精益为根基,AI为引擎:智能工厂梯度培育背后的深层逻辑

2026年6月2日 | 来源：2026世界智能产业博览会

2026年5月29日，天津。一场汇聚中国工程院院士、工信部相关机构负责人、央国企高管、行业协会负责人的闭门会在2026世界智能产业博览会同期举行。会议主题看似常规——智能工厂梯度培育——却透露出一个正在重塑中国制造业的关键信号：精益，正在成为智能制造不可跳过的前置条件。

这场由爱波瑞智能制造研究院承办的《精益赋能·智能跃迁》闭门会，汇聚150+嘉宾，围绕人工智能与精益管理深度融合、国家级智能工厂建设、智能化穿透管理落地路径等核心议题展开深度研讨。与会者的共识指向一个朴素却常被忽视的命题：没有精益的智能化，是沙滩上建高楼。

一、国家标准亮底牌：领航级智能工厂，要求60%以上场景融合AI

爱波瑞集团董事长、中国企业改革与发展研究会副会长王洪艳在开场主旨演讲中，首次系统公开了国家智能工厂梯度培育体系的分级逻辑：

基础级 → 先进级 → 卓越级 → 领航级，四个层级逐级递进。其中，领航级工厂被明确要求60%以上场景融合AI技术。

这不只是技术指标，更是一套倒逼企业重构运营逻辑的制度设计。它意味着：企业不能靠上一套MES系统、采购几台机器人就算完成智能化升级，必须在生产、质量、供应链、安全等核心业务场景中形成AI规模化应用能力。

国际欧亚科学院材料学部秘书长阮汝祥进一步点明了精益与智能化的递进关系："精益管理是智能制造的基石，智能跃迁是精益管理的升华，二者不是简单的叠加关系，而是内在逻辑上的递进与耦合。"

会议期间，爱波瑞集团首席架构师周文浩提出了一个在与会者中引发强烈共鸣的判断：

"精益的下限决定了AI的上限，人才的能力决定企业进化的速度。"

这并非危言耸听。知识库方法论研究表明，当前制造业AI落地失败的根本原因，往往不是算法不够先进，而是企业精益基础薄弱——流程不规范、数据不干净、标准不统一。在混乱的流程上引入AI，实质上是加速混乱。

周文浩以爱波瑞自研的BOLT智能原生进化框架为载体，系统阐述了企业AI转型的四大维度：

他特别指出："企业需聚焦履约穿透、成本穿透、方针穿透三大层面，通过智能化穿透管理快速重构核心竞争力，实现企业AI原生进化与价值兑现。"

理论需要实践验证。会议期间，两家具有代表性的企业分享了各自的全链路数字化转型路径：

南京钢铁——国家首批领航级智能工厂、国家级绿色工厂。南钢人工智能首席专家郭金分享了从卓越工厂到领航级工厂的完整进阶路径："全链路数智化升级，不是一蹴而就，而是以精益为基础、以数据为燃料、以AI为引擎的渐进式能力建设。"

丹佛斯（天津）——全球化制造业集团的中国工厂。丹佛斯天津工厂副总经理张瑞兴分享了精益全价值链数字化转型的核心经验："精益数智化的本质是多维协同赋能全价值链，并通过学习型组织建设让改善持续发生。"

两家企业的共同点恰恰印证了方法论的核心命题：精益深厚的底蕴，是AI规模化应用的真正门槛。

会议发布了爱波瑞工业AI智能体与赋能计划，以及"精益AI应用师"这一全新人才岗位。据爱波瑞精益数智人才发展院院长王嫔介绍：

"精益AI应用师"岗位，旨在通过"测-学-训-践-评"五位一体模式，专项培养"懂业务、通精益、精AI"的复合型人才，搭建起业务场景与智能技术融合的核心桥梁。

这背后是一个被反复印证的行业痛点：业务部门不懂AI，技术部门不懂精益，两张皮无法缝合。精益AI应用师的定位，正是弥合这道鸿沟的关键角色。

爱波瑞同步发布的工业AI智能体，则聚焦装备制造、化工能源、冶金、物流运输等多个工业细分领域，瞄准安环管控、产销协同、智能排产等核心场景，"精准破解企业生产运营、供应链管理、合规运维中的各类痛点难题，有效帮助企业提质降本、防控经营风险。"

国际流程协会中国区负责人、原SAP中国副总裁杨滨的总结点评，被多位与会者摘录转发：

"精益是基础，数据是燃料，人才是关键，场景是核心，融合是趋势。只有将精益的管理思想、高质量的数据资产与适配的AI技术有机结合，才能构建起企业真正的智能化竞争优势。"

这是本次闭门会最深层的共识，也是制造业智能化进程中反复被验证的铁律：精益生产是智能制造不可跳过的前置条件，AI是放大精益改善成果的加速引擎。没有精益的AI，是无本之木；没有AI的精益，是错失杠杆。两者相辅相成、双向赋能，才是制造业穿越周期的正确姿势。

本文案例来源：2026世界智能产业博览会同期活动《精益赋能·智能跃迁》智能工厂梯度培育闭门会，2026年5月29日，天津，由爱波瑞智能制造研究院承办。核心观点原文引用自王洪艳、阮汝祥、周文浩、杨滨等嘉宾现场发言，未经重新表述。