三菱电机发布工业AI创新应用案例：小模型赋能精密制造，生产效率提升超30%

近日，三菱电机成功为国内某精密传动零部件制造企业量身打造：基于机器学习技术的工业AI小模型边缘层自动化诊断解决方案，并实现快速落地与小规模应用。该项目在短短9个月内完成从理论验证到现场部署，再到实机生产的全流程闭环，助力企业“校直”工艺段产线日产量由原先的1200根/台提升至近1600根/台，生产效率实测提升超过30%，成为新质生产力在制造业落地的典范案例。

图：精密零部件加工场景

该精密传动零部件制造企业在生产过程中长期面临“校直”工艺环节效率低、精度不稳定等痛点。传统依赖人工经验判断与设备参数调试的方式不仅耗时耗力，且难以满足日益提升的高精度、高节拍生产需求。针对这一实际问题，三菱电机深入生产现场调研，精准识别出工艺瓶颈所在，决定摒弃周期长、泛化性强但针对性不足的大模型技术路线，转而采用“小模型+边缘计算”的创新路径。

依托业内成熟的自动机械学习环境，三菱电机结合随机森林、深度学习等多种算法，围绕企业特定工况数据进行高效建模与训练，开发出针对现场课题的工业AI小模型。该模型聚焦“校直”过程中的关键参数变化，通过模型实时计算输出最优化加工工艺参数。更为关键的是，三菱电机将AI能力下沉至边缘层，融合其在FA（工业自动化）领域的深厚硬件积累，构建起一套集感知、分析、决策于一体的边缘侧自动化诊断运行架构。系统可在毫秒级响应，无需依赖云端算力，在保障数据安全的同时实现工艺参数的智能预判与闭环控制。

图：解决方案系统架构图

从1个月完成现场理论测试，到8个月内实现AI建模、边缘部署与实机验证，项目推进高效且成果显著。不仅大幅提升了设备稼动率和产品一致性，更减少了对高技能操作人员的依赖，推动企业向智能化生产模式迈进。

此次合作充分体现了“小模型解决大问题”的技术潜力。相较于通用型大模型，该方案更具场景针对性、部署周期短、运维成本低，具备高度的可复制性与行业推广价值。三菱电机表示，未来将持续深耕垂直领域，以“AI+自动化”双轮驱动，助力更多制造企业突破效率瓶颈，加速实现高质量发展。