在人工智能（AI）大模型全面爆发的当下，工业工程这门兼顾效率与优化的学科，正迎来颠覆性的变革浪潮。作为小白或程序员，你是否经常疑惑：AI大模型到底能给工业工程带来什么？如何借助大模型技术，切入智能制造、服务系统升级的热门赛道？

今天，就为各位整理了一篇极具学习价值的干货内容，专门推荐《工业工程》期刊网络首发论文——《AI大模型赋能的工业工程学科：挑战、应用、趋势及人才培养》，从零到一带大家吃透AI大模型与工业工程的融合逻辑，小白能入门，程序员能找应用方向，建议收藏反复研读！

论文直达地址（建议收藏）：https://iej.gdut.edu.cn/cn/article/pdf/preview/10.3969/j.issn.1007-7375.250011.pdf

自20世纪初工业工程诞生以来，这门学科就始终紧跟时代技术步伐，经历了多次迭代变革：从早期的流水线生产，到后来的自动化制造，再到如今的智能制造，工业工程始终在优化生产方式、升级产业结构中发挥核心作用。而在当前我国推进新质生产力、建设制造强国的背景下，传统工业工程的理论方法亟需创新，应用场景也需要进一步拓展。

2020年AI大模型的横空出世，不仅重构了整个AI领域的发展格局，也给工业工程涉及的复杂生产、服务系统带来了转型升级的迫切需求——同时，这也是小白和程序员切入工业AI赛道的绝佳机遇。

这里先给小白科普一个核心概念（程序员可快速略过）：AI大模型，即人工智能大语言模型，是具备大规模参数、复杂计算结构，且泛化能力极强的深度学习模型。和传统AI模型相比，它在处理长序列知识、复杂任务，以及捕捉多模态信息（文本、图像、语音等）方面有了质的提升，既能解决工业场景中的实际复杂问题，也能拓展AI技术的落地边界。

目前，AI大模型正处于爆发式发展阶段，已经在智能制造、供应链管理等多个领域落地应用，而工业工程要适应这种技术变革，就必须将大模型与自身理论、实践深度融合。这篇论文就精准抓住了这一核心，系统回顾了工业工程与人工智能技术的结合历程，分析了大模型时代工业工程面临的挑战与机遇，详解了大模型的落地应用场景，预判了未来发展趋势，最后还给出了复合型人才的培养建议，覆盖从理论到实践的全维度，非常适合作为入门学习资料。

一、工业工程与AI结合的历史回顾（小白必懂，建立认知）

很多小白会误以为，AI大模型是第一个与工业工程结合的AI技术——其实不然。在大模型出现之前，人工智能技术就已经在工业工程领域发挥了重要作用，两者的结合历经了6个关键时期，咱们结合示意图快速梳理（程序员可重点关注后期数据驱动及智能制造阶段）：

图 1 工业工程与 AI 结合的历史发展示意图

\1. 20世纪50-70年代（早期探索阶段）：随着计算机科学和人工智能概念的萌芽，学者开始尝试将计算机技术应用于工业工程；60年代运筹学与计算机深度结合，基础优化算法落地工业生产；70年代机器人学和自动化设备进入制造业，成为两者结合的早期形态，为后续技术革新打下基础。

\2. 20世纪80年代（专家系统阶段）：模拟人类专家决策能力的专家系统出现，开始在工业工程中承担简单决策、流程优化等任务，降低了人工决策的难度。

\3. 20世纪90年代（算法升级阶段）：计算机运算能力提升，遗传算法、模拟退火、神经网络等复杂AI算法被引入，专门解决工业工程中的生产规划、调度等难题，这也是程序员可以重点回顾的技术积累阶段。

\4. 21世纪初（数据驱动阶段）：大数据、云计算兴起，工业工程进入数据驱动的决策支持时代，机器学习算法广泛应用于数据挖掘、生产预测等场景，数据的价值被充分挖掘。

\5. 2010年代（智能制造阶段）：工业4.0、智能制造概念普及，物联网、大数据、深度学习等技术与工业工程深度融合，实现了工厂的初步智能化，提升了生产效率和产品质量。

\6. 2020年至今（大模型赋能阶段）：AI大模型的出现，让工业工程与AI的结合进入全新阶段。大模型具备的生成能力、泛化能力和自然交互能力，实现了从数据挖掘到智能决策的跨越，不仅解决了传统AI难以处理的复杂工业问题，也为程序员提供了更多技术落地的新思路。

总结一下：工业工程作为一门综合性学科，始终与时代核心技术同频，而AI大模型的出现，只是将这种融合推向了更高层次——这也是小白入门、程序员找应用方向的核心逻辑：跟着技术趋势走，才能抓住核心机遇。

二、大模型时代，工业工程的挑战与机遇（重点收藏，找赛道）

任何技术变革都会伴随着挑战与机遇，AI大模型与工业工程的融合也不例外。对于小白来说，了解这些挑战与机遇，能快速摸清行业痛点；对于程序员来说，这些挑战正是技术落地的突破口，机遇则是未来的发展方向。

2.1 核心挑战（痛点就是机会）

挑战主要集中在生产制造和服务业两大领域，每一个痛点都对应着大模型的应用场景，建议重点关注：

1. 生产制造领域的4大挑战

① 个性化需求倒逼生产升级：现在消费者对产品的个性化、多样化需求越来越高，传统大规模批量生产已经无法满足需求，如何通过大模型优化生产流程，实现敏捷制造、柔性生产，成为核心痛点（程序员可关注生产调度算法与大模型的结合）。

② 产品生命周期缩短：技术更新速度加快，企业需要快速优化产品开发流程，缩短从设计到上市的周期，同时还要保证产品的可扩展性和可升级性——这就需要大模型辅助完成设计、仿真等环节，提升效率。

③ 生产系统日趋复杂：市场需求的波动会导致生产设计频繁变更、系统重构，组件和子系统的交互越来越复杂，故障点增多，管理者的决策难度大幅提升，亟需大模型提供精准的决策支持。

④ 人机协同需求升级：现代工业系统规模庞大、复杂度高，人类的认知能力难以应对，需要实现人机高效协同，充分发挥机器的效率和人类的智慧，这就需要大模型作为“桥梁”，优化人机交互逻辑。

2. 服务业领域的3大挑战

除了生产制造，工业工程的外延已经拓展到服务业，而服务业的特殊性也带来了新的挑战：

① 多模态数据交互复杂：服务场景中会产生大量文本、语音、图像等多模态数据，如何将这些数据融合，形成统一的知识表示，为用户提供精准服务，是核心难点（程序员可关注多模态大模型的落地）。

② 服务产能规划困难：服务的生产和消费是同步进行的，无法储存，需求波动时容易出现“供不应求”或“产能闲置”的情况，需要大模型精准预测需求，优化资源配置。

③ 服务响应速度要求提升：数字化时代，用户对即时服务的需求越来越高，需要大模型优化服务流程、调度资源，减少用户等待时间（比如智能客服、即时诊断等场景）。

2.2 重大机遇（小白入门、程序员落地的核心方向）

挑战背后，是巨大的发展机遇，尤其是AI大模型的赋能，让工业工程迎来了新的发展拐点：

① 政策支持+市场扩容：国家层面高度重视新型工业化和AI技术的融合，《制造业企业数字化转型实施指南》明确鼓励开发“人工智能+”研发设计软件，加速工业大模型落地。预计到2025年，人工智能在我国制造业的应用市场规模将达到141亿元，产业配套日趋完善，为小白和程序员提供了广阔的发展空间。

② 数据处理能力跨越式提升：AI大模型能快速处理海量、多模态工业数据，具备强大的自适应能力和模式识别能力，能为工业工程师提供精准的决策支持——比如预测生产瓶颈、优化库存，这也是程序员可以重点发力的方向（数据预处理、模型微调等）。

③ 工业自动化、智能化升级：大模型的计算、理解、推理能力，能推动生产、运营、管理等全环节的智能化，比如自动生成生产代码、实时优化生产线参数，减少人为错误，提升生产效率，这也是工业大模型落地的核心场景。

④ 复合型人才需求激增：大模型的应用，推动工业工程领域对复合型人才的需求——既懂工业工程专业知识，又掌握AI大模型技术的人才缺口巨大，小白可以针对性学习相关技能，程序员可以拓展工业领域知识，提升自身竞争力。

三、AI大模型在工业工程的应用现状（重中之重，必看必收藏）

了解了挑战与机遇，接下来就是最核心的应用现状——这部分小白能直观了解大模型的落地价值，程序员能找到具体的技术落地场景，论文中给出了详细的应用案例和示意图，咱们结合案例简化解读，方便大家理解：

图 2 AI 大模型对工业工程领域的赋能

目前，AI大模型已经在工业工程多个领域实现落地，尤其是在生产制造、供应链管理、服务业三大场景，应用最为广泛，还出现了多个行业专属大模型（比如卡奥斯COSMO-GPT、丰语大模型等），咱们逐一拆解：

3.1 复杂生产制造场景（程序员重点关注，落地性最强）

这是大模型应用最成熟、最核心的场景，主要覆盖智能设计、代码生成、生产调度、产品组装等环节，小白可了解应用价值，程序员可关注技术实现细节：

① 智能设计+代码自动生成：大模型可通过文本提示，自动生成产品设计草图（文本转图像），缩短设计周期；同时能自动生成工业仿真代码、机器操控指令、生产工艺代码，减少人工编程工作量，提升研发效率——比如程序员可以基于大模型微调，开发针对特定行业的代码生成工具。

② 智能决策辅助：大模型能融合ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）等多个系统的异构数据，通过可视化技术，以自然语言交互的形式，将复杂数据分析结果转化为直观图表，辅助企业管理者制定生产、库存、成本控制等决策，降低决策难度。

③ 智能化生产调度：大模型能实时分析生产线的设备状态、产能限制、物料流动、订单优先级等数据，自动调整生产计划，减少停机时间，提升生产效率和灵活性——这也是工业大模型最核心的落地场景之一。

④ 复杂产品组装优化：大模型通过自动代码生成、智能调试、自动测试等功能，大幅缩短复杂产品的开发、测试周期，加快产品上市速度——比如洗衣机、汽车等复杂产品的装配，都能借助大模型优化流程。

论文中还给出了具体的应用案例表（如下），其中卡奥斯COSMO-GPT的应用最具参考价值：

表 1 大模型在生产制造领域的应用

卡奥斯COSMO-GPT作为工业大模型的代表，集成了百亿级参数，内置3900多个机理模型和200多个专家算法库，覆盖控制代码生成、辅助决策等多个功能。比如在洗衣机厂装配场景中，它只需一张CAD图，就能自主识别工艺流程，自动编写机器运动控制指令，高精度完成洗衣机智能装配，帮助企业降本增效——这就是程序员可以借鉴的落地思路：基于通用大模型，融合行业数据，开发垂直领域工业大模型。

3.2 供应链管理场景（潜力巨大，小白易理解）

供应链管理是工业工程的核心环节，大模型的应用的能让供应链更智能、更高效，主要落地在路径优化、调度管理等场景，案例也非常贴近实际：

① 路径优化：大模型结合历史运输记录、实时交通数据，为运输车辆规划最佳路线，减少运输时间和成本；在多式联运（公路、铁路、航空等结合）场景中，大模型能整合不同渠道、不同格式的数据，优化运输流程，实现货物无缝衔接，降低数据整合成本。

② 智能调度与决策：顺丰科技推出的“丰语”大语言模型，是物流行业专属大模型，能替代数据分析师，快速完成供应链业务的检视、咨询工作；在路径优化、装箱优化等场景中，它的求解效果接近启发式算法，但求解时间缩短了3-4个数量级，大幅提升物流效率——这也是垂直行业大模型的典型应用，程序员可重点参考。

3.3 服务业场景（应用广泛，小白易入门）

工业工程的外延已经拓展到金融、医疗、零售等服务业，大模型在这些场景的应用非常普遍，小白能快速理解，程序员也能找到落地方向：

① 医疗领域：百度“灵医大模型”（国内首个产业级医疗AI大模型），能根据医患对话秒级生成结构化病历，辅助医生诊断、推荐治疗方案，成为患者的“24小时健康管家”；“龙影”大模型专注于医学影像诊断，能通过分析MRI图像描述，0.8秒生成诊断意见，准确率超过95%，缓解放射科医生短缺的问题——这是多模态大模型在医疗领域的落地，程序员可关注图像识别与大模型的融合。

② 金融领域：大模型能分析市场趋势，提供投资建议，进行风险评估，优化金融服务流程，提升服务效率。

③ 零售领域：大模型通过分析用户行为数据，预测用户需求，提供个性化推荐，优化库存管理和门店调度。

论文中同样给出了服务业应用案例表，清晰展示了不同场景的应用细节：

表 2 大模型在服务业领域的应用

四、AI大模型在工业工程应用的发展趋势（收藏备用，把握未来方向）

了解了当前的应用现状，把握未来趋势，才能让小白的学习更有针对性，让程序员的技术布局更具前瞻性。结合论文内容，总结出4大核心趋势，建议收藏：

① 大模型与小模型长期并存：很多小白和程序员会误以为“大模型会取代小模型”，其实不然。小模型结构简单、易于实现、稳定性强，已经在工业领域积累了丰富的应用经验，适合计算资源受限的场景；大模型则擅长处理复杂任务，能为小模型训练提供数据支持（比如标注数据稀缺时，大模型生成训练数据），还能通过AI智能体调用小模型，实现效率与灵活性的结合——未来两者会协同发展，程序员可根据场景选择合适的模型方向。

② 工业全链条应用成为主流：未来大模型的应用将覆盖工业产品的全生命周期，包括研发设计、生产制造、经营管理、产品服务4大环节，实现全链条智能化。比如研发阶段优化设计流程，生产阶段实现实时调度，管理阶段提供决策支持，服务阶段实现个性化交互——这也是工业大模型的核心发展方向，小白可重点关注全链条的应用逻辑，程序员可布局细分环节的技术落地。

③ 多领域融合趋势凸显：AI大模型将结合计算机科学、自动化技术、运筹优化等多学科知识，融合工业细分领域的数据和专家经验，形成垂直化、场景化的专业模型，为不同行业、不同场景提供定制化技术方案——比如针对汽车制造、电子制造等细分领域，开发专属工业大模型，这也是程序员提升核心竞争力的关键。

④ 数据驱动的复杂决策优化成为核心：大模型的参数规模、深层网络结构，使其能将需求预测、生产计划、调度控制、库存优化等多个环节，整合到统一的决策支持框架中，快速响应市场波动，自动生成优化方案，实时调整决策，提升决策的准确性和效率，帮助企业应对不确定性——这也是工业工程与大模型融合的核心价值所在，小白可理解其核心逻辑，程序员可重点关注决策优化算法与大模型的融合。

五、新型工业工程人才培养建议（小白必看，程序员参考）

对于小白来说，了解人才培养建议，能明确自己的学习方向；对于程序员来说，能了解行业对人才的核心需求，针对性提升自身技能。结合论文内容，总结出7条核心建议，小白可直接对照学习：

① 更新课程内容（小白学习方向）：在工业工程基础课程中，增加人工智能、大数据分析、机器学习等模块，掌握AI基础理论；将AI技术融入生产调度、供应链管理等专业课程，了解实际应用场景；多参与实践课程（比如智能工厂模拟、数字化制造项目），提升动手能力——小白可按照这个思路，自主搭建学习体系。

② 优化课程结构：采用模块化教学，小白可根据自己的兴趣（比如生产制造、供应链、医疗服务），选择对应的学习路径；注重跨学科学习，补充计算机、自动化等领域的知识，成为复合型人才——程序员可重点补充工业工程专业知识，拓宽自身边界。

③ 创新教学方法：通过真实工业案例学习，结合AI技术解决实际问题，提升知识的实用性；采用翻转课堂、模拟仿真等方式，增强学习的趣味性和互动性——小白可多找工业大模型的实际案例，拆解学习。

④ 强化实践与实验：小白可多利用AI实验室的资源，进行模型训练、实验操作；积极参与产学研合作项目，积累实际项目经验，了解行业痛点——程序员可多参与工业大模型落地项目，提升项目实战能力。

⑤ 整合教育技术：利用在线学习平台，系统学习AI和工业工程相关知识；借助智能教育工具（比如AI学习助手、自动评估系统），提升学习效率——小白可利用CSDN、B站等平台，找到适合自己的学习资源。

⑥ 加强师资队伍建设（行业层面）：高校和企业会加强对教师的AI相关培训，鼓励教师参与产学研项目，提升实践能力，为学生提供更贴合行业的教学内容——小白可关注高校和企业的合作项目，寻找学习和实习机会。

⑦ 坚持持续学习：AI技术和工业工程的融合在不断迭代，小白和程序员都需要持续更新知识储备，关注物联网、云计算、边缘计算等新兴技术，参与终身学习，保持自身竞争力——这也是在AI行业立足的核心。

结束语（必看总结，建议收藏）

看到这里，相信小白已经对AI大模型与工业工程的融合，有了清晰的认知；程序员也找到了具体的技术落地方向。当前，AI大模型在工业工程领域的应用已经初显成效，在生产制造、供应链管理、服务业等多个场景的赋能作用，正在不断凸显，降本增效、提升竞争力的价值越来越明显。

未来，随着技术的不断迭代，大模型与工业工程的融合将愈发紧密，一个更智能、更高效、更灵活的工业工程体系，正在逐步构建。而“工业工程+AI大模型”的发展趋势，也对复合型人才提出了更高的要求——既需要扎实的工业工程专业知识，也需要熟练掌握AI大模型的技术与应用能力，更需要具备跨学科的创新思维和实践能力。

对于小白来说，这是一个全新的入门机遇，按照本文梳理的逻辑，结合论文深入学习，就能快速掌握核心知识；对于程序员来说，这是一个广阔的技术落地赛道，聚焦垂直场景、深耕技术融合，就能找到自己的核心竞争力。

最后，再次建议大家收藏本文和论文链接，反复研读、对照学习，跟着技术趋势走，才能在AI大模型赋能工业工程的浪潮中，抓住属于自己的机遇

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