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自 20 世紀初工業工程誕生以來，工業工程的發展經歷了多次變革。從早期的流水線生產到如今的智能制造，工業工程不斷適應時代發展的需求，推動著生產方式的革新和產業結構的升級。在新的歷史時期，我國發展新質生產力、制造強國建設與高質量的發展，需要創新工業工程論理論方法并大力推進工業工程的深度應用。2020 年，AI 大模型的出現引發了市場環境和格局的巨大轉變，為工業工程涉及的復雜生產與服務系統帶來轉型升級的迫切需求，同時也為工業工程的創新與發展提供了歷史機遇。
AI 大模型，即人工智能大語言模型，是指具有大規模參數和復雜計算結構、泛化能力強的深度學習模型。大模型在吸納長序列知識、處理復雜任務以及捕捉和理解多模態信息等多方面都有顯著提升。這些關鍵技術的進步不僅推動了人工智能技術的發展，也為解決真實場景中的復雜問題提供新工具，進一步拓展了人工智能的應用場景。當前，AI 大模型正處于爆發式的發展階段，已廣泛應用于智能制造等多個領域，推動了各個領域的轉型與創新發展。為適應 AI 大模型引發的市場變化、需求變更以及技術變革，工業工程需要在已有的理論方法基礎上不斷創新，并將 AI 大模型等前沿人工智能技術深度融合到工業工程實踐中。
為此，本文回顧了工業工程與人工智能技術結合的發展歷程，分析人工智能高速發展時期下工業工程所面臨的挑戰和機遇，并介紹了 AI 大模型在工業工程的應用與發展趨勢，最后，探討大模型賦能下的工業工程人才培養思路和方式。
1 工業工程與 AI 結合的歷史回顧
在 AI 大模型出現之前，人工智能技術已經在工業工程領域發揮了重要作用，推動了工業自動化、智能化的發展。
工業工程與 AI 的結合歷經了 6 個時期，如圖 1 所示。20 世紀 50 - 70 年代是人工智能技術在工業工程領域的早期應用時期，在 50 年代初，隨著計算機科學和人工智能概念的萌芽，部分學者開始探索如何將計算機技術應用于工業工程領域；進入 60 年代，運籌學與計算機技術的結合變得緊密，一些基礎的優化算法開始被應用于工業生產中；到了 70 年代，機器人學和自動化設備開始用于制造業，這是工業工程與人工智能結合的早期形式。這些技術的探索和進展不僅推動了工業工程的發展，也為后續技術革新奠定了基礎。20 世紀 80 年代，專家系統作為一種模擬人類專家決策能力的 AI 應用，開始在工業工程中發揮重要作用。20 世紀 90 年代，隨著計算機運算能力的提升，更復雜的算法被開發出來，用于生產規劃和調度。這一時期，人工智能算法如遺傳算法、模擬退火、神經網絡開始被用于解決工業工程問題。
21 世紀初開始進入數據驅動的決策支持階段，隨著大數據和云計算的興起，工業工程領域開始利用 AI 進行數據挖掘和預測分析，機器學習算法在工業中的應用變得越來越普遍。進入 2010 年代，智能制造與工業 4.0 概念的提出，將工業工程與 AI 的結合推向了一個新的高度，通過物聯網、大數據分析、機器學習、深度學習等技術，實現工廠的智能化和自動化，提升了生產效率和產品質量。2020 年至今，AI 大模型出現并迅速發展，為人工智能領域帶來革命性的變革，大模型展現出傳統 AI 技術不具備的生成能力、泛化能力和自然交互能力，使得工業工程與 AI 的結合進入新的歷史時期。AI 大模型不僅提升了各類任務的效率和準確性，還推動了從數據挖掘到智能決策的跨越，大模型的出現為工業工程的創新和發展注入了新動力，同時也為應對日益復雜的生產與服務系統的集成優化和運營管理問題開辟了新路徑。
縱觀工業工程與 AI 結合的發展歷程，工業工程作為一門綜合性學科，始終與主導時代變革的新技術緊密相連，從機械化時代工業工程與自動化技術的融合，到信息化時代工業工程與信息技術的結合，再到如今人工智能化時代大模型對工業工程的賦能，新技術的出現不斷推動工業工程的邊界外延和技術創新。
2 大模型時代工業工程的挑戰與機遇
隨著科技的快速發展，智能制造和個性化定制逐漸涌現，生產與服務系統日趨復雜，未來工業工程在應對生產制造和服務系統中的復雜問題時，面臨著多重挑戰。
對于生產制造領域，工業工程面臨如下挑戰。
消費者需求的個性化、多樣化以及快速變化對生產系統的靈活性和適應性提出更高要求。隨著市場環境和需求結構的改變，消費者對產品個性化、多樣化以及智能化的需求日益增長，傳統的大規模批量生產已難以滿足市場需求，敏捷制造和柔性制造逐漸成為制造業發展的重要趨勢之一。
產品生命周期日益縮短。技術的快速發展是產品生命周期縮短的主要原因之一，為了爭奪市場份額、保持市場競爭力，企業必須優化產品開發流程，縮短產品從設計到上市的時間。同時，還需要關注產品平臺的可擴展性和技術的可升級性，以延長產品的有效生命周期。未來，只有加快科技轉化為生產力的速度與力度，企業才能在激烈的市場競爭中保持領先地位，實現可持續發展。
生產系統的規模和復雜性增加。市場需求的變化可能導致頻繁的設計更改和系統重構，增加了設計和管理的工作量，系統的規模和復雜性隨之增加。隨著系統規模的擴大，更多的組件和子系統需要被集成和管理，組件之間、子系統之間的交互變得更加復雜，故障點和沖突點也隨之增加。隨著系統不確定性、復雜性和模糊性的增加，管理者面對的生產投資、質量控制、庫存控制以及成本控制等決策都將變得更加復雜，因此，需要更高級的決策支持系統和分析工具來幫助管理者做出正確的決策。
人機協同和智能化管理的新需求。現代工業系統作為復雜巨系統，其規模和復雜度遠超以往，人類有限的認知和理解能力難以應對日益復雜、快速變化、不確定性加劇的工業系統，這是工業發展的困境之一。因此，為了適應復雜多變的工業場景并提高生產效率，人與機器之間有效協同工作，從而充分發揮機器人的效率及人類的智慧，是未來發展的重要趨勢。
此外，以服務業為主的非制造業給工業工程增加了新的外延，服務業產品的無形性、即時性、異質性等特點給工業工程帶來了相應挑戰。
多模態數據交互復雜。隨著服務業的快速發展，服務場景愈發復雜多變，服務過程中需要處理的數據類型日益多樣化，如文本、語音、圖像等多模態數據。這些多模態數據之間的交互復雜性不斷增加，如何將這些數據有效地融合在一起，形成統一的知識表示，從而為消費者提供更準確、全面和高效的服務是工業工程專業面臨的主要挑戰之一。
服務產能規劃難。服務業的快速發展帶來服務產能規劃的復雜性。由于服務的生產和消費是同時進行的，服務無法像有形產品那樣進行儲存和庫存管理。當客戶需求突然增加時，服務提供方難以快速擴充產能，容易導致服務供不應求；而當需求減少時，又會導致服務產能閑置和浪費。因此，如何精準地把握服務需求的不確定性和波動性，并合理配置服務資源，成為服務產能規劃的關鍵問題。
服務響應速度要求高。在現代服務業中，消費者對服務的及時性要求越來越高，特別是在數字化和互聯網飛速發展的當下，客戶已經習慣了即時響應的服務模式。這要求服務提供方在服務流程設計、資源配置和人員調度等方面能夠快速且準確地響應消費者需求，減少等待時間。
工業工程領域在面臨這些挑戰的同時，也擁有巨大的發展機遇。AI 大模型的出現，使得工業工程領域站在了新的起點。
政策支持與市場規模增長。在政策指引下，全國各地 AI 大模型落地速度加快，為工業工程的創新和應用提供了良好的環境。工業和信息化部、國務院國有資產監督管理委員會、中華全國工商業聯合會印發了《制造業企業數字化轉型實施指南》，鼓勵開發 “人工智能+” 研發設計軟件，加速工業大模型的應用落地，預計至 2025 年，人工智能在我國制造業應用的市場規模有望達到 141 億元。政策層面對新型工業化和 AI 的重視，必將豐富 AI 大模型行業應用場景，產業配套也將日益完善，這為工業工程領域提供了更多應用 AI 大模型的可能性，推動了工業智能化的進程。
數據處理和分析能力顯著提升。AI 大模型具備強大的數據處理能力，能夠迅速處理和解析海量數據。在面對不同類型的數據和任務時，大模型具有一定的自適應能力，這對于工業工程的多樣化需求至關重要。通過深度學習和復雜網絡結構，大模型能夠發現數據中的復雜模式和關聯，為工業工程師提供精確的決策支持，這種優勢使得工程師能夠更準確地預測生產趨勢，識別潛在的瓶頸，從而提前進行優化。
自動化和智能化程度提高。AI 大模型具有強大的計算、理解和推理能力，可以為工業工程提供有效的技術支持。AI 大模型與工業工程的融合，將智能化帶入到生產、運營、管理等領域，有助于企業實現生產與服務流程中各個環節的智能化、高效化管理，從而應對復雜的生產與服務系統所帶來的挑戰。AI 大模型能夠自動調整參數，實現生產線的實時優化。這種自動化和智能化程度的提高，不僅加快了生產速度，還能減少人為錯誤，從而提升整體工程效率。
人才培養和技能提升。AI 大模型的應用推動了對工業工程領域人才的新技能需求，特別是對具備實戰經驗的 AI 大模型專業人才的需求，數據分析、機器學習、自動化和智能化等方面的技能需要進一步提升。大模型的應用需要與具體領域的知識相結合，因此，跨學科的知識和技能變得尤為重要，高校需要開設跨學科課程，鼓勵學生選修相關學科的課程，培養具備跨學科知識和技能的復合型工業工程人才。
3 AI 大模型在工業工程的應用現狀
AI 大模型開啟了人工智能應用新時代，大模型突破傳統人工智能技術的局限性，理解和推理能力有了巨大飛躍，同時也提高了復用的效率，為人工智能技術在工業工程領域的應用提供了堅實的基礎，如圖 2 所示。目前，AI 大模型在工業工程領域已經取得了一定的應用成果。例如，在通用大模型的基礎上，通過整合特定行業知識，一系列工業大模型，例如卡奧斯 COSMO - GPT，以及針對特定行業或場景的行業大模型，如 “龍影” 大模型，已被成功開發并投入使用，顯著提升了生產和服務的效率。
3.1 AI 大模型在復雜生產制造中應用
AI 大模型在復雜生產制造中的一些應用場景包括智能設計輔助、代碼自動生成、智能決策輔助、智能化生產調度以及復雜產品組裝優化等。例如，智能設計和代碼生成方面，大模型利用文本轉化為圖像的功能，根據設計人員提供的文本提示自動生成設計草圖，使得產品的設計開發過程更高效；此外，大模型能夠自動生成工業仿真代碼、機器操控指令、生產工藝代碼等，從而減少了人工編程的時間和資源投入，提高研發效率。
在智能輔助決策方面，大模型可以融合企業資源計劃（ERP）、制造執行系統（MES）等系統的異構數據，借助可視化技術，以自然語言交互形式，將復雜數據分析過程轉換為直觀的圖形化描述，輔助企業制定決策。在生產調度與資源分配問題上，大模型可以被用來實時分析生產線上的數據，如設備狀態、產能限制、物料流動、訂單優先級等，通過自動調整生產計劃，減少停機時間，提高生產效率和靈活性。在復雜產品組裝中，相比人工編碼和測試，AI 大模型通過自動代碼生成、智能調試和測試等功能，顯著減少開發和測試時間，加快產品的上市速度。
AI 大模型作為 “新質生產力”，已經在多個制造業場景中落地，如表 1 所示。以卡奧斯工業大模型 COSMO - GPT 為例，該大模型集成了百億以上參數，內置 3900 多個機理模型與 200 多個專家算法庫，覆蓋控制代碼生成、數據庫查詢、輔助決策、運籌規劃等多個功能。COSMO - GPT 作為機器的總控大腦，負責理解、推理和分析從外部環境獲取的多模態數據，打造了一個集感知、規劃和執行等功能于一體的智能柔性裝配系統。以洗衣機廠裝配為例，卡奧斯工業大模型 COSMO - GPT 只需一張CAD圖就能自主識別所需工藝流程，并自動編寫可精確執行的機器運動控制指令，高精度、高效率地完成洗衣機的智能柔性裝配工作，幫助企業實現成本和效率的優化。
3.2 AI 大模型在供應鏈管理中的應用
供應鏈管理是工業工程中至關重要的環節，AI 大模型的應用能夠使得供應鏈更加智能和高效。例如，在智能調度和路徑優化問題上，AI 大模型可以利用歷史運輸記錄以及實時的交通數據來規劃運輸車輛的最佳路線，從而減少運輸時間和成本。在更復雜的多式聯運物流場景優化問題上，AI 大模型通過整合并分析不同渠道和格式的數據，并優化和管理運輸過程，實現貨物在不同運輸方式之間的無縫銜接和高效流轉，降低數據整合成本、縮短數據信息延時，并提高調度決策效率。
目前，順豐科技推出了專門針對物流行業的大模型 ——“豐語” 大語言模型。該大模型可以替代數據分析師，快速完成供應鏈業務涉及的檢視和咨詢工作，從而改善整個供應鏈的效率和質量。在路徑優化、裝箱優化等典型場景中，“豐語” 大模型基于學習的方式，能夠實現與啟發式算法相近的求解效果，但其求解時間縮短了 3 - 4 個數量級，為物流企業提供更高效的運輸路線和包裝建議。
3.3 AI 大模型在服務業中的應用
金融、醫療健康服務以及零售等服務業同樣受益于 AI 大模型的賦能。例如，大模型通過自然語言處理技術和深度學習等智能算法，能夠理解和預測客戶需求，從而提供個性化服務。在客戶服務領域，大模型可以自動處理大量的客戶咨詢和支持請求，通過聊天機器人和虛擬助手提供 24/7 的即時響應。在金融服務行業，大模型能夠分析市場趨勢，提供投資建議，并進行風險評估。在醫療保健領域，AI 大模型能管理病例數據、輔助醫生診斷，甚至能提供治療方案建議。AI 大模型具備多模態學習、自適應能力以及多任務學習等關鍵特征，使其在服務業中扮演著越來越重要的角色。
AI 大模型在服務場景中已有具體應用，如表 2 所示。以醫療領域為例，百度發布了國內首個 “產業級” 醫療 AI 大模型 —— 靈醫大模型，它能夠根據醫患對話秒級生成結構化病歷，還能基于文獻解析進行智能問答。大模型還可根據多輪對話了解病人病情，實時輔助醫生診斷，并推薦治療方案，成為患者的 24 小時 “健康管家”。專為醫學影像診斷而設計的 AI 大模型 ——“龍影” 大模型，已經實現通過分析 MRI 圖像的描述，快速生成診斷意見，平均生成一個病例的診斷意見僅需 0.8 s，經過近千例病例的驗證，準確率超過 95%，有效緩解了放射科醫生數量短缺的問題，減輕了醫生的工作負荷。
作為新興的生產力工具，AI 大模型必將從內容生成領域深度拓展至實體生產領域。其影響力將為制造業與服務業等多個領域帶來巨大變革，加速實現各行業的智能化轉型。大模型的概念是相對專用小模型而言。在參數數量和復雜度上，小模型參數量相對較少，結構簡單，而大模型具有數億參數，具有復雜的結構和強大的理解與生成能力；在性能表現上，小模型在處理簡單任務上表現較好，大模型在復雜任務上表現更出色；在適用場景上，小模型適用于計算資源受限的場景，大模型適合于數據量大、計算資源充足的場景。隨著 AI 技術的不斷進步，AI 大模型在工業工程中的應用呈現出了幾個顯著的發展趨勢。
大模型與小模型的并存。大模型和小模型在工業領域將長期并存。一方面，小模型因其簡單的算法結構、易于理解和實現的特點，以及經過驗證的穩定性和可靠性，已在工業實踐中積累了豐富的應用經驗。相較之下，大模型的工業應用尚處于探索階段，其在成本效益、穩定性和可靠性方面還存在問題。另一方面，大模型強大的生成能力可以為小模型訓練提供輔助，尤其是在標注數據稀缺的場景下，大模型能夠生成多樣化的數據和圖像以支持小模型的訓練。同時，大模型可通過 AI 智能體調用小模型，實現靈活性與效率的有機結合。因此，大模型與小模型的并存將進一步推動工業智能化的進程。
工業全鏈條應用探索。從工業產品生命周期的角度，工業全鏈條涉及研發設計、生產制造、經營管理、產品服務等 4 個主要環節。未來大模型的應用將覆蓋工業全鏈條：借助大模型的生成能力，對設計過程進行優化，以提高研發效率；利用大模型的預測與優化能力，拓展生產制造的智能化應用邊界；大模型基于助手模式能輔助管理者處理和分析大量業務數據，為經營管理提供決策支持，提升管理水平；基于大模型交互能力，推動產品和服務的智能化。大模型的應用有望在工業全鏈條中實現深度整合，推動工業智能化的深度發展。
支撐多領域融合。AI 大模型通過跨領域的知識共享和協同工作，展現了強大的應用潛力。依托基礎大模型的結構通用性和參數量，借助 AI 技術、計算機科學、自動化技術、運籌優化等多學科的專業知識，并融合工業領域中細分行業的數據和專家經驗，形成垂直化、場景化、專業化的應用模型，為解決不同應用場景、不同工業任務提供靈活的技術方案支持，為工業工程的落地應用提供新范式。
數據驅動的復雜決策優化。AI 大模型龐大的參數規模、深層網絡結構以及多任務學習能力等關鍵特征使其在復雜決策優化領域的應用上展現出巨大的潛力。AI 大模型通過端到端學習算法，可以將需求預測、生產計劃、調度控制和庫存優化整合到統一的決策支持框架中。該決策框架能夠快速響應復雜多變的市場需求和未來趨勢、在不確定性環境下自動生成生產計劃以及資源配置和調度方案，通過實時的數據交互，快速調整生產計劃和調度方案，從而提高復雜決策支持系統的準確性和響應速度，減少人為錯誤和漏洞。AI 大模型在復雜決策優化領域的應用不僅能提高決策的準確性和效率，還能增強企業應對不確定性的能力。隨著技術的不斷發展，預計 AI 大模型將在這些領域發揮更大的作用。
5 新型工業工程人才培養建議
在當今 AI 大模型賦能工業工程的浪潮下，培養既具備工業工程專業知識和能力，又能夠應用AI 技術的復合型創新人才顯得尤為重要。結合AI 技術的工業工程人才培養體系改革是一項系統工程，以下是結合 AI 技術的工業工程課程體系改革方案的若干建議。
更新課程內容。在傳統的工業工程基礎課程中增加人工智能、大數據分析、機器學習等課程模塊，為學生提供 AI 技術的基本理論和應用知識；將 AI 技術融入生產計劃與調度、供應鏈管理、質量控制、設備維護等工業工程專業課程中，強調AI 在實際工業應用中的作用；開設 AI 在工業工程領域的實踐課程，如智能工廠模擬、數字化制造項目等，增強學生的實際操作能力和解決實際問題的能力。
優化課程結構。將課程內容模塊化，允許學生根據個人興趣和未來職業規劃選擇不同的學習路徑；強調跨學科融合，鼓勵學生跨學科選課，如計算機科學、信息技術、自動化等，以拓寬知識面和技能。
創新教學方法。實施案例教學法，使用真實工業案例，結合 AI 技術解決實際問題，提高課程的實用性和針對性；采用翻轉課堂模式，利用在線資源和課堂討論，提高學生的參與度和互動性；推行模擬仿真教學，利用模擬軟件和虛擬現實技術，讓學生在模擬環境中學習工業工程原理和 AI 應用。
改革實踐與實驗。一是加強實驗室建設，建立專門的 AI 實驗室，配備必要的硬件和軟件，供學生進行實驗和研究；二是推進產學研合作，與企業和研究機構建立合作關系，為學生提供實習和就業機會，以及參與實際項目的研究機會。
整合教育技術。一是搭建在線學習平臺，利用在線學習管理系統，提供課程資料、作業提交、在線討論等功能；二是應用智能教育工具，引入智能助手、自動評估系統等智能教育工具，提高教學效率和學生學習效果。
加強師資隊伍建設。AI 大模型賦能的工業工程創新人才培養，對師資隊伍提出更高的要求。因此要開展專業培訓，為教師提供 AI 相關的專業培訓，確保教師能跟上最新的技術發展，并將這些知識融入教學實踐中；要鼓勵教師參與產學研合作項目，通過與企業和研究機構的合作，增強教師的實踐經驗和研究能力；要建立激勵機制，鼓勵教師進行結合 AI 的課程創新和教學改革，以及發表高質量的研究成果。
堅持持續更新與發展。一是要不斷更新課程內容，定期審查和更新課程內容，確保其與當前工業發展和 AI 技術的最新趨勢保持一致；二是持續不斷融入新興技術，關注新興技術的發展，如物聯網、云計算、邊緣計算等，并在課程中融入這些技術；三是建設終身學習資源庫，提供在線課程、工作坊、研討會等終身學習資源，幫助學生和教師進行持續學習和實現持續成長。
通過上述改革，工業工程專業課程體系將更加注重培養學生的創新思維、實踐能力和國際化視野，使其能夠適應智能化時代的工業發展需求。
6 結束語
當前大模型在工業工程領域的應用已初顯成效，AI 大模型在生產制造、供應鏈管理以及服務業等多領域賦能，其助力工業工程降本增效、提升競爭力的作用愈發凸顯。未來，隨著技術的不斷迭代，大模型與工業工程的融合將愈發緊密，智能化、自動化程度更高的工業工程體系有望構建。
“工業工程+AI 大模型”的發展將對復合型人才的培養提出了更高要求，既需扎實的工業工程專業知識，又需熟練掌握 AI 大模型技術與應用能力，還需具備跨學科的創新思維與實踐能力。因此，大模型時代下工業工程人才培養應注重課程體系的優化與更新，加強實踐教學環節，培養學生的綜合素養與解決復雜工程問題的能力，以適應工業工程領域與 AI 大模型深度融合的發展需求。
