加快推动“人工智能+制造”的融合应用，需把握其基本特征，按照“场景牵引、技术适用、一体赋能”的体系化思路，从设备、产线、车间、工厂、企业到产业生态，逐级推进“人工智能+制造”实践。
（一）人工智能+设备，优化设备管理方式
经过数字化改造后的通用机床、手动成型机、常规窑炉等传统设备和本身具备数据采集、自主控制能力的工业机器人、全自动成型机、智能检测设备等智能装备，嵌入人工智能算法模块后，能够基于振动、温度等时间序列数据实现预测性维护，提前识别设备故障，避免意外停机。也能够通过人工智能算法优化设备运行参数，强化工业装备控制的智能化，提升加工精度和产品合格率。例如，生成式AI可以为工业机器人或PLC（可编程逻辑控制器）自动生成控制代码，简化自动化系统的调试和部署过程，还可被用于缺陷分析报告的自动生成和操作手册等技术内容的创建，显著提高工程师的工作效率。
（二）人工智能+产线，提升工艺优化能力
针对以机械加工、电子组装为代表，具有工序分散、物料流转复杂等特征的离散型产线，和以电解铝生产、锂电池极片加工为代表，需实时、严格控制工艺参数的流程型产线，结合各类产线生产实际，构建产线智能管控系统，运用自动排产算法、自动化质量检测、工艺参数优化等人工智能技术，实现产线排产时间从小时级压缩至分钟级、降低缺陷漏检率、提升生产效率。例如，企业可通过模拟产线运行数据，依托AI模型预测产线关键设备的健康状况，提前识别出潜在的瓶颈和故障风险，并推荐相应的维护调度计划，降低停机成本。
（三）人工智能+车间，变革生产作业形态
对核心生产、质量检测、公辅能源和物料转运等各类车间进行智能化改造，构建车间级智能管控体系，主要包括：全域资源调度，通过人工智能技术优化AGV路径、设备负荷与人员配置，降低生产车间等待时间，减少现场管理人员数量；能源精准调控，基于生产需求动态匹配能源系统供给，减少能源损耗；跨工序协同，打通车间内各生产单元数据链路，实现联动响应，提升车间整体运营效率。例如，发电装备制造企业在汽轮机厂车间构建数字孪生系统，整合设备参数、工艺路径等全量数据，通过智能体生成最优加工路径并动态调整生产计划，同时部署AGV智能搬运机器人与AR工艺指导系统，实现工序间无缝衔接，提升了百万千瓦级汽轮机转子加工效率，降低加工能耗。
（四）人工智能+工厂，改进生产资源调度
