為深入貫徹落實全市“人工智能+”行動部署，促進人工智能技術與太倉市先進制造業(yè)深度融合，太倉市工業(yè)和信息化局組織征集了一批“AI+制造”應用場景需求。經(jīng)系統(tǒng)梳理，現(xiàn)正式發(fā)布《2025太倉市“AI+制造”應用場景需求清單（第一批）》，共包含25項需求，覆蓋AI+高端裝備、AI+電子信息、AI+先進材料、AI+醫(yī)療器械、AI+智能終端、AI+家電制造等重點產(chǎn)業(yè)領域。在蘇州市工信局的指導下，太倉市工信局、太倉市企服中心將聯(lián)合蘇州市人工智能行業(yè)協(xié)會，根據(jù)反饋的技術產(chǎn)品和解決方案，組織開展“AI+制造”場景供需對接活動，加快形成AI+制造業(yè)發(fā)展生態(tài)，全力推動人工智能在制造領域加速滲透、深度賦能。具體各項需求概況如下：

 一、“AI+高端裝備”領域 

需求1

場景描述：公司生產(chǎn)制造包含多道工序，生產(chǎn)過程中產(chǎn)品下線合格率受多種因素干擾，容易出現(xiàn)波動。需引入AI技術對全流程生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析與挖掘，精準定位影響良率的關鍵瓶頸環(huán)節(jié)，并基于分析結果優(yōu)化產(chǎn)線工藝流程，提升整體制造效率與質(zhì)量穩(wěn)定性。 

建設內(nèi)容：工藝參數(shù)智能推薦、生產(chǎn)報告自動生成、產(chǎn)品缺陷智能診斷、質(zhì)量客訴自動分析，覆蓋從生產(chǎn)到質(zhì)檢全流程的智能化管理。 

需求2

場景描述：（1）產(chǎn)線布局與設備調(diào)度依賴人工規(guī)劃， 效率低、響應慢。需引入AI技術，基于實時及歷史數(shù)據(jù)自動優(yōu)化調(diào)度與布局方案。（2）設備運維以事后維修為主，缺乏預警。需利用AI分析運行參數(shù)，構建預測性維護模型，降低停機與維修成本。（3）生產(chǎn)節(jié)拍優(yōu)化依賴經(jīng)驗，數(shù)據(jù)價值未釋放。需通過AI挖掘數(shù)據(jù)關聯(lián)，智能調(diào)整節(jié)拍參數(shù)，提升產(chǎn)能利用率。 

建設內(nèi)容：（1）基于現(xiàn)有三維模型數(shù)據(jù)，開發(fā)AI驅動的產(chǎn)線布局與設備調(diào)度模塊，自動生成優(yōu)化方案。（2）采集設備運行參數(shù)，開發(fā)AI預測模型，實現(xiàn)故障預警與健康度評估。（3）針對銅鋁管裝配工序，開發(fā)AI節(jié)拍優(yōu)化模塊，智能調(diào)整各工位生產(chǎn)參數(shù)。 

需求3

場景描述：公司作為自動化物流非標設備制造商，產(chǎn)品種類繁多、規(guī)格不一，傳統(tǒng)人工質(zhì)檢方式受主觀因素影響大，難以保障出廠設備質(zhì)量穩(wěn)定性。需引入AI視覺技術，加強智能物流成套設備出廠質(zhì)量檢驗，實現(xiàn)外觀缺陷的自動識別與判定，提升質(zhì)檢效率與準確性，保障產(chǎn)品良率與現(xiàn)場交付進度。

 建設內(nèi)容：（1）應用AI視覺檢測技術，自動識別產(chǎn)品外觀缺陷，替代重復性人眼作業(yè)，提升檢測效率與精度，降低漏檢率與人工成本。（2）在產(chǎn)線部署AI視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對物流裝備的實時外觀瑕疵檢測與分類，提升質(zhì)檢自動化水平，保障質(zhì)量一致性，并為工藝優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。 

需求4

場景描述：傳統(tǒng)集裝箱頂板缺陷檢測主要依賴人工巡檢，存在效率低、漏檢率高、作業(yè)環(huán)境受限等問題。需引入機器視覺與AI技術，實現(xiàn)頂板表面缺陷的自動識別與精準分析，提升檢測效率與質(zhì)量一致性。

建設內(nèi)容：基于機器視覺與AI算法，構建頂板缺陷智能檢測系統(tǒng)，通過高精度圖像采集裝置實時捕捉表面數(shù)據(jù)，利用深度學習模型實現(xiàn)裂紋、露底等缺陷的自動識別、定位與量化分析，替代傳統(tǒng)人工方式，提升檢測精度與自動化水平。

需求5

場景描述：當前沖剪壓零部件成型狀態(tài)與尺寸檢測主要依賴人工，存在效率低、一致性難保證等問題。需引入機器視覺與AI技術，實現(xiàn)成型質(zhì)量與尺寸的高精度自動檢測與分析，提升質(zhì)量控制水平與生產(chǎn)效率。

建設內(nèi)容：（1）應用機器視覺與AI算法，自動識別沖剪壓零部件的關鍵尺寸與成型狀態(tài)，實現(xiàn)高效、精準的在線質(zhì)量檢測。（2）基于AI對檢測數(shù)據(jù)進行分析，挖掘質(zhì)量波動規(guī)律，為工藝參數(shù)優(yōu)化與生產(chǎn)質(zhì)量改進提供數(shù)據(jù)驅動的決策建議。

需求6

場景描述：當前生產(chǎn)控制系統(tǒng)依賴DCS對溫度、壓力、流量等參數(shù)進行調(diào)控，但系統(tǒng)動態(tài)波動較大，難以實現(xiàn)精準控制與異常快速響應。需引入AI技術，基于生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)構建預測與診斷模型，實現(xiàn)對生產(chǎn)系統(tǒng)的超前調(diào)控與異常工況自動識別、分析與處置，提升控制精度與運行穩(wěn)定性。

建設內(nèi)容：（1）構建AI生產(chǎn)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，實時采集并關聯(lián)分析各工序溫度、壓力、時間等參數(shù)，識別影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的關鍵參數(shù)組合。（2）開發(fā)裝置生產(chǎn)運行AI預測模型，基于歷史與實時數(shù)據(jù)實現(xiàn)參數(shù)超前調(diào)控，提升系統(tǒng)控制精度。（3）建立異常工況智能處置模塊，依據(jù)參數(shù)變化特征自動識別異常場景，輸出處置方案或啟動自動調(diào)控，保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。

需求7

場景描述：當前集裝箱焊接質(zhì)量依賴人工確認與修補，質(zhì)量控制穩(wěn)定性不足。需引入AI技術，對焊接前焊縫條件、焊接中電流電壓參數(shù)、焊接后焊道質(zhì)量進行全流程智能分析與優(yōu)化，實現(xiàn)焊接質(zhì)量的精準控制與穩(wěn)定性提升。

建設內(nèi)容：（1）構建焊接數(shù)據(jù)智能采集系統(tǒng)，通過視覺傳感技術實時獲取焊縫定位、焊道形態(tài)等關鍵參數(shù)。（2）開發(fā)焊接質(zhì)量AI預測與調(diào)控模型，基于歷史數(shù)據(jù)與實時工況自主學習優(yōu)化焊接參數(shù)，實現(xiàn)電流電壓的自動調(diào)整與焊接質(zhì)量閉環(huán)提升。

需求8

場景描述：傳統(tǒng)冷藏物流設備維護依賴人工經(jīng)驗，難以預測故障，導致維修被動、成本高昂。需引入AI技術，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的實時診斷與故障預測，變被動維修為計劃性維護，有效降低故障率與運維成本。

建設內(nèi)容：（1）構建設備數(shù)據(jù)智能采集系統(tǒng)，實時采集并匯聚設備運行的關鍵參數(shù)。（2）開發(fā)AI預測性維護模型，基于歷史數(shù)據(jù)與實時參數(shù)分析，精準預測潛在故障點與維護需求，指導計劃性維修。

需求9

場景描述：當前新能源汽車管路外觀檢測主要依賴人工復檢，現(xiàn)有AI系統(tǒng)僅能識別已知缺陷，對未知缺陷檢測能力不足。需引入基于良品學習的AI算法，實現(xiàn)對錯裝、漏裝、外觀缺陷等問題的全面自動識別，減少對人工復檢的依賴，提升檢測覆蓋率和自動化水平。

建設內(nèi)容：（1）開創(chuàng)新型AI檢測算法，采用良品學習機制，通過分析正常產(chǎn)品特征實現(xiàn)對未知缺陷的有效識別，逐步取消人工復檢環(huán)節(jié)。（2）構建通用化缺陷識別模型，通過對一類缺陷特征的學習，實現(xiàn)算法在不同產(chǎn)品間的快速遷移與應用，提升檢測系統(tǒng)的適應性與覆蓋率。 

二、“AI+電子信息”領域

需求10

場景描述：當前照明驅動焊接過程缺乏精準的溫度預測與控制手段，焊接質(zhì)量穩(wěn)定性難以保障。需引入AI技術，構建焊接溫度預測與優(yōu)化模型，實現(xiàn)對焊接工藝的精準控制，提升焊接質(zhì)量一致性與產(chǎn)品可靠性。

建設內(nèi)容：（1）基于時序神經(jīng)網(wǎng)絡或物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡，構建焊接溫度預測模型，通過歷史焊接參數(shù)實時預測焊點溫度變化趨勢。（2）構建燈具PCB板的多物理場數(shù)字孿生模型，結合AI仿真與優(yōu)化算法，自動搜索最優(yōu)焊接溫度窗口，提升焊接工藝控制的精準性與效率。

需求11

場景描述：當前SMT產(chǎn)線存在設備異構、數(shù)據(jù)孤立問題，多工序參數(shù)關聯(lián)復雜，難以實現(xiàn)實時協(xié)同調(diào)控。需引入AI技術打通各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，構建跨工序優(yōu)化模型，動態(tài)平衡工藝參數(shù)，消除微型元件隱性缺陷，實現(xiàn)全流程精準管控。

建設內(nèi)容：（1）建立全鏈路數(shù)據(jù)采集體系，通過統(tǒng)一網(wǎng)關實時同步印刷、貼裝、焊接及檢測數(shù)據(jù)。（2）開發(fā)跨工序AI協(xié)同模型，挖掘參數(shù)關聯(lián)，預測缺陷風險，輸出全局最優(yōu)工藝參數(shù)。（3）部署邊緣智能控制模塊，實現(xiàn)微秒級決策反饋，動態(tài)調(diào)整設備參數(shù)，形成閉環(huán)優(yōu)化。

需求12

場景描述：當前工廠應急演練形式單一，真實性與實效性不足。需引入AI技術構建智能演練系統(tǒng)，通過高仿真場景模擬與智能交互，提升演練的真實感與培訓效果。

建設內(nèi)容：（1）搭建AI應急演練平臺，利用虛擬仿真技術生成多維度災害場景，支持沉浸式團隊協(xié)同演練。（2）開發(fā)設備實操AI培訓模塊，通過虛實結合交互方式，實現(xiàn)對應急設備操作流程的規(guī)范化訓練與智能考評。

需求13

場景描述：當前塑膠產(chǎn)品生產(chǎn)線工序復雜、參數(shù)耦合性強，產(chǎn)品良率波動大且瓶頸難定位。需引入AI技術，打通多工序數(shù)據(jù)鏈，構建良率智能分析體系，實現(xiàn)瓶頸精準定位與產(chǎn)線協(xié)同優(yōu)化。

建設內(nèi)容：（1）構建以AI為核心的數(shù)據(jù)分析平臺，打通視覺檢測、精密測量、涂油管控等關鍵工序數(shù)據(jù)。（2）應用機器視覺實現(xiàn)瑕疵精準識別，依托智能算法實時捕捉工藝偏差，鎖定影響良率的隱性變量。（3）建立涂油工序數(shù)字模型，動態(tài)調(diào)整參數(shù)以穩(wěn)定處理效果，降低返工率。（4）基于全域監(jiān)控數(shù)據(jù)構建產(chǎn)線健康度評估體系，實現(xiàn)從事后處理向事前預警的轉變。

需求14

場景描述：當前新能源汽車電子SMT產(chǎn)線檢測程序依賴人工維護，耗時長、效率低。需引入AI技術實現(xiàn)元器件數(shù)據(jù)自動建模與檢測程序快速生成，提升生產(chǎn)響應速度與質(zhì)量精度。

建設內(nèi)容：（1）部署AI視覺檢測設備，實現(xiàn)元器件數(shù)據(jù)庫快速生成與程序自動部署。（2）構建企業(yè)專屬AI元器件數(shù)據(jù)庫，支持數(shù)據(jù)一次建模、多線復用。（3）搭建AI程序服務器，實現(xiàn)新產(chǎn)線檢測程序快速調(diào)用與部署。（4）通過AI自學習優(yōu)化檢測算法，將容錯率降至0.5%以下。

需求15

場景描述：當前廠內(nèi)物流依賴人工搬運，存在效率低、協(xié)同差等問題。需引入AGV系統(tǒng)與AI調(diào)度技術，實現(xiàn)物料自動配送與生產(chǎn)節(jié)拍匹配，提升物流效率與生產(chǎn)柔性。

建設內(nèi)容：（1）部署多車型AGV系統(tǒng)，通過AI平臺實現(xiàn)智能調(diào)度，并與生產(chǎn)管理系統(tǒng)集成。（2）建立統(tǒng)一管控中心，應用優(yōu)化算法提升物流效率30%，降低人力成本25%。（3）通過數(shù)據(jù)智能分析實現(xiàn)設備預測性維護，結合物聯(lián)網(wǎng)技術支撐無人化運維。 

三、“AI+先進材料”領域

需求16

場景描述：在聚氨酯樹脂連續(xù)化生產(chǎn)中，發(fā)泡工藝受多變量動態(tài)影響，質(zhì)量控制難度大。需引入AI視覺與數(shù)據(jù)分析技術，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時感知與智能調(diào)控，提升產(chǎn)品一致性與產(chǎn)線效率。

建設內(nèi)容：（1）通過AI視覺檢測與參數(shù)關聯(lián)分析，快速定位影響良率的關鍵因素。（2）構建自適應控制系統(tǒng)，根據(jù)參數(shù)變化自動調(diào)整工藝參數(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)線自主優(yōu)化。（3）建立質(zhì)量預警機制，提前干預異常生產(chǎn)狀態(tài)，減少廢品率與原料浪費。

需求17

場景描述：塑料瓶高速生產(chǎn)線面臨微米級缺陷難檢出、人工檢測穩(wěn)定性差等問題，易引發(fā)質(zhì)量安全風險。需引入AI視覺技術，構建高精度、全覆蓋的自動化檢測體系，實現(xiàn)缺陷精準識別與實時處置，保障產(chǎn)品質(zhì)量與產(chǎn)線穩(wěn)定運行。

建設內(nèi)容：（1）構建多光源視覺系統(tǒng)與AI檢測模型，通過圖像增強與深度學習算法，精準識別裂痕、針孔、色差等缺陷，檢測準確率超過99.5%。（2）部署實時決策與自動剔除系統(tǒng)，同步生成缺陷分析報告，支持模具優(yōu)化與工藝改進。系統(tǒng)可適配多種材質(zhì)與瓶型，提升檢測柔性。

需求18

場景描述：當前緊固件生產(chǎn)為離散制造模式，訂單與庫存變動頻繁，傳統(tǒng)排產(chǎn)方式難以快速響應動態(tài)變化。需引入AI技術，基于實時與歷史數(shù)據(jù)構建智能排產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃的精準預測與動態(tài)優(yōu)化。

建設內(nèi)容：（1）開發(fā)AI預測排產(chǎn)算法，基于歷史數(shù)據(jù)學習優(yōu)化排產(chǎn)策略，提升計劃準確性與響應效率。（2）構建智能調(diào)度模塊，根據(jù)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整工單與采購指令，實現(xiàn)資源最優(yōu)配置。

需求19

場景描述：當前電雕排版與生產(chǎn)過程依賴人工操作，存在效率低、異常響應慢等問題。需引入AI技術，實現(xiàn)圖案自動生成、異常智能診斷與在線質(zhì)量檢測，提升生產(chǎn)效率與質(zhì)量穩(wěn)定性。

建設內(nèi)容：（1）應用AI工具實現(xiàn)摳圖、排版等設計環(huán)節(jié)自動化處理，將傳統(tǒng)耗時任務縮短至秒級完成。（2）構建異常分析系統(tǒng)，快速診斷生產(chǎn)問題并提供解決方案，提升異常處理效率60%以上。（3）部署視覺檢測系統(tǒng)，通過圖像比對實時識別印刷缺陷并自動剔除，降低客戶投訴率。

需求20

場景描述：當前新產(chǎn)品量產(chǎn)階段難以精準評估產(chǎn)能與良率，影響生產(chǎn)優(yōu)化與商務決策。需引入AI預測技術，基于生產(chǎn)參數(shù)構建產(chǎn)能與良率分析模型，為生產(chǎn)改善與精準報價提供數(shù)據(jù)支撐。

建設內(nèi)容：（1）構建生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，挖掘關鍵參數(shù)與良率的關聯(lián)關系。（2）開發(fā)AI良率預測模型，提前4小時預警良率波動，預測準確率不低于95%。（3）建立產(chǎn)線智能調(diào)度模塊，根據(jù)AI建議動態(tài)調(diào)整設備參數(shù)與生產(chǎn)節(jié)拍。

需求21

場景描述：當前載板制造存在工藝效率低、質(zhì)量波動大、設備維護滯后等問題。需引入AI技術，通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的智能分析，實現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化與故障預測，推動生產(chǎn)計劃、工藝調(diào)控到設備維護的全流程自動化管理。

建設內(nèi)容：（1）構建工藝參數(shù)智能優(yōu)化系統(tǒng)，在鉆孔、電鍍等關鍵環(huán)節(jié)自動預測最佳參數(shù)，提升生產(chǎn)效率與穩(wěn)定性。（2）運用深度學習技術分析歷史數(shù)據(jù)，提前識別質(zhì)量風險并調(diào)整工藝，有效降低廢品率。（3）通過AI預測設備能耗與材料需求，優(yōu)化資源配置，減少生產(chǎn)過程中的能源與物料浪費。（4）建立數(shù)據(jù)實時分析平臺，動態(tài)監(jiān)測關鍵指標變化，自動生成分析報告與可視化圖表。 

四、“AI+醫(yī)療器械”領域

需求22

場景描述：當前醫(yī)療器械自動化產(chǎn)線在運行效率、質(zhì)量一致性和多品種適配方面存在優(yōu)化空間。需引入AI技術，通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析，實現(xiàn)產(chǎn)線參數(shù)優(yōu)化、良率精準預測及多品類產(chǎn)品的柔性生產(chǎn)。

建設內(nèi)容：（1）構建AI生產(chǎn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實時采集并分析各工序關鍵參數(shù)，識別影響良率的瓶頸環(huán)節(jié)，保障產(chǎn)線穩(wěn)定運行。（2）開發(fā)產(chǎn)品良率預測模型，基于實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整設備參數(shù)與生產(chǎn)節(jié)拍，確保產(chǎn)品良率不低于99%。（3）建設柔性自動化產(chǎn)線，提升產(chǎn)線對多品種產(chǎn)品的快速適配與切換能力。

五、“AI+智能終端”領域

需求23

場景描述：當前智能終端精密鈑金加工流程存在工序復雜、參數(shù)耦合性強、質(zhì)量依賴人工經(jīng)驗、數(shù)據(jù)協(xié)同不足等問題，導致良率波動大、返工率高。需引入AI技術，構建覆蓋研發(fā)、加工、檢測全流程的智能分析體系，實現(xiàn)質(zhì)量精準管控、參數(shù)自適應優(yōu)化與生產(chǎn)效率提升。

建設內(nèi)容：（1）構建全流程數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)，實時監(jiān)控激光切割、折彎、焊接等關鍵工序參數(shù)，實現(xiàn)質(zhì)量問題的早期發(fā)現(xiàn)與閉環(huán)管控。（2）開發(fā)AI工藝參數(shù)優(yōu)化模型，替代人工試錯，縮短調(diào)試時間，提升焊接、切割等核心工序良率。（3）部署AI視覺檢測系統(tǒng)，實時識別鈑金件缺陷，自動追溯問題根源，降低返工率。（4）打通設計、生產(chǎn)、檢測數(shù)據(jù)鏈，構建質(zhì)量知識庫與改進閉環(huán)，推動質(zhì)量管控由被動響應轉向主動預防。

需求24

場景描述：當前智能終端行業(yè)獲客依賴傳統(tǒng)營銷方式，存在數(shù)據(jù)維度單一、渠道協(xié)同不足、轉化效率低等問題。需引入AI技術，構建精準獲客體系，實現(xiàn)客戶動態(tài)畫像、多渠道智能觸達與轉化留存閉環(huán)，提升獲客效率并降低成本。

建設內(nèi)容：（1）構建AI客戶畫像系統(tǒng)，整合多源數(shù)據(jù)動態(tài)識別高價值客戶，提升目標客群定位精度。（2）部署全渠道智能觸達平臺，通過強化學習算法動態(tài)優(yōu)化觸達策略與資源分配。（3）建立客戶轉化留存閉環(huán)，基于實時場景數(shù)據(jù)生成個性化互動內(nèi)容，提升轉化率與復購率。（4）通過AI全鏈路優(yōu)化，實現(xiàn)高價值客戶識別準確率90%以上、單位獲客成本降低30%～40%。

六、“AI+家電制造”領域

需求25

場景描述：當前公司內(nèi)部各系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散，跨部門數(shù)據(jù)關聯(lián)性未充分挖掘，決策支持能力不足。需引入AI技術，構建企業(yè)級數(shù)據(jù)智能分析平臺，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合分析與風險預警，為管理決策提供實時、精準的數(shù)據(jù)支撐。

建設內(nèi)容：（1）構建企業(yè)數(shù)據(jù)智能分析平臺，打通各部門數(shù)據(jù)壁壘，深度挖掘關鍵業(yè)務指標關聯(lián)性。（2）開發(fā)自然語言交互系統(tǒng)，支持管理者通過語音或文本直接獲取可視化分析報告。（3）建立業(yè)務風險智能預警機制，基于數(shù)據(jù)異常自動識別違規(guī)操作與經(jīng)營風險。

咨詢聯(lián)系： 

太倉市工信局信息產(chǎn)業(yè)和信息化推進科  龔雨晴  53569079

蘇州市人工智能行業(yè)協(xié)會  吳老師 18014016508 ；劉老師 13705168125

太倉市企業(yè)服務中心  屠曼琪 33001717