AI技術(shù)正在重塑著各行各業(yè)，制造業(yè)也站在了這場(chǎng)變革的前沿。據(jù)埃森哲測(cè)算，到2035年，全球AI技術(shù)的應(yīng)用將為制造業(yè)帶來總增長值近4萬億美元，年度增長率達(dá)4.4%。

2023年工信部發(fā)布的數(shù)據(jù)也顯示，經(jīng)過智能化改造，我國制造業(yè)研發(fā)周期縮短約20.7%、生產(chǎn)效率提升約34.8%、不良品率降低約27.4%。對(duì)制造業(yè)企業(yè)而言，AI轉(zhuǎn)型已不再是未來選擇題，而是當(dāng)下的必答題。

但問題隨之而來。面對(duì)紛繁復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，制造企業(yè)該從哪里切入？如何評(píng)估投資回報(bào)率？為什么一些企業(yè)能夠真正落地AI技術(shù)，而一些企業(yè)仍徘徊在試點(diǎn)階段？包裝制造企業(yè)普拉斯的探索，或許給出了解題思路。

從一枚瓶蓋出發(fā)，尋找AI轉(zhuǎn)型之路

走進(jìn)普拉斯的工廠，首先看到的是一派繁忙而有序的生產(chǎn)景象。機(jī)械臂伸縮、旋轉(zhuǎn)，精準(zhǔn)地抓取每一個(gè)零部件并裝配到位。在質(zhì)檢區(qū)域，AI質(zhì)檢機(jī)器高速運(yùn)轉(zhuǎn)，每分鐘處理240個(gè)瓶蓋，通過光學(xué)成像系統(tǒng)和AI算法進(jìn)行精準(zhǔn)檢測(cè)，合格品順利通過，不合格品則被迅速篩選出來。這一幕，正是普拉斯公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的生動(dòng)寫照。

在普拉斯的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中，質(zhì)檢是其AI轉(zhuǎn)型的首個(gè)試點(diǎn)場(chǎng)景。而這一選擇的背后，有著對(duì)市場(chǎng)需求和內(nèi)部管理的雙重考量。

一方面，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，客戶對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高。在白酒行業(yè)，瓶蓋不僅是密封的關(guān)鍵部件，還承擔(dān)著防偽溯源、數(shù)字化營銷等多重功能。普拉斯的瓶蓋產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用于五糧液、郎酒、瀘州老窖等多款酒類產(chǎn)品，以及伊利乳業(yè)、蒙牛乳業(yè)、海天味業(yè)等產(chǎn)品，質(zhì)量把控至關(guān)重要。

另一方面，公司內(nèi)部也有著強(qiáng)烈的降本增效需求。傳統(tǒng)質(zhì)檢模式依賴大量人工，不僅效率低下，而且容易出現(xiàn)疲勞和誤判，導(dǎo)致質(zhì)量控制不穩(wěn)定。此外，傳統(tǒng)質(zhì)檢模式對(duì)員工來說是一種重復(fù)性勞動(dòng)，長期從事此類工作會(huì)導(dǎo)致員工的創(chuàng)造力和工作積極性下降。

“傳統(tǒng)質(zhì)檢的實(shí)質(zhì)是懲罰模式。而引入AI質(zhì)檢，就是從懲罰模式變?yōu)閯?chuàng)造性的模式去做質(zhì)量檢測(cè)這件事?！逼绽怪悄苤圃炜偙O(jiān)朱方東博士坦言。

不過，AI質(zhì)檢的落地也并非一帆風(fēng)順。盡管公司在自動(dòng)化質(zhì)檢方面早有嘗試，企業(yè)管理層和內(nèi)部團(tuán)隊(duì)對(duì)智能化也反響積極，但“僅依靠傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或者視覺檢測(cè)是不能滿足我們目前越來越精細(xì)化的一些要求的。”普拉斯瓶蓋事業(yè)部部長陳柏志說道。

事實(shí)上，在引入AI技術(shù)之前，普拉斯也曾嘗試通過視覺檢測(cè)進(jìn)行質(zhì)檢，但單純依靠視覺檢測(cè)難以窮盡瓶蓋可能存在的各種缺陷，很難滿足精細(xì)化質(zhì)檢的要求。經(jīng)過多輪嘗試和探索，普拉斯最終將AI技術(shù)與視覺檢測(cè)相結(jié)合，并借助騰訊訓(xùn)練平臺(tái)持續(xù)迭代算法，才最終達(dá)到了企業(yè)對(duì)精細(xì)化質(zhì)檢的標(biāo)準(zhǔn)。

在人工質(zhì)檢過程中，不同員工對(duì)缺陷的判定標(biāo)準(zhǔn)存在差異，可以說是“千人千面”。引入AI技術(shù)后，普拉斯也需要將這些不同的標(biāo)準(zhǔn)整合起來，尋求一種最優(yōu)的操作方式。這個(gè)過程需要與產(chǎn)線上的老師傅們進(jìn)行充分的溝通和協(xié)調(diào)，通過發(fā)現(xiàn)不同的缺陷并標(biāo)注到系統(tǒng)中，讓人和機(jī)器形成協(xié)同關(guān)系，共同提升質(zhì)檢的質(zhì)量。

在朱方東博士看來，AI質(zhì)檢并不是要取代工人，而是像小學(xué)生一樣快速學(xué)習(xí)、輔助老師（員工），實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的最佳組合。

正因如此，普拉斯的AI質(zhì)檢項(xiàng)目取得了顯著的成果。不僅檢測(cè)效率大幅提升，檢測(cè)準(zhǔn)確率也顯著提高。“我們有幾個(gè)關(guān)鍵的指標(biāo)，第一個(gè)就是重大缺陷的漏失率是0%，一般缺陷的漏失率降到了萬分之三?！逼绽蛊可w事業(yè)部部長陳柏志分享道。

此外，AI質(zhì)檢還帶來了成本的降低和員工價(jià)值的提升。通過優(yōu)化人員配置，每班檢測(cè)人員從8人減少至2人，不僅降低了人力成本，還讓員工從重復(fù)性工作中解脫出來，專注于更有創(chuàng)造性的工作。

從細(xì)節(jié)深入

制造業(yè)智能轉(zhuǎn)型的全局思路

通過質(zhì)檢環(huán)節(jié)的落地和實(shí)踐，AI的價(jià)值逐步顯現(xiàn)，同時(shí)也為后續(xù)在更多環(huán)節(jié)的推廣積累了經(jīng)驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，普拉斯提出“AI+戰(zhàn)略”，將AI深度融合到企業(yè)核心業(yè)務(wù)中，包括AI+制造、AI+研發(fā)、AI+營銷、AI+物流、AI+客服等，形成由點(diǎn)到面的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。

長期來看，普拉斯的AI轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略包括多個(gè)層面。

首先，企業(yè)計(jì)劃建立AI中臺(tái)，將各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)整合起來，通過AI算法進(jìn)行分析和優(yōu)化。其次，企業(yè)會(huì)逐步推進(jìn)智能化決策系統(tǒng)，利用AI技術(shù)提供更精準(zhǔn)的市場(chǎng)預(yù)測(cè)和生產(chǎn)計(jì)劃。同時(shí)，企業(yè)還將根據(jù)自身業(yè)務(wù)不斷優(yōu)化AI模型，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求。

在一系列計(jì)劃中，預(yù)測(cè)性維修是一個(gè)典型的應(yīng)用案例。普拉斯信息中心副主任胡勇分享道，通過AI技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，企業(yè)可以在設(shè)備出現(xiàn)故障前進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，從而降低維修成本并提高生產(chǎn)效率。

除了技術(shù)層面的應(yīng)用，企業(yè)還計(jì)劃在管理層思路、人員培訓(xùn)、團(tuán)隊(duì)建設(shè)和生態(tài)合作等多維度進(jìn)行協(xié)同轉(zhuǎn)型。

管理層的思路轉(zhuǎn)變是AI轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。“以AI質(zhì)檢落地為例，如果我們還抱著傳統(tǒng)的以懲罰管理模式，這件事干不成?！敝旆綎|博士坦言。重要的是組織文化和管理方式的升級(jí)，企業(yè)不僅要推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用，更要在管理理念上為創(chuàng)新和協(xié)作創(chuàng)造條件，讓AI真正成為戰(zhàn)略工具。

其次，人員培訓(xùn)則是確保AI技術(shù)落地的重要環(huán)節(jié)。通過為員工提供系統(tǒng)的培訓(xùn)課程，幫助他們掌握AI技術(shù)的基本原理和操作方法，員工能夠更好地與AI系統(tǒng)協(xié)同工作，提高工作效率和質(zhì)量?！巴ㄟ^各類培訓(xùn)，向老師學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)資料、以及現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)操培訓(xùn)等，以AI質(zhì)檢為例，從工程師到我們的操作員，都形成一套系統(tǒng)的、閉環(huán)的操作，讓AI質(zhì)檢能順暢地運(yùn)用，取得實(shí)際的效益?！焙路窒淼?。

團(tuán)隊(duì)建設(shè)和生態(tài)合作也是AI轉(zhuǎn)型的重要支撐。企業(yè)不僅需要培養(yǎng)具備AI技術(shù)能力的數(shù)據(jù)工程師、算法專家和模型專家，還要與高校、科研機(jī)構(gòu)及技術(shù)供應(yīng)商建立緊密合作，形成協(xié)同創(chuàng)新的生態(tài)體系。普拉斯正是在這樣的合作框架下，與騰訊智慧零售等合作伙伴共同推進(jìn)AI技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)快速落地與創(chuàng)新。

例如，在AI質(zhì)檢項(xiàng)目中，騰訊智慧零售提供了高效的AI算法，能夠精準(zhǔn)識(shí)別產(chǎn)品缺陷，大幅提升檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)確保技術(shù)方案快速部署并穩(wěn)定運(yùn)行，縮短項(xiàng)目周期。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，騰訊智慧零售平臺(tái)能夠?yàn)楣芾韺犹峁?shí)時(shí)生產(chǎn)狀況和決策支持，成為普拉斯從單一質(zhì)檢向全鏈路智能化管理擴(kuò)展的重要技術(shù)支撐。

普拉斯強(qiáng)調(diào)，合作應(yīng)該是深度共贏模式，而非單純買賣關(guān)系。傳統(tǒng)買賣關(guān)系常導(dǎo)致項(xiàng)目推進(jìn)困難，因?yàn)楹献鞣綄?duì)企業(yè)的組織方式、工藝流程和實(shí)際痛點(diǎn)了解不足?！拔覀兯悸纷兞?，我們認(rèn)為雙方是一種合作關(guān)系，合作共贏?！敝旆綎|博士如是說。

從一物一碼

到產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)智進(jìn)化

如果說AI質(zhì)檢是普拉斯實(shí)踐智能制造的具體縮影，那么智慧包裝則代表了其面向未來的頂層戰(zhàn)略目標(biāo)，是企業(yè)向外延伸、構(gòu)建全面智能生態(tài)的關(guān)鍵舉措。

在包裝環(huán)節(jié)，企業(yè)的探索正從傳統(tǒng)的功能性保護(hù)，逐步邁向智慧化升級(jí)。普拉斯公司通過“一物一碼”和“五碼合一”技術(shù)，為每個(gè)瓶蓋賦予獨(dú)特的數(shù)字身份。智慧包裝的價(jià)值，正在品牌與消費(fèi)者兩端同步釋放。

對(duì)于品牌而言，它不僅強(qiáng)化了防偽和質(zhì)量控制，還通過數(shù)據(jù)收集與分析，實(shí)時(shí)掌握渠道流向，洞察區(qū)域銷售表現(xiàn)與消費(fèi)者偏好，為市場(chǎng)決策和策略優(yōu)化提供了依據(jù)。

對(duì)于消費(fèi)者而言，智慧包裝帶來了便捷的驗(yàn)證方式與豐富的信息獲取渠道，消費(fèi)者通過掃碼，即可驗(yàn)證真?zhèn)?、追溯產(chǎn)地與流通環(huán)節(jié)，顯著提升消費(fèi)體驗(yàn)。

包裝因此不再是單純的物理容器，而是企業(yè)與消費(fèi)者之間的數(shù)據(jù)接口。

放眼未來，普拉斯將持續(xù)推進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的全面落地，通過系統(tǒng)化管理和技術(shù)升級(jí)，進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)字化、信息化、智能化與自動(dòng)化的協(xié)同效應(yīng)。企業(yè)不僅將實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)效率和更低的能耗，還能更快速地響應(yīng)市場(chǎng)變化，打造面向未來的智慧制造能力?！拔磥?0年，我們的生產(chǎn)效率會(huì)呈幾何倍數(shù)去上升，我們的能耗會(huì)呈幾何倍數(shù)地下降?！敝旆綎|博士分享道。

薛純 | 文 劉玥 | 編輯

薛純是《哈佛商業(yè)評(píng)論》中文版新媒體中心策劃經(jīng)理

劉玥是《哈佛商業(yè)評(píng)論》中文版新媒體中心策劃總監(jiān)

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