为深入贯彻落实全市“人工智能+”行动部署，促进人工智能技术与粗暴性爱先进制造业深度融合，粗暴性爱工业和信息化局组织征集了一批“AI+制造”应用场景需求。经系统梳理，现正式发布《2025粗暴性爱“AI+制造”应用场景需求清单（第一批）》，共包含25项需求，覆盖AI+高端装备、AI+电子信息、AI+先进材料、AI+医疗器械、AI+智能终端、AI+家电制造等重点产业领域。在苏州市工信局的指导下，粗暴性爱工信局、粗暴性爱企服中心将联合苏州市人工智能行业协会，根据反馈的技术产品和解决方案，组织开展“AI+制造”场景供需对接活动，加快形成AI+制造业发展生态，全力推动人工智能在制造领域加速渗透、深度赋能。具体各项需求概况如下：

 一、“AI+高端装备”领域 

需求1

场景描述：公司生产制造包含多道工序，生产过程中产品下线合格率受多种因素干扰，容易出现波动。需引入AI技术对全流程生产数据进行分析与挖掘，精准定位影响良率的关键瓶颈环节，并基于分析结果优化产线工艺流程，提升整体制造效率与质量稳定性。 

建设内容：工艺参数智能推荐、生产报告自动生成、产品缺陷智能诊断、质量客诉自动分析，覆盖从生产到质检全流程的智能化管理。 

需求2

场景描述：（1）产线布局与设备调度依赖人工规划， 效率低、响应慢。需引入AI技术，基于实时及历史数据自动优化调度与布局方案。（2）设备运维以事后维修为主，缺乏预警。需利用AI分析运行参数，构建预测性维护模型，降低停机与维修成本。（3）生产节拍优化依赖经验，数据价值未释放。需通过AI挖掘数据关联，智能调整节拍参数，提升产能利用率。 

建设内容：（1）基于现有三维模型数据，开发AI驱动的产线布局与设备调度模块，自动生成优化方案。（2）采集设备运行参数，开发AI预测模型，实现故障预警与健康度评估。（3）针对铜铝管装配工序，开发AI节拍优化模块，智能调整各工位生产参数。 

需求3

场景描述：公司作为自动化物流非标设备制造商，产品种类繁多、规格不一，传统人工质检方式受主观因素影响大，难以保障出厂设备质量稳定性。需引入AI视觉技术，加强智能物流成套设备出厂质量检验，实现外观缺陷的自动识别与判定，提升质检效率与准确性，保障产品良率与现场交付进度。

 建设内容：（1）应用AI视觉检测技术，自动识别产品外观缺陷，替代重复性人眼作业，提升检测效率与精度，降低漏检率与人工成本。（2）在产线部署AI视觉系统，实现对物流装备的实时外观瑕疵检测与分类，提升质检自动化水平，保障质量一致性，并为工艺优化提供数据支撑。 

需求4

场景描述：传统集装箱顶板缺陷检测主要依赖人工巡检，存在效率低、漏检率高、作业环境受限等问题。需引入机器视觉与AI技术，实现顶板表面缺陷的自动识别与精准分析，提升检测效率与质量一致性。

建设内容：基于机器视觉与AI算法，构建顶板缺陷智能检测系统，通过高精度图像采集装置实时捕捉表面数据，利用深度学习模型实现裂纹、露底等缺陷的自动识别、定位与量化分析，替代传统人工方式，提升检测精度与自动化水平。

需求5

场景描述：当前冲剪压零部件成型状态与尺寸检测主要依赖人工，存在效率低、一致性难保证等问题。需引入机器视觉与AI技术，实现成型质量与尺寸的高精度自动检测与分析，提升质量控制水平与生产效率。

建设内容：（1）应用机器视觉与AI算法，自动识别冲剪压零部件的关键尺寸与成型状态，实现高效、精准的在线质量检测。（2）基于AI对检测数据进行分析，挖掘质量波动规律，为工艺参数优化与生产质量改进提供数据驱动的决策建议。

需求6

场景描述：当前生产控制系统依赖DCS对温度、压力、流量等参数进行调控，但系统动态波动较大，难以实现精准控制与异常快速响应。需引入AI技术，基于生产运行数据构建预测与诊断模型，实现对生产系统的超前调控与异常工况自动识别、分析与处置，提升控制精度与运行稳定性。

建设内容：（1）构建AI生产数据挖掘系统，实时采集并关联分析各工序温度、压力、时间等参数，识别影响系统稳定性的关键参数组合。（2）开发装置生产运行AI预测模型，基于历史与实时数据实现参数超前调控，提升系统控制精度。（3）建立异常工况智能处置模块，依据参数变化特征自动识别异常场景，输出处置方案或启动自动调控，保障系统安全稳定运行。

需求7

场景描述：当前集装箱焊接质量依赖人工确认与修补，质量控制稳定性不足。需引入AI技术，对焊接前焊缝条件、焊接中电流电压参数、焊接后焊道质量进行全流程智能分析与优化，实现焊接质量的精准控制与稳定性提升。

建设内容：（1）构建焊接数据智能采集系统，通过视觉传感技术实时获取焊缝定位、焊道形态等关键参数。（2）开发焊接质量AI预测与调控模型，基于历史数据与实时工况自主学习优化焊接参数，实现电流电压的自动调整与焊接质量闭环提升。

需求8

场景描述：传统冷藏物流设备维护依赖人工经验，难以预测故障，导致维修被动、成本高昂。需引入AI技术，实现对设备运行状态的实时诊断与故障预测，变被动维修为计划性维护，有效降低故障率与运维成本。

建设内容：（1）构建设备数据智能采集系统，实时采集并汇聚设备运行的关键参数。（2）开发AI预测性维护模型，基于历史数据与实时参数分析，精准预测潜在故障点与维护需求，指导计划性维修。

需求9

场景描述：当前新能源汽车管路外观检测主要依赖人工复检，现有AI系统仅能识别已知缺陷，对未知缺陷检测能力不足。需引入基于良品学习的AI算法，实现对错装、漏装、外观缺陷等问题的全面自动识别，减少对人工复检的依赖，提升检测覆盖率和自动化水平。

建设内容：（1）开创新型AI检测算法，采用良品学习机制，通过分析正常产品特征实现对未知缺陷的有效识别，逐步取消人工复检环节。（2）构建通用化缺陷识别模型，通过对一类缺陷特征的学习，实现算法在不同产品间的快速迁移与应用，提升检测系统的适应性与覆盖率。 

二、“AI+电子信息”领域

需求10

场景描述：当前照明驱动焊接过程缺乏精准的温度预测与控制手段，焊接质量稳定性难以保障。需引入AI技术，构建焊接温度预测与优化模型，实现对焊接工艺的精准控制，提升焊接质量一致性与产品可靠性。

建设内容：（1）基于时序神经网络或物理信息神经网络，构建焊接温度预测模型，通过历史焊接参数实时预测焊点温度变化趋势。（2）构建灯具PCB板的多物理场数字孪生模型，结合AI仿真与优化算法，自动搜索最优焊接温度窗口，提升焊接工艺控制的精准性与效率。

需求11

场景描述：当前SMT产线存在设备异构、数据孤立问题，多工序参数关联复杂，难以实现实时协同调控。需引入AI技术打通各环节数据，构建跨工序优化模型，动态平衡工艺参数，消除微型元件隐性缺陷，实现全流程精准管控。

建设内容：（1）建立全链路数据采集体系，通过统一网关实时同步印刷、贴装、焊接及检测数据。（2）开发跨工序AI协同模型，挖掘参数关联，预测缺陷风险，输出全局最优工艺参数。（3）部署边缘智能控制模块，实现微秒级决策反馈，动态调整设备参数，形成闭环优化。

需求12

场景描述：当前工厂应急演练形式单一，真实性与实效性不足。需引入AI技术构建智能演练系统，通过高仿真场景模拟与智能交互，提升演练的真实感与培训效果。

建设内容：（1）搭建AI应急演练平台，利用虚拟仿真技术生成多维度灾害场景，支持沉浸式团队协同演练。（2）开发设备实操AI培训模块，通过虚实结合交互方式，实现对应急设备操作流程的规范化训练与智能考评。

需求13

场景描述：当前塑胶产品生产线工序复杂、参数耦合性强，产品良率波动大且瓶颈难定位。需引入AI技术，打通多工序数据链，构建良率智能分析体系，实现瓶颈精准定位与产线协同优化。

建设内容：（1）构建以AI为核心的数据分析平台，打通视觉检测、精密测量、涂油管控等关键工序数据。（2）应用机器视觉实现瑕疵精准识别，依托智能算法实时捕捉工艺偏差，锁定影响良率的隐性变量。（3）建立涂油工序数字模型，动态调整参数以稳定处理效果，降低返工率。（4）基于全域监控数据构建产线健康度评估体系，实现从事后处理向事前预警的转变。

需求14

场景描述：当前新能源汽车电子SMT产线检测程序依赖人工维护，耗时长、效率低。需引入AI技术实现元器件数据自动建模与检测程序快速生成，提升生产响应速度与质量精度。

建设内容：（1）部署AI视觉检测设备，实现元器件数据库快速生成与程序自动部署。（2）构建企业专属AI元器件数据库，支持数据一次建模、多线复用。（3）搭建AI程序服务器，实现新产线检测程序快速调用与部署。（4）通过AI自学习优化检测算法，将容错率降至0.5%以下。

需求15

场景描述：当前厂内物流依赖人工搬运，存在效率低、协同差等问题。需引入AGV系统与AI调度技术，实现物料自动配送与生产节拍匹配，提升物流效率与生产柔性。

建设内容：（1）部署多车型AGV系统，通过AI平台实现智能调度，并与生产管理系统集成。（2）建立统一管控中心，应用优化算法提升物流效率30%，降低人力成本25%。（3）通过数据智能分析实现设备预测性维护，结合物联网技术支撑无人化运维。 

三、“AI+先进材料”领域

需求16

场景描述：在聚氨酯树脂连续化生产中，发泡工艺受多变量动态影响，质量控制难度大。需引入AI视觉与数据分析技术，实现对生产过程的实时感知与智能调控，提升产品一致性与产线效率。

建设内容：（1）通过AI视觉检测与参数关联分析，快速定位影响良率的关键因素。（2）构建自适应控制系统，根据参数变化自动调整工艺参数，实现产线自主优化。（3）建立质量预警机制，提前干预异常生产状态，减少废品率与原料浪费。

需求17

场景描述：塑料瓶高速生产线面临微米级缺陷难检出、人工检测稳定性差等问题，易引发质量安全风险。需引入AI视觉技术，构建高精度、全覆盖的自动化检测体系，实现缺陷精准识别与实时处置，保障产品质量与产线稳定运行。

建设内容：（1）构建多光源视觉系统与AI检测模型，通过图像增强与深度学习算法，精准识别裂痕、针孔、色差等缺陷，检测准确率超过99.5%。（2）部署实时决策与自动剔除系统，同步生成缺陷分析报告，支持模具优化与工艺改进。系统可适配多种材质与瓶型，提升检测柔性。

需求18

场景描述：当前紧固件生产为离散制造模式，订单与库存变动频繁，传统排产方式难以快速响应动态变化。需引入AI技术，基于实时与历史数据构建智能排产系统，实现生产计划的精准预测与动态优化。

建设内容：（1）开发AI预测排产算法，基于历史数据学习优化排产策略，提升计划准确性与响应效率。（2）构建智能调度模块，根据实时生产数据动态调整工单与采购指令，实现资源最优配置。

需求19

场景描述：当前电雕排版与生产过程依赖人工操作，存在效率低、异常响应慢等问题。需引入AI技术，实现图案自动生成、异常智能诊断与在线质量检测，提升生产效率与质量稳定性。

建设内容：（1）应用AI工具实现抠图、排版等设计环节自动化处理，将传统耗时任务缩短至秒级完成。（2）构建异常分析系统，快速诊断生产问题并提供解决方案，提升异常处理效率60%以上。（3）部署视觉检测系统，通过图像比对实时识别印刷缺陷并自动剔除，降低客户投诉率。

需求20

场景描述：当前新产品量产阶段难以精准评估产能与良率，影响生产优化与商务决策。需引入AI预测技术，基于生产参数构建产能与良率分析模型，为生产改善与精准报价提供数据支撑。

建设内容：（1）构建生产数据智能分析系统，挖掘关键参数与良率的关联关系。（2）开发AI良率预测模型，提前4小时预警良率波动，预测准确率不低于95%。（3）建立产线智能调度模块，根据AI建议动态调整设备参数与生产节拍。

需求21

场景描述：当前载板制造存在工艺效率低、质量波动大、设备维护滞后等问题。需引入AI技术，通过对生产数据的智能分析，实现工艺参数优化与故障预测，推动生产计划、工艺调控到设备维护的全流程自动化管理。

建设内容：（1）构建工艺参数智能优化系统，在钻孔、电镀等关键环节自动预测最佳参数，提升生产效率与稳定性。（2）运用深度学习技术分析历史数据，提前识别质量风险并调整工艺，有效降低废品率。（3）通过AI预测设备能耗与材料需求，优化资源配置，减少生产过程中的能源与物料浪费。（4）建立数据实时分析平台，动态监测关键指标变化，自动生成分析报告与可视化图表。 

四、“AI+医疗器械”领域

需求22

场景描述：当前医疗器械自动化产线在运行效率、质量一致性和多品种适配方面存在优化空间。需引入AI技术，通过对生产数据的深度挖掘与智能分析，实现产线参数优化、良率精准预测及多品类产品的柔性生产。

建设内容：（1）构建AI生产数据系统，实时采集并分析各工序关键参数，识别影响良率的瓶颈环节，保障产线稳定运行。（2）开发产品良率预测模型，基于实时数据动态调整设备参数与生产节拍，确保产品良率不低于99%。（3）建设柔性自动化产线，提升产线对多品种产品的快速适配与切换能力。

五、“AI+智能终端”领域

需求23

场景描述：当前智能终端精密钣金加工流程存在工序复杂、参数耦合性强、质量依赖人工经验、数据协同不足等问题，导致良率波动大、返工率高。需引入AI技术，构建覆盖研发、加工、检测全流程的智能分析体系，实现质量精准管控、参数自适应优化与生产效率提升。

建设内容：（1）构建全流程数据采集与分析系统，实时监控激光切割、折弯、焊接等关键工序参数，实现质量问题的早期发现与闭环管控。（2）开发AI工艺参数优化模型，替代人工试错，缩短调试时间，提升焊接、切割等核心工序良率。（3）部署AI视觉检测系统，实时识别钣金件缺陷，自动追溯问题根源，降低返工率。（4）打通设计、生产、检测数据链，构建质量知识库与改进闭环，推动质量管控由被动响应转向主动预防。

需求24

场景描述：当前智能终端行业获客依赖传统营销方式，存在数据维度单一、渠道协同不足、转化效率低等问题。需引入AI技术，构建精准获客体系，实现客户动态画像、多渠道智能触达与转化留存闭环，提升获客效率并降低成本。

建设内容：（1）构建AI客户画像系统，整合多源数据动态识别高价值客户，提升目标客群定位精度。（2）部署全渠道智能触达平台，通过强化学习算法动态优化触达策略与资源分配。（3）建立客户转化留存闭环，基于实时场景数据生成个性化互动内容，提升转化率与复购率。（4）通过AI全链路优化，实现高价值客户识别准确率90%以上、单位获客成本降低30%～40%。

六、“AI+家电制造”领域

需求25

场景描述：当前公司内部各系统数据分散，跨部门数据关联性未充分挖掘，决策支持能力不足。需引入AI技术，构建企业级数据智能分析平台，实现多源数据融合分析与风险预警，为管理决策提供实时、精准的数据支撑。

建设内容：（1）构建企业数据智能分析平台，打通各部门数据壁垒，深度挖掘关键业务指标关联性。（2）开发自然语言交互系统，支持管理者通过语音或文本直接获取可视化分析报告。（3）建立业务风险智能预警机制，基于数据异常自动识别违规操作与经营风险。

咨询联系： 

粗暴性爱工信局信息产业和信息化推进科  龚雨晴  53569079

苏州市人工智能行业协会  吴老师 18014016508 ；刘老师 13705168125

粗暴性爱企业服务中心  屠曼琪 33001717