三菱電機發布工業AI創新應用案例：小模型賦能精密制造，生產效率提升超30%

近日，三菱電機成功為國內某精密傳動零部件制造企業量身打造：基于機器學習技術的工業AI小模型邊緣層自動化診斷解決方案，并實現快速落地與小規模應用。該項目在短短9個月內完成從理論驗證到現場部署，再到實機生產的全流程閉環，助力企業“校直”工藝段產線日產量由原先的1200根/臺提升至近1600根/臺，生產效率實測提升超過30%，成為新質生產力在制造業落地的典范案例。

圖：精密零部件加工場景

該精密傳動零部件制造企業在生產過程中長期面臨“校直”工藝環節效率低、精度不穩定等痛點。傳統依賴人工經驗判斷與設備參數調試的方式不僅耗時耗力，且難以滿足日益提升的高精度、高節拍生產需求。針對這一實際問題，三菱電機深入生產現場調研，精準識別出工藝瓶頸所在，決定摒棄周期長、泛化性強但針對性不足的大模型技術路線，轉而采用“小模型+邊緣計算”的創新路徑。

依托業內成熟的自動機械學習環境，三菱電機結合隨機森林、深度學習等多種算法，圍繞企業特定工況數據進行高效建模與訓練，開發出針對現場課題的工業AI小模型。該模型聚焦“校直”過程中的關鍵參數變化，通過模型實時計算輸出最優化加工工藝參數。更為關鍵的是，三菱電機將AI能力下沉至邊緣層，融合其在FA（工業自動化）領域的深厚硬件積累，構建起一套集感知、分析、決策于一體的邊緣側自動化診斷運行架構。系統可在毫秒級響應，無需依賴云端算力，在保障數據安全的同時實現工藝參數的智能預判與閉環控制。

圖：解決方案系統架構圖

從1個月完成現場理論測試，到8個月內實現AI建模、邊緣部署與實機驗證，項目推進高效且成果顯著。不僅大幅提升了設備稼動率和產品一致性，更減少了對高技能操作人員的依賴，推動企業向智能化生產模式邁進。

此次合作充分體現了“小模型解決大問題”的技術潛力。相較于通用型大模型，該方案更具場景針對性、部署周期短、運維成本低，具備高度的可復制性與行業推廣價值。三菱電機表示，未來將持續深耕垂直領域，以“AI+自動化”雙輪驅動，助力更多制造企業突破效率瓶頸，加速實現高質量發展。