AI技术正在重塑着各行各业，制造业也站在了这场变革的前沿。据埃森哲测算，到2035年，全球AI技术的应用将为制造业带来总增长值近4万亿美元，年度增长率达4.4%。
    2023年工信部发布的数据也显示，经过智能化改造，我国制造业研发周期缩短约20.7%、生产效率提升约34.8%、不良品率降低约27.4%。对制造业企业而言，AI转型已不再是未来选择题，而是当下的必答题。但问题随之而来。面对纷繁复杂的应用场景，制造企业该从哪里切入？如何评估投资回报率？为什么一些企业能够真正落地AI技术，而一些企业仍徘徊在试点阶段？包装制造企业普拉斯的探索，或许给出了解题思路。

从一枚瓶盖出发，寻找AI转型之路
    走进普拉斯的工厂，首先看到的是一派繁忙而有序的生产景象。机械臂伸缩、旋转，精准地抓取每一个零部件并装配到位。在质检区域，AI质检机器高速运转，每分钟处理240个瓶盖，通过光学成像系统和AI算法进行精准检测，合格品顺利通过，不合格品则被迅速筛选出来。这一幕，正是普拉斯公司数字化转型的生动写照。 
    在普拉斯的业务环节中，质检是其AI转型的首个试点场景。而这一选择的背后，有着对市场需求和内部管理的双重考量。一方面，市场竞争日益激烈，客户对产品质量的要求越来越高。在白酒行业，瓶盖不仅是密封的关键部件，还承担着防伪溯源、数字化营销等多重功能。普拉斯的瓶盖产品被广泛应用于五粮液、郎酒、泸州老窖等多款酒类产品，以及伊利乳业、蒙牛乳业、海天味业等产品，质量把控至关重要。
    另一方面，公司内部也有着强烈的降本增效需求。传统质检模式依赖大量人工，不仅效率低下，而且容易出现疲劳和误判，导致质量控制不稳定。此外，传统质检模式对员工来说是一种重复性劳动，长期从事此类工作会导致员工的创造力和工作积极性下降。“传统质检的实质是惩罚模式。而引入AI质检，就是从惩罚模式变为创造性的模式去做质量检测这件事。”普拉斯智能制造总监朱方东博士坦言。

    不过，AI质检的落地也并非一帆风顺。尽管公司在自动化质检方面早有尝试，企业管理层和内部团队对智能化也反响积极，但“仅依靠传统的机器学习算法或者视觉检测是不能满足我们目前越来越精细化的一些要求的。”普拉斯瓶盖事业部部长陈柏志说道。事实上，在引入AI技术之前，普拉斯也曾尝试通过视觉检测进行质检，但单纯依靠视觉检测难以穷尽瓶盖可能存在的各种缺陷，很难满足精细化质检的要求。经过多轮尝试和探索，普拉斯最终将AI技术与视觉检测相结合，并借助腾讯训练平台持续迭代算法，才最终达到了企业对精细化质检的标准。
    在人工质检过程中，不同员工对缺陷的判定标准存在差异，可以说是“千人千面”。引入AI技术后，普拉斯也需要将这些不同的标准整合起来，寻求一种最优的操作方式。这个过程需要与产线上的老师傅们进行充分的沟通和协调，通过发现不同的缺陷并标注到系统中，让人和机器形成协同关系，共同提升质检的质量。
    在朱方东博士看来，AI质检并不是要取代工人，而是像小学生一样快速学习、辅助老师（员工），实现人机协同的最佳组合。正因如此，普拉斯的AI质检项目取得了显著的成果。不仅检测效率大幅提升，检测准确率也显著提高。“我们有几个关键的指标，第一个就是重大缺陷的漏失率是0%，一般缺陷的漏失率降到了万分之三。”普拉斯瓶盖事业部部长陈柏志分享道。
    此外，AI质检还带来了成本的降低和员工价值的提升。通过优化人员配置，每班检测人员从8人减少至2人，不仅降低了人力成本，还让员工从重复性工作中解脱出来，专注于更有创造性的工作。

从细节深入制造业智能转型的全局思路
    通过质检环节的落地和实践，AI的价值逐步显现，同时也为后续在更多环节的推广积累了经验。在此基础上，普拉斯提出“AI+战略”，将AI深度融合到企业核心业务中，包括AI+制造、AI+研发、AI+营销、AI+物流、AI+客服等，形成由点到面的全面数字化转型战略。长期来看，普拉斯的AI转型战略包括多个层面。
    首先，企业计划建立AI中台，将各个业务场景的数据整合起来，通过AI算法进行分析和优化。其次，企业会逐步推进智能化决策系统，利用AI技术提供更精准的市场预测和生产计划。同时，企业还将根据自身业务不断优化AI模型，以适应不断变化的市场需求。在一系列计划中，预测性维修是一个典型的应用案例。普拉斯信息中心副主任胡勇分享道，通过AI技术实时监控设备状态，企业可以在设备出现故障前进行预防性维护，从而降低维修成本并提高生产效率。
    除了技术层面的应用，企业还计划在管理层思路、人员培训、团队建设和生态合作等多维度进行协同转型。管理层的思路转变是AI转型的关键。“以AI质检落地为例，如果我们还抱着传统的以惩罚管理模式，这件事干不成。”朱方东博士坦言。重要的是组织文化和管理方式的升级，企业不仅要推动技术应用，更要在管理理念上为创新和协作创造条件，让AI真正成为战略工具。
    其次，人员培训则是确保AI技术落地的重要环节。通过为员工提供系统的培训课程，帮助他们掌握AI技术的基本原理和操作方法，员工能够更好地与AI系统协同工作，提高工作效率和质量。“通过各类培训，向老师学习、自主学习资料、以及现场的实操培训等，以AI质检为例，从工程师到我们的操作员，都形成一套系统的、闭环的操作，让AI质检能顺畅地运用，取得实际的效益。”胡勇分享道。

    团队建设和生态合作也是AI转型的重要支撑。企业不仅需要培养具备AI技术能力的数据工程师、算法专家和模型专家，还要与高校、科研机构及技术供应商建立紧密合作，形成协同创新的生态体系。普拉斯正是在这样的合作框架下，与腾讯智慧零售等合作伙伴共同推进AI技术研发与应用，推动技术快速落地与创新。
    例如，在AI质检项目中，腾讯智慧零售提供了高效的AI算法，能够精准识别产品缺陷，大幅提升检测效率和准确性，同时确保技术方案快速部署并稳定运行，缩短项目周期。通过数据驱动，腾讯智慧零售平台能够为管理层提供实时生产状况和决策支持，成为普拉斯从单一质检向全链路智能化管理扩展的重要技术支撑。普拉斯强调，合作应该是深度共赢模式，而非单纯买卖关系。传统买卖关系常导致项目推进困难，因为合作方对企业的组织方式、工艺流程和实际痛点了解不足。“我们思路变了，我们认为双方是一种合作关系，合作共赢。”朱方东博士如是说。
 
从一物一码到产业链的数智进化
    如果说AI质检是普拉斯实践智能制造的具体缩影，那么智慧包装则代表了其面向未来的顶层战略目标，是企业向外延伸、构建全面智能生态的关键举措。在包装环节，企业的探索正从传统的功能性保护，逐步迈向智慧化升级。普拉斯公司通过“一物一码”和“五码合一”技术，为每个瓶盖赋予独特的数字身份。智慧包装的价值，正在品牌与消费者两端同步释放。
    对于品牌而言，它不仅强化了防伪和质量控制，还通过数据收集与分析，实时掌握渠道流向，洞察区域销售表现与消费者偏好，为市场决策和策略优化提供了依据。对于消费者而言，智慧包装带来了便捷的验证方式与丰富的信息获取渠道，消费者通过扫码，即可验证真伪、追溯产地与流通环节，显著提升消费体验。包装因此不再是单纯的物理容器，而是企业与消费者之间的数据接口。
    放眼未来，普拉斯将持续推进新质生产力的全面落地，通过系统化管理和技术升级，进一步强化数字化、信息化、智能化与自动化的协同效应。企业不仅将实现更高的生产效率和更低的能耗，还能更快速地响应市场变化，打造面向未来的智慧制造能力。“未来10年，我们的生产效率会呈几何倍数去上升，我们的能耗会呈几何倍数地下降。”朱方东博士分享道。