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近年來，關于人工智能的討論大多聚焦于IT公司、聊天機器人和圖像生成神經(jīng)網(wǎng)絡上，似乎數(shù)字化初創(chuàng)企業(yè)正在主導技術發(fā)展的議程。但這只是事實的一部分。當全球都在關注虛擬現(xiàn)實和生成式人工智能的研發(fā)時，工業(yè)領域也正經(jīng)歷著同樣深刻的變革。

傳統(tǒng)上，重工業(yè)常被視為保守主義的代表，然而現(xiàn)代技術正在改變這一模式。如今，企業(yè)意識到必須適應快速變化的市場環(huán)境，并通過引入創(chuàng)新技術來提升生產(chǎn)效率、降低成本并改善產(chǎn)品質(zhì)量。人工智能和大數(shù)據(jù)技術的應用，正在成為這一轉(zhuǎn)型過程中的關鍵要素，使企業(yè)能夠優(yōu)化流程并做出更明智的決策。

一個在創(chuàng)新領域極具代表性的企業(yè)是全球最大的鋁生產(chǎn)商之一俄鋁（RUSAL）。俄鋁在兩年內(nèi)構建了一個完整的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，打破重工業(yè)“發(fā)展緩慢”的刻板印象，其中人工智能幾乎應用于金屬生產(chǎn)鏈的所有關鍵環(huán)節(jié)——從原材料開采到質(zhì)量控制和物流。

2024年，RUSAL宣布成立自己的工業(yè)人工智能部門，該部門目前正在推進數(shù)十個不同復雜程度的項目，目標是將神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用于生產(chǎn)流程，減少人為因素的影響，從而在生產(chǎn)流程的各個階段實現(xiàn)最高效率。

與此同時，公司從理念迅速轉(zhuǎn)向?qū)嵺`。在原材料處理這一生產(chǎn)流程的早期階段，俄鋁開始采用人工智能算法分析燒結料的粒度分布，這是陽極的關鍵組成部分。燒結料的質(zhì)量直接影響電解的穩(wěn)定性和設備的使用壽命。借助人工智能，系統(tǒng)可以實時確定顆粒參數(shù)，發(fā)現(xiàn)偏差并提出糾正措施，從而提高原材料的均勻性和質(zhì)量。

此外，俄鋁還引入了多個人工智能系統(tǒng)來控制鋁錠和合金的質(zhì)量。這些神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過訓練，能夠在產(chǎn)品離開生產(chǎn)線前識別材料結構和成分的微小偏差。系統(tǒng)會根據(jù)識別出的風險自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，最大限度地減少人為因素，確保高質(zhì)量鋁產(chǎn)品的穩(wěn)定生產(chǎn)。

2024年，該公司還引入了基于人工智能的電解控制技術，實現(xiàn)了鋁生產(chǎn)過程中最耗能環(huán)節(jié)的自動化。該神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)能實時分析數(shù)千個參數(shù)，調(diào)節(jié)電流供應和電解質(zhì)成分，以實現(xiàn)最佳工藝條件。這一創(chuàng)新降低了能耗，提高了穩(wěn)定性，減少了次品率，從而降低了生產(chǎn)成本和企業(yè)的碳足跡。該技術最初在公司的一家工廠進行測試，并于2025年在俄鋁旗下所有企業(yè)的生產(chǎn)中大規(guī)模推廣，構建統(tǒng)一的生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)。人工智能通過分析“大數(shù)據(jù)”，識別隱藏的關聯(lián)性和偏差，自動為管理者提供能夠提升生產(chǎn)效率并降低損失的決策建議。

另外，人工智能還被應用于公司的物流鏈中，從集裝箱運輸追蹤到配送路徑的分析和優(yōu)化。算法能夠?qū)崟r處理有關貨物運輸、天氣狀況及交通樞紐的擁堵等信息，從而快速調(diào)整物流方案，降低延誤風險并節(jié)約資源，從而提高交付可靠性與物流系統(tǒng)的透明度。

實踐證明，重工業(yè)可以有機融入現(xiàn)代技術議程，將現(xiàn)代解決方案整合到生產(chǎn)中。RUSAL的人工智能不是零星實驗，而是融入生產(chǎn)流程DNA的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。俄鋁成為全球鋁業(yè)首批不僅成功應用人工智能、更將其整合到生產(chǎn)周期每個階段的公司之一。如此大規(guī)模且系統(tǒng)化的方法，真正實現(xiàn)了公司產(chǎn)品"攜手AI，智啟未來"。短短25年間，俄鋁從行業(yè)新晉企業(yè)成長為技術領導者，為整個重工業(yè)制定了數(shù)字化未來的標準。在全球?qū)沙掷m(xù)和技術驅(qū)動型解決方案需求的背景下，這種方法正成為行業(yè)新標桿。

借助人工智能，俄鋁在生產(chǎn)效率、能耗管理以及產(chǎn)品質(zhì)量控制方面實現(xiàn)了顯著突破。通過機器學習優(yōu)化冶煉流程，減少了原料浪費并提升了產(chǎn)能，同時在供應鏈管理中引入預測分析，使庫存水平更趨合理，降低了運營成本。這種智能化升級還延伸至設備維護，利用智能傳感器和實時數(shù)據(jù)分析，提前預警設備故障，大幅減少了非計劃停機時間。俄鋁的經(jīng)驗表明，傳統(tǒng)重工業(yè)不僅能與現(xiàn)代科技并行，更能通過深度整合人工智能，推動整個行業(yè)邁向更高效、環(huán)保和可持續(xù)的發(fā)展路徑。