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AI+智能制造雙輪驅動,工程技術中心如何重構企業(yè)核心研發(fā)架構?

2025-08-14 10:14

  一、時代倒逼:傳統(tǒng)研發(fā)架構正面臨三大“斷層”

  當前,制造業(yè)正經(jīng)歷一場由AI與智能制造驅動的深刻變革??蛻魝€性化需求激增、產(chǎn)品迭代周期縮短至季度甚至月度、供應鏈不確定性加劇——傳統(tǒng)“串行式、經(jīng)驗主導、封閉運行”的企業(yè)研發(fā)體系已顯疲態(tài)。

  三大斷層日益凸顯:

  1. 響應斷層:市場需求變化快,研發(fā)周期長,產(chǎn)品上市即落后;

  2. 數(shù)據(jù)斷層:研發(fā)、生產(chǎn)、運維數(shù)據(jù)割裂,無法形成閉環(huán)優(yōu)化;

  3. 決策斷層:依賴工程師經(jīng)驗判斷,缺乏數(shù)據(jù)驅動的智能仿真與預測能力。

  在此背景下,作為企業(yè)技術創(chuàng)新“最高平臺”的工程技術研究中心,必須率先完成智能化重構,成為AI與智能制造深度融合的“策源地”。

AI+智能制造雙輪驅動,工程技術中心如何重構企業(yè)核心研發(fā)架構?

  二、“AI+智能制造”如何重塑研發(fā)全流程?

  AI不是簡單的工具替代,而是對研發(fā)范式的根本性升級。以某高端裝備企業(yè)的工研中心為例,其通過引入AI技術,實現(xiàn)研發(fā)流程“五化”轉型:

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  這一變革,使該企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)周期從18個月縮短至10個月,試制成本下降42%。

  三、重構路徑:工程技術中心的“四層智能升級模型”

  為系統(tǒng)化推進研發(fā)架構轉型,建議企業(yè)工研中心構建“四層架構”:

  第一層:組織重構——設立“智能研發(fā)協(xié)同組”

  打破“研發(fā)-生產(chǎn)-IT”部門壁壘,組建跨職能團隊,由CTO或研發(fā)副總直接領導,統(tǒng)籌AI應用、數(shù)據(jù)治理與系統(tǒng)集成。

  實踐建議:設立“AI產(chǎn)品經(jīng)理”崗位,負責技術需求對接與場景落地。

  第二層:平臺重構——打造“智能研發(fā)中臺”

  整合三大核心平臺:

  •   AI建模平臺:支持機器學習、深度學習模型訓練與部署;
  •   數(shù)字孿生系統(tǒng):實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期虛擬驗證;
  •   低代碼開發(fā)環(huán)境:讓工程師自主開發(fā)輕量級AI應用。

  案例:某家電企業(yè)工研中心搭建“AI仿真中臺”,使結構仿真效率提升8倍。

  第三層:數(shù)據(jù)重構——構建“研發(fā)數(shù)據(jù)湖”

  打通ERP、PLM、MES、SCM等系統(tǒng)數(shù)據(jù),建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理體系,確保:

  •   數(shù)據(jù)可采集(IoT傳感器部署)
  •   數(shù)據(jù)可關聯(lián)(統(tǒng)一編碼與元數(shù)據(jù)管理)
  •   數(shù)據(jù)可訓練(標注、清洗、建模)
  •   關鍵動作:制定《研發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄》,明確數(shù)據(jù)權屬與使用規(guī)范。

  第四層:人才重構——打造“復合型研發(fā)戰(zhàn)隊”

  未來研發(fā)人才需具備“三懂”能力

  •   懂專業(yè)(機械、材料、電子等)
  •   懂數(shù)據(jù)(Python、SQL、數(shù)據(jù)分析)
  •   懂AI(模型調參、算法理解)

  建議:與高校共建“智能研發(fā)聯(lián)合實驗室”,定向培養(yǎng)AI+工程復合人才。

  四、真實案例:從“圖紙工廠”到“智能創(chuàng)新體”的蛻變

  案例:某汽車零部件企業(yè)工研中心

  痛點:傳統(tǒng)研發(fā)依賴資深工程師,新人成長慢,設計一致性差。

  轉型:引入工業(yè)大模型(Industrial LLM),訓練企業(yè)專屬“研發(fā)助手”。

  成果:

  工程師輸入“輕量化懸架設計需求”,AI自動生成3套方案并推薦最優(yōu)解;

  歷史設計知識自動歸集,新人上手時間縮短60%;

  2024年申報發(fā)明專利數(shù)量同比增長75%,全部基于AI輔助創(chuàng)新。

  該中心已獲批“省級智能制造創(chuàng)新中心”,成為區(qū)域產(chǎn)業(yè)賦能平臺。

  五、行動建議:三步走,啟動智能研發(fā)升級

  1. 診斷先行:開展“研發(fā)智能化成熟度評估”,識別薄弱環(huán)節(jié);

  2. 試點突破:選擇1-2個高價值場景(如智能仿真、故障預測)先行落地;

  3. 平臺固化:將成功經(jīng)驗封裝為標準化模塊,逐步推廣至全研發(fā)體系。
 

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