一線調研直擊東北制造迭代蛻變：

“智”造賦能煥新機

老工業基地踏浪啟征程

六月初的遼沈大地，暑意初顯。走進華晨寶馬鐵西工廠，數百臺工業機器人揮臂起舞，500多臺AGV（智能搬運機器人）穿梭于產線之間，尤其是里達廠區，這座從設計之初就完全在虛擬環境中進行規劃和模擬的工廠，正以“數字孿生”重新定義汽車制造；在沈鼓集團，面對高度離散的壓縮機設計，工程師們正借助AI大模型從數萬份歷史數據中提取通用經驗；特變電工沈變公司工程師的電腦屏幕上，一臺臺變壓器的全生命周期數據實時跳動，幫客戶把風險預警跑在故障出現之前……

這是一場發生在老工業基地深處的“智造”變革。近日，記者跟隨工業和信息化部“新型工業化”媒體調研行走進沈陽、大連這兩座工業重鎮，實地探訪人工智能、數字孿生、工業互聯網等新技術如何落地生產車間，直擊傳統制造業“智改數轉”的一線實踐與突圍路徑。

AI重塑“人機關系”

走進一汽解放大連柴油機有限公司的“超級工廠”，最讓記者印象深刻的并非某臺巨型設備，而是一位“看不見的老師傅”。

“這個AI‘老師傅’，就是我們大柴工廠聚焦維修數據自主打造的AI智能體。”大柴公司智能制造組長鞠佳奇向記者演示了這套系統的核心功能——它是一個會分析、能決策的數字化員工，“可以根據員工的提問，迅速從歷史故障數據庫、專業手冊和維修工程師的分析報告中，推送最優解決方案，指導現場快速維修。”

更關鍵的是，這套系統讓經驗得以沉淀、讓數據反哺業務。“維修產生數據，數據訓練AI，AI再反哺業務，形成了一個正向的循環。”鞠佳奇說，AI不再是單點的應用工具，而是驅動業務優化和重構的核心引擎。

這種變化最直觀地體現在工程師角色的重塑上，鞠佳奇向記者描述了工程師的“三重轉變”——第一重，從“救火隊員”變成了“數據的偵探員”。原來，工程師被動等待故障發生，問題零散難以分析；現在，AI“老師傅”幫助工程師從“等數據”轉變為“挖掘數據”，主動發現趨勢，“每一臺設備都像一個病歷本，病歷本越厚，AI決策越精準。”

第二重，變成了“模型的構建者”。過去，維修老師傅的“絕活”往往隨人而走，經驗難以傳承，如今，工程師參與到了AI模型的訓練中，把隱性的知識固化為顯性的模型。

第三重，變成了“業務的主動優化者”。通過AI分析，可以針對性地、精細地輸出哪些環節需要投入更多資源進行攻關，改變了過去“雨露均沾”的資源投放模式，工程師從被動響應變成了主動優化。

在鞠佳奇看來，數據只有被使用，才會真正轉化為企業的資產，“我們打通了研發、工藝、生產、質量、設備各業務的數據流，實現了各個業務的線上協同，打破了部門壁壘，構建了協同作戰能力，決策也更加精準。”

在沈陽飛機工業（集團）有限公司，這種“數據驅動”的邏輯同樣深刻改變了航空制造的面貌。“引入智能制造后，我們實現了從傳統生產模式向產線模式的轉變。”沈陽飛機工業（集團）有限公司民機加工分部黨群綜合室、經濟性管理室副主任李智臨向記者介紹，以航空鋁合金零件自動化線為例，設備利用率常年維持在85%以上，機外快速換裝使得設備可以連續作業，極大地避免了生產準備造成的設備等待現象。“產線標準化作業、體系化工藝策略使得產品加工周期大幅縮短，相較于傳統加工提高10倍以上。”

李智臨還告訴記者，企業正積極探索“人工智能+航空制造”新模式，后續可以通過大數據積累，形成典型產品特征數據庫，用于指導工藝人員前端方案設計，實現真正意義上的工藝正向設計。“我認為，人工智能未來是能決定航空產品制造體系是否領先的重要工具，可以在設計生產的各個環節實現從‘經驗驅動’到‘人工智能生成’的轉變，從‘自動化’邁向‘自適應’模式，這是未來航空制造業質變的關鍵動力。”李智臨說。

同樣的“數字覺醒”也發生在東北制藥集團。在102分廠小容量制劑生產線上，高速智能燈檢機正以每分鐘550支的速度進行毫秒級判讀。“每支藥液拍攝72張高清圖像，0.1秒內完成檢測，準確率達99.99%。”東北制藥總經理蔡永剛坦言，過去藥品燈檢“靠眼力、易疲勞”，質量管控風險較高，如今AI讓質量管控有了“火眼金睛”，也解放了勞動力。

蔡永剛說，2025年，東北制藥已落地32個AI試點項目，全年創效165萬元，2026年企業將系統投入7000萬元，“目前工廠已做到連續化、自動化、密閉化，下一步的目標是黑燈工廠。”

從單點應用到體系再造

研發或質檢領域的AI應用也許還只是“點上的突破”，但對于被譽為“工業心臟”的壓縮機、輸變電裝備等復雜制造企業而言，智能化是一場涉及全鏈條的“系統性手術”。

在沈鼓集團轉子車間，記者看到了一臺略顯斑駁的IBM大型計算機，這是沈鼓集團1978年引進的中國大陸首臺IBM大型計算機，見證了這家老牌裝備制造企業信息化的起點。而如今，沈鼓集團已建立起以PDM為核心的數字化創新設計平臺、以ERP為核心的業財融合平臺、以MES為核心的數字化生產管理平臺、以CRM為核心的營銷服務一體化平臺，以“沈鼓云”為核心的設備遠程監控云服務平臺，實現全集團產品研發、設計、工藝、定額全面協同與管控，“智改數轉”降本增效成果顯著。

“圍繞國家重大戰略需求，我們開發了數百臺的首臺（套）設備，百分之百成功。”沈鼓集團總工程師張勇告訴記者，高端離散裝備制造業長期面臨“效率與定制化”的難題，通過智能技術重構研發、設計、制造和服務的全鏈條，大幅提高了開發效率。而其實現智能化重構的底氣來自龐大的歷史數據池。“我們積累了5萬份歷史數據，基于這些數據，企業搭建了垂直領域的AI模型，將過往產品的通用經驗提取出來賦能新產品。”張勇介紹，而在運維端，“沈鼓云”平臺已為600多個用戶、25000余臺關鍵設備提供遠程監測和故障診斷，實現了從被動維修到全生命周期健康管理的跨越。“壓縮機一響，黃金萬兩；壓縮機一停，效益為零”，這句業內老話，在數字化時代有了新的注解。

在特變電工沈陽變壓器集團有限公司，數字化、智能化也貫穿了從研發到運維的全周期。走進車間，從變壓器鐵芯疊片、絕緣件加工到產品總裝配，智能排產系統統籌調度，數字孿生平臺在屏幕上映射出一個與實體工廠同步運行的“虛擬工廠”，管理者可以一目了然地掌握每條產線的狀態、每臺設備的負荷。而在運維端，依托各類傳感器裝置，公司自主研發的變壓器智能監測平臺為產品戴上“智能手環”，實現了從被動搶修到主動預警的跨越。

“特變電工的‘智轉數改’，是從企業基因層面進行的系統性重塑。”沈變公司流程與數字化管理部部長許林林說，“我們系統打通了從研發到供應鏈的全鏈條數據鏈路，要用數據重新定義輸變電產品，推動企業從銷售產品走向銷售服務、標準和數據資產。”

一線工人的感受更為直觀。沈變公司絕緣車間裝配組班長牛立波說：“像油隙墊塊沖穿智能生產線，整合了原先5道工序，1人就可以操作三條線，一個班次生產6萬多片，產出是過去5人產能的兩倍。現在我們的工作就是對比數據、操作終端，質量穩了，人也輕松了。”

“AI是下一階段智能制造的重要加速器，但不是智能制造的起點，也不是智能制造的全部。”華晨寶馬鐵西工廠廠長張濤說，“新一代智能制造的核心，不在于單項技術應用，而在于體系能力的整體提升。涵蓋先進制造技術、數字化能力、精益與柔性生產、質量管理、物流協同、人才能力的全方位融合。”

當這些企業從內部完成體系重構，其對外輸出能力也發生了質變。從2010年落戶沈陽鐵西，華晨寶馬的沈陽生產基地已不再是簡單的“在中國生產、服務中國市場”，而正在成為寶馬全球生產體系中重要的制造、創新和能力輸出基地。“沈陽基地正在把中國速度、中國供應鏈能力、中國數字化實踐和全球制造標準結合起來，向全球貢獻中國實踐和中國經驗。”張濤說。

老工業基地書寫“智變”方程式

單個企業的亮眼表現，能否帶動整片“森林”的生態繁榮？這是東北老工業基地遼寧在新時代推進新型工業化的核心命題。

在座談會上，遼寧省工業和信息化廳副廳長杜長征向記者介紹，遼寧正加快建設具有特色的“2211”產業體系，聚焦22個產業集群、100余條產業鏈、1000余戶重點企業，打造6個世界級、7個國家級、9個區域級集群方陣。遼寧全省已累計培育670家基礎級、273家先進級、18家卓越級智能工廠，截至目前，全省數字化研發設計工具普及率、關鍵工序數控化率分別達到86.7%、69.9%，均高于全國平均水平。

作為遼寧乃至東北地區工業振興的“排頭兵”，沈陽承載著東北老工業基地轉型的使命。沈陽市工業和信息化局局長李昇智介紹，沈陽市正以“智能制造”為主攻方向，以工業互聯網創新應用為著力點，打造數字化改造的“沈陽模式”，預計到今年年底，全市將全面完成規上工業企業免費評估診斷，實現規上企業數字化改造全覆蓋。經過不到半年時間，目前已有45%以上的規上企業全面啟動數字化改造工作。

2025年，大連成為東北地區首個萬億GDP城市。大連市工業和信息化局局長江濱介紹，大連正一手抓傳統產業煥新、一手抓新興產業壯大，推動產業結構持續優化、能級穩步提升，梯度培育卓越級智能工廠5家、先進級智能工廠74家。

然而，數智化轉型并非一片坦途。調研中，多位企業負責人不約而同地提到了挑戰。“AI不能簡單仿制，必須結合行業特點，滿足個性化需求。”張勇表示，“數據先行非常重要，沒有干凈的數據，就沒有好的人工智能。這需要在反復迭代中優化，絕非一蹴而就。”

大連重工裝備集團傳動公司副總經理蘇新順在齒輪工廠磨削燒傷檢測產線也坦言：“我們正在調研能否通過AI視覺來實現檢測，但由于齒輪接觸不同液體后的灰度變色比較淺，讓AI視覺直接判斷還有點難。”

同時，前期的成本投入同樣不容回避。不過，多位受訪者強調，數智化轉型是關乎企業生存與發展的“必答題”。站在“十五五”的門檻上，遼寧這座曾誕生過1000多個“共和國第一”的老工業基地，正以“智改數轉”為筆，重新書寫中國高端制造的競爭力曲線。這并非對過去的告別，而是一場植根于深厚產業土壤的進化，我們有理由期待，這片曾以重工業撐起共和國脊梁的土地，將在智能時代交出新的答卷。

來源：中國證券報

記者：楊潔