面向机械制造业的AI全要素感知与智能决策（MIIT2025-A036）

• 申报单位： 山东省工业和信息化厅推荐
• 核心能力： 从"感知"到"决策"闭环，设备状态感知、质量数据回流、排产策略联动。

机械制造场景下，AI不止采集设备数据，还基于数据做出生产决策建议，形成一体化智能决策链路。全要素感知意味着产线每个环节都在给AI"喂数据"，决策才有依据。

技术要点： 全要素感知 → 数据回流 → 智能决策联动。

行业洞察：为什么排产是AI落地第一站？

1. 数据基础好： 排产依赖的订单/产能/物料数据早已信息化，AI可直接使用

2. ROI直观： 排产优化直接省工时、提交期，效果可量化

3. 不碰物理设备： 相比质检、运维等需要改造硬件的场景，排产是纯软件升级，风险低

结语

装备制造的AI改造往往从"怎么排产"开始，这也是整个制造业AI化的共同起点。系列将持续解析工信部142个AI赋能案例，覆盖钢铁、矿山、电力、半导体、通信IT运维等行业。

本系列基于工信部公开数据整理，仅供技术研究参考。案例详情以工信部官方发布为准。