工业AI并不等于在工厂里部署ChatGPT，也并非ChatGPT出现后才存在。SPS Insights于10月6日刊文指出，工业AI早已用于预测性维护等场景，例如在泵故障前发出提醒。文章作者Shahpour Shapournia是RealPars联合创始人兼首席执行官，他结合14年控制系统工程经验，为运营经理梳理工业AI的类型、用例、收益与风险。工业AI主要分三类：预测式AI通过机器学习分析工厂数据，预测机器故障，或用计算机视觉识别不良品；生成式AI是ChatGPT式AI，可生成文本、图像或代码，在工厂里可解释PLC程序或生成PLC代码草稿；自主式AI能代替人行动，例如调查生产问题、决定措施并完成配套步骤。不过，工厂中人员和PLC仍有最终决定权，AI的角色是预测和建议，而不是控制。
生成式AI虽流行，却不适合高风险工业环境。第一是幻觉：它有时会编造信息，并以很高置信度输出，因为系统被设计为尽量回答而非承认不知道。已有公开案例显示，加拿大航空聊天机器人曾告知客户不存在的退款规则，法院判加航赔偿；纽约两名律师用ChatGPT写法庭文件，出现虚构判例，各被罚款5000美元。在工厂里，这种错误可能导致人员伤亡或整批高价值产品报废。第二，它并不真正理解因果关系，只是猜测下一个看似合理的词。第三，同一问题每次答案不同，而工厂需要100次都得到同一个正确答案。因此，生成式AI只能低风险、受控地使用，例如机器制造商把自家聊天机器人嵌入设备中，或用它生成PLC代码草稿，再由程序员审核、修改并确认后才能下载。
文章还讨论闭环AI和AI漂移。闭环AI指AI在无人参与下控制整个流程，理论上很酷，但没有严肃工厂会这样做，因为一旦模型出错，可能伤害人员或损坏机器和批次。工厂必须让操作员或PLC拥有最终决定权。AI漂移则是另一项现实挑战。就像传感器和执行器需要定期校准，AI模型运行一段时间后也会因机器磨损、材料变化和工艺改变而变得不那么准确。AI从工厂当前运行方式中学习，但工厂本身在变化，模型输入逐渐不同，输出慢慢偏移，精度随之下降。部署AI不是“设置后就不用管”的事情，模型通常需要每年重新校准一到两次，这会带来时间和成本，运营经理在预算时必须考虑。
真实用例包括负载转移和预测性维护。负载转移指利用电价波动，在低价时段安排高耗能工作，例如钢铁厂集中熔化、食品厂夜间冷却、汽车厂储备零件，从而在产出不变时降低电费；可由两个AI代理配合，一个监控电价，另一个与PLC沟通安排设备运行。预测性维护则通过传感器持续监测振动、温度和声音，AI分析数据；预测式AI可在HMI上发出警告，自主式AI还能检查ERP是否有备件、预约维修技师并填写工单，但实际维修仍需人员批准和执行。收益包括减少浪费、提前发现故障、识别不良品、节约能源、优化生产计划以及传承专家经验，让工厂更安全、更快、更省钱。
首次部署AI时，文章建议从真实问题出发，而不是先决定“我们需要AI”；应找出最浪费时间或金钱的环节，再判断AI能否帮忙。其次，确认这是否是真正瓶颈，不是瓶颈就不应优先考虑。第三，计算投资回报，如果每年节省3万美元却要投入30万美元，需要十年回本，可能不如把钱用于真正瓶颈。第四，准备好数据，若数据未收集或不干净，可先做数据收集和清理的小项目。第五，AI不是捷径，无法独自修复混乱运营，期望过高只会付出“学习如何实施AI”的代价。文章还指出，AI不会取代工厂工人，多数工厂本就缺人，AI更多是辅助新操作员达到专家水平，并帮助保留退休专家的知识。
总体而言，工业AI的前提是选择正确类型、控制风险、持续维护，并从真实业务问题出发。SPS今年将工业AI作为重点，为行业提供了学习和交流机会。对于运营经理来说，在会见工业AI供应商前重读这些原则，有助于保持清醒判断。
中国组展机构：盈拓国际展览，以“科技创新和服务体验”为理念，打造优质展览服务。荣获多项殊荣，助力中国外贸企业提升国际竞争力。
下届展会时间：2026年11月24号~11月26号
展会行业：自动化
