如何破解中小型制造业AI转型难题

发布时间：2025年4月28日  信息来源：华典智慧  浏览：998

在当今时代，AI技术已成为推动制造业转型升级的关键力量。然而，中小型制造业企业在AI转型过程中面临着诸多难题，如技术门槛高、资金投入大、人才短缺等。本文将探讨如何破解这些难题，助力中小型制造业实现AI转型。

一、明确转型方向，找准应用场景

许多中小型制造业企业在AI转型时，缺乏对自身业务需求的深入分析，导致AI技术的应用方向不清晰。因此，企业应优先选择痛点明显、流程标准化、数据可用性高、降本增效显著的领域进行AI应用试点，如质量检测、预测性维护、工艺优化等。例如，江苏中略模具科技有限公司通过AI驱动的自动化调节和废屑收集系统，显著提高了生产效率。

二、优化资源配置，降低转型成本

（一）技术资源

中小型制造业企业往往缺乏专业的技术人才和成熟的技术体系。为此，企业可以利用“低代码”工具，降低AI开发的技术难度。此外，企业还可以牵手云厂商、技术公司等专业伙伴，借助其先进技术剖析业务流程，精准定位可优化环节，引入合适的AI解决方案。

（二）资金资源

AI技术的部署和维护成本高昂，尤其在传统制造业中，企业需要在短期内承担较大的资金压力。对此，企业可以采用订阅制服务模式，按使用期限支付费用，无需一次性投入大量资金购买软件和硬件设备。同时，企业还可以与行业协会联合采购AI服务，通过规模化采购降低单位成本。此外，政府发布的“数转贷”等金融产品也为中小企业提供了全周期的融资解决方案。

（三）数据资源

数据是AI模型训练的基础，但中小型制造业企业往往存在数据孤岛问题，不同设备协议不兼容，数据难以整合。因此，企业需要对企业历史数据进行全面清洗和整理，建立标准化的数据库。同时，企业还可以利用数据无损压缩、冷热数据自动分层存储、数据全生命周期管理等技术，合理规划存储容量和性能需求，降低数据存储成本。

三、培养AI人才生态，提升员工技能

（一）内部培训

企业应针对业务骨干开展AI工具使用培训，提升员工对AI技术的认知和应用能力。培训内容包括AI基础知识、常用工具操作、业务场景应用等，使员工能够在日常工作中熟练运用AI工具提高工作效率。

（二）外部合作

企业还可以与高校、技术服务商共建联合实验室，开展产学研合作。通过合作，企业可以为企业定向培养既懂业务又懂AI技术的复合型人才，为企业的AI转型提供人才保障。

四、建立AI文化，推动组织变革

AI转型不仅是技术的转型，更是文化的转型。企业需要建立AI文化，让每一位员工都能在不同层面上参与到AI驱动的创新过程中。同时，企业还需要建立人工复核机制，确保AI输出结果的准确性和合规性。在涉及重要决策和关键业务环节时，人工对AI结果进行审核，避免因AI失误导致的风险。

四、案例借鉴，探索转型路径

（一）谷器数据与汇成针织的合作

谷器数据团队与福建泉州的汇成针织有限公司联手，将DeepSeek大模型深度融入纺织专用设备，成功构建了福建省首个智能化生产体系，实现生产流程的智能化变革，大幅提升生产效率。

（二）谷器数据与华实橡塑的合作

谷器数据团队与华实橡塑科技有限公司合作，把质量管控平台与DeepSeek大模型深度融合，使多源异构数据处理效率大幅提升，数据模型训练更加精准，有力保障产品质量，助力企业在市场竞争中抢占先机。

AI技术为中小型制造业企业带来了前所未有的机遇，但转型之路并非一帆风顺。企业只有正确认识自身痛点，采取合理的应对策略，并借助专业技术的力量，才能在AI浪潮中乘风破浪，实现业务流程优化、效率提升和创新能力飞跃，在激烈的市场竞争中开启智能化发展的全新篇章

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