专题：2026精益数字化创新大会暨精益数智化转型创新生态博览会
9月6日上午，2026精益数字化创新大会装备制造行业专场平行会议举行。中国企业改革与发展研究会第一副会长、中国一重集团原党委书记、董事长刘明忠，中国工程院院士凌文，以及来自天地上海采掘装备、瓦轴集团、铁建重工、江苏核电、西电西变等多家央企和行业龙头标杆企业的嘉宾齐聚一堂，围绕“AI与智能如何真正落地制造业”这一命题，分享前沿洞察与一线实战，共探装备制造业全价值链的能力跃迁路径。
刘明忠在开场致辞中从企业改革与治理的高度，为装备制造业高质量发展勾勒了战略蓝图。他表示，制造业的高质量发展离不开改革的驱动与制度的创新，精益管理是AI有效落地的基础框架。
中国工程院院士凌文以《多智能体协同技术实践》为题作主题演讲，系统阐述了多智能体协同技术的最新进展。他指出，工业AI正从单点突破走向系统协同，关键在于打造“全栈开源、低门槛共享”的工业智能体开源创新平台，通过确立“感知—决策—执行”一体化的智能体国家标准、构建全周期自动化测试评估体系，从制度层面消除企业“不敢用”的顾虑，加速多智能体技术在复杂工业场景中的落地。
标杆实践：晒出“真金白银”的落地账
多家龙头企业以翔实数据分享了全价值链的数智化实践。天地上海采掘装备副总经理姜石带来《大型装备制造精益数智化落地实践》。他特别强调，“精益管理是数智化的前提和基础”。据介绍，依托总投资5.69亿元、6个数字化车间的智能工厂，上海天地建成11条智能产线与23项智能单元，落地国内首条自动化滚筒焊接产线与行业首条“黑灯”检测线。经实测，典型滚筒焊接效率提升35%、焊接可达率90%；通过持续精益改善，备件准时交货率提升63%、生产计划达成率提升22%、主要零件生产周期缩短15%，累计形成改善提案3500余份、制度标准400余份。
瓦轴精益办主任梁爽聚焦《AI在一体联动计划中的决策模型与动态调度》，以“复杂离散制造的订单决策重构”为题，分享了瓦轴通过数据与规则治理、计划联动与AI协同，重构订单履约业务流、破解隐性浪费的实践，展示了AI从“辅助工具”向“决策引擎”跃迁的路径。
铁建重工智能制造研究设计院院长王霄滕分享了《地下工程装备智能制造经验分享》。针对隧道掘进机“一机一策、边勘测边设计边制造”的难题，铁建重工联合爱波瑞推进三期精益项目，构建AI驱动的关重件并行化协同智造模式：AI工艺设计使工艺生成时间缩短90%以上，智能焊接装备效率提升30%、关键焊缝一次探伤合格率达98%以上，国内首套主驱动柔性装配产线使交付周期缩短35.56%、单台质量问题数降低47.9%，并作为典型用例纳入ISO 23247-6国际标准。经三期推进，企业一级关键节点平均履约率达95.3%，制造总厂总费率下降6.66%。
在能源装备领域，江苏核电副总经理张祥贵分享了《中核集团：设备运维×AI》。田湾核电基地作为全球总装机容量最大的核电基地，通过数字化流程图（2万余张流程图结构化）、数字化规程、智能巡检、隔离数字化与关键设备4D检修等应用，实现设备状态“一图感知”；智慧工地AI自动抓拍违章识别率达95%以上。他同时强调，核电作为高后果、强监管行业，AI必须坚守“安全底线”、坚持“人在回路”，以审慎态度推进。
西电西变副总经理王众分享了《输变电装备精益管理提升》。西电西变以均衡拉动式一体联动计划为主线，在超高压车间建设连续流生产线，确立生产产能提升20%、生产周期缩短20%、在制资金下降20%的目标，为离散型重型装备的精益数智化转型提供了样板。
方法论与人才：夯实AI规模化的“底座”
爱波瑞科技装备三部技术总监刘泽臣围绕“精益全价值链管理赋能装备制造AI转型升级”作主题演讲。他指出，AI在制造业落地难的症结不在技术，而在“数据×标准×流程×人才”四大断点同时受阻，“买最贵的AI，跑在最乱的流程上，AI不会消灭混乱，只会放大混乱”。他提出“精益定标准、AI增效率”的路径——精益为AI提供学习对象，AI为精益提速，并通过战略部署、敏捷研发、OTD履约交付、采购供应链、成本管控、现场标准化等全价值链场景实现体系化落地。在其分享的铁建重工、大连瓦轴等案例中，掘进机产品履约周期缩短15.7%，瓦轴全年降本达4500万元。
爱波瑞人才发展院高级顾问蔡进在《AI复合型人才培养》演讲中指出，AI战略的成功归根结底是人才与组织的成功。他介绍了“测、学、训、践、评”五位一体人才培养范式，以及“精益AI应用师”这一连接业务与技术的新岗位——既要做听懂业务“人话”的“翻译官”，也要做精准识别高价值场景的“精算师”，为企业AI规模化转型构筑人才引擎。
最后，爱波瑞科技首席王萍对全天案例进行了回顾点评，梳理了背后的共性规律：精益是根基，AI是引擎。当精益管理遇上人工智能，装备制造业正迎来一场深刻的效率革命。
与会嘉宾表示，本次论坛通过院士前沿洞察与央企龙头实战案例的深度碰撞，为AI与智能在装备制造业的真正落地提供了可借鉴的方法论与路线图，将共同推动中国装备制造业在AI时代实现高质量发展。