自 20 世紀初工業(yè)工程誕生以來，工業(yè)工程的發(fā)展經(jīng)歷了多次變革。從早期的流水線生產(chǎn)到如今的智能制造，工業(yè)工程不斷適應時代發(fā)展的需求，推動著生產(chǎn)方式的革新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。在新的歷史時期，我國發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、制造強國建設(shè)與高質(zhì)量的發(fā)展，需要創(chuàng)新工業(yè)工程論理論方法并大力推進工業(yè)工程的深度應用。2020 年，AI 大模型的出現(xiàn)引發(fā)了市場環(huán)境和格局的巨大轉(zhuǎn)變，為工業(yè)工程涉及的復雜生產(chǎn)與服務系統(tǒng)帶來轉(zhuǎn)型升級的迫切需求，同時也為工業(yè)工程的創(chuàng)新與發(fā)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(guī)模參數(shù)和復雜計算結(jié)構(gòu)、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(tài)信息等多方面都有顯著提升。這些關(guān)鍵技術(shù)的進步不僅推動了人工智能技術(shù)的發(fā)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(fā)式的發(fā)展階段，已廣泛應用于智能制造等多個領(lǐng)域，推動了各個領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展。為適應 AI 大模型引發(fā)的市場變化、需求變更以及技術(shù)變革，工業(yè)工程需要在已有的理論方法基礎(chǔ)上不斷創(chuàng)新，并將 AI 大模型等前沿人工智能技術(shù)深度融合到工業(yè)工程實踐中。

為此，本文回顧了工業(yè)工程與人工智能技術(shù)結(jié)合的發(fā)展歷程，分析人工智能高速發(fā)展時期下工業(yè)工程所面臨的挑戰(zhàn)和機遇，并介紹了 AI 大模型在工業(yè)工程的應用與發(fā)展趨勢，最后，探討大模型賦能下的工業(yè)工程人才培養(yǎng)思路和方式。

1 工業(yè)工程與 AI 結(jié)合的歷史回顧

在 AI 大模型出現(xiàn)之前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)工程領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，推動了工業(yè)自動化、智能化的發(fā)展。

工業(yè)工程與 AI 的結(jié)合歷經(jīng)了 6 個時期，如圖 1 所示。20 世紀 50 - 70 年代是人工智能技術(shù)在工業(yè)工程領(lǐng)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(shù)應用于工業(yè)工程領(lǐng)域；進入 60 年代，運籌學與計算機技術(shù)的結(jié)合變得緊密，一些基礎(chǔ)的優(yōu)化算法開始被應用于工業(yè)生產(chǎn)中；到了 70 年代，機器人學和自動化設(shè)備開始用于制造業(yè)，這是工業(yè)工程與人工智能結(jié)合的早期形式。這些技術(shù)的探索和進展不僅推動了工業(yè)工程的發(fā)展，也為后續(xù)技術(shù)革新奠定了基礎(chǔ)。20 世紀 80 年代，專家系統(tǒng)作為一種模擬人類專家決策能力的 AI 應用，開始在工業(yè)工程中發(fā)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(fā)出來，用于生產(chǎn)規(guī)劃和調(diào)度。這一時期，人工智能算法如遺傳算法、模擬退火、神經(jīng)網(wǎng)絡開始被用于解決工業(yè)工程問題。

21 世紀初開始進入數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持階段，隨著大數(shù)據(jù)和云計算的興起，工業(yè)工程領(lǐng)域開始利用 AI 進行數(shù)據(jù)挖掘和預測分析，機器學習算法在工業(yè)中的應用變得越來越普遍。進入 2010 年代，智能制造與工業(yè) 4.0 概念的提出，將工業(yè)工程與 AI 的結(jié)合推向了一個新的高度，通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、機器學習、深度學習等技術(shù)，實現(xiàn)工廠的智能化和自動化，提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。2020 年至今，AI 大模型出現(xiàn)并迅速發(fā)展，為人工智能領(lǐng)域帶來革命性的變革，大模型展現(xiàn)出傳統(tǒng) AI 技術(shù)不具備的生成能力、泛化能力和自然交互能力，使得工業(yè)工程與 AI 的結(jié)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(shù)據(jù)挖掘到智能決策的跨越，大模型的出現(xiàn)為工業(yè)工程的創(chuàng)新和發(fā)展注入了新動力，同時也為應對日益復雜的生產(chǎn)與服務系統(tǒng)的集成優(yōu)化和運營管理問題開辟了新路徑。

縱觀工業(yè)工程與 AI 結(jié)合的發(fā)展歷程，工業(yè)工程作為一門綜合性學科，始終與主導時代變革的新技術(shù)緊密相連，從機械化時代工業(yè)工程與自動化技術(shù)的融合，到信息化時代工業(yè)工程與信息技術(shù)的結(jié)合，再到如今人工智能化時代大模型對工業(yè)工程的賦能，新技術(shù)的出現(xiàn)不斷推動工業(yè)工程的邊界外延和技術(shù)創(chuàng)新。

2 大模型時代工業(yè)工程的挑戰(zhàn)與機遇

隨著科技的快速發(fā)展，智能制造和個性化定制逐漸涌現(xiàn)，生產(chǎn)與服務系統(tǒng)日趨復雜，未來工業(yè)工程在應對生產(chǎn)制造和服務系統(tǒng)中的復雜問題時，面臨著多重挑戰(zhàn)。

對于生產(chǎn)制造領(lǐng)域，工業(yè)工程面臨如下挑戰(zhàn)。

消費者需求的個性化、多樣化以及快速變化對生產(chǎn)系統(tǒng)的靈活性和適應性提出更高要求。隨著市場環(huán)境和需求結(jié)構(gòu)的改變，消費者對產(chǎn)品個性化、多樣化以及智能化的需求日益增長，傳統(tǒng)的大規(guī)模批量生產(chǎn)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(yè)發(fā)展的重要趨勢之一。

產(chǎn)品生命周期日益縮短。技術(shù)的快速發(fā)展是產(chǎn)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(yè)必須優(yōu)化產(chǎn)品開發(fā)流程，縮短產(chǎn)品從設(shè)計到上市的時間。同時，還需要關(guān)注產(chǎn)品平臺的可擴展性和技術(shù)的可升級性，以延長產(chǎn)品的有效生命周期。未來，只有加快科技轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的速度與力度，企業(yè)才能在激烈的市場競爭中保持領(lǐng)先地位，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)模和復雜性增加。市場需求的變化可能導致頻繁的設(shè)計更改和系統(tǒng)重構(gòu)，增加了設(shè)計和管理的工作量，系統(tǒng)的規(guī)模和復雜性隨之增加。隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大，更多的組件和子系統(tǒng)需要被集成和管理，組件之間、子系統(tǒng)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(tǒng)不確定性、復雜性和模糊性的增加，管理者面對的生產(chǎn)投資、質(zhì)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(tǒng)和分析工具來幫助管理者做出正確的決策。

人機協(xié)同和智能化管理的新需求。現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)作為復雜巨系統(tǒng)，其規(guī)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(yè)系統(tǒng)，這是工業(yè)發(fā)展的困境之一。因此，為了適應復雜多變的工業(yè)場景并提高生產(chǎn)效率，人與機器之間有效協(xié)同工作，從而充分發(fā)揮機器人的效率及人類的智慧，是未來發(fā)展的重要趨勢。

此外，以服務業(yè)為主的非制造業(yè)給工業(yè)工程增加了新的外延，服務業(yè)產(chǎn)品的無形性、即時性、異質(zhì)性等特點給工業(yè)工程帶來了相應挑戰(zhàn)。

多模態(tài)數(shù)據(jù)交互復雜。隨著服務業(yè)的快速發(fā)展，服務場景愈發(fā)復雜多變，服務過程中需要處理的數(shù)據(jù)類型日益多樣化，如文本、語音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。這些多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的交互復雜性不斷增加，如何將這些數(shù)據(jù)有效地融合在一起，形成統(tǒng)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(yè)工程專業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

服務產(chǎn)能規(guī)劃難。服務業(yè)的快速發(fā)展帶來服務產(chǎn)能規(guī)劃的復雜性。由于服務的生產(chǎn)和消費是同時進行的，服務無法像有形產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)能規(guī)劃的關(guān)鍵問題。

服務響應速度要求高。在現(xiàn)代服務業(yè)中，消費者對服務的及時性要求越來越高，特別是在數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的當下，客戶已經(jīng)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(shè)計、資源配置和人員調(diào)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(yè)工程領(lǐng)域在面臨這些挑戰(zhàn)的同時，也擁有巨大的發(fā)展機遇。AI 大模型的出現(xiàn)，使得工業(yè)工程領(lǐng)域站在了新的起點。

政策支持與市場規(guī)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(yè)工程的創(chuàng)新和應用提供了良好的環(huán)境。工業(yè)和信息化部、國務院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會、中華全國工商業(yè)聯(lián)合會印發(fā)了《制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南》，鼓勵開發(fā) “人工智能+” 研發(fā)設(shè)計軟件，加速工業(yè)大模型的應用落地，預計至 2025 年，人工智能在我國制造業(yè)應用的市場規(guī)模有望達到 141 億元。政策層面對新型工業(yè)化和 AI 的重視，必將豐富 AI 大模型行業(yè)應用場景，產(chǎn)業(yè)配套也將日益完善，這為工業(yè)工程領(lǐng)域提供了更多應用 AI 大模型的可能性，推動了工業(yè)智能化的進程。

數(shù)據(jù)處理和分析能力顯著提升。AI 大模型具備強大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠迅速處理和解析海量數(shù)據(jù)。在面對不同類型的數(shù)據(jù)和任務時，大模型具有一定的自適應能力，這對于工業(yè)工程的多樣化需求至關(guān)重要。通過深度學習和復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，大模型能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的復雜模式和關(guān)聯(lián)，為工業(yè)工程師提供精確的決策支持，這種優(yōu)勢使得工程師能夠更準確地預測生產(chǎn)趨勢，識別潛在的瓶頸，從而提前進行優(yōu)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(yè)工程提供有效的技術(shù)支持。AI 大模型與工業(yè)工程的融合，將智能化帶入到生產(chǎn)、運營、管理等領(lǐng)域，有助于企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)與服務流程中各個環(huán)節(jié)的智能化、高效化管理，從而應對復雜的生產(chǎn)與服務系統(tǒng)所帶來的挑戰(zhàn)。AI 大模型能夠自動調(diào)整參數(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)線的實時優(yōu)化。這種自動化和智能化程度的提高，不僅加快了生產(chǎn)速度，還能減少人為錯誤，從而提升整體工程效率。

人才培養(yǎng)和技能提升。AI 大模型的應用推動了對工業(yè)工程領(lǐng)域人才的新技能需求，特別是對具備實戰(zhàn)經(jīng)驗的 AI 大模型專業(yè)人才的需求，數(shù)據(jù)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(lǐng)域的知識相結(jié)合，因此，跨學科的知識和技能變得尤為重要，高校需要開設(shè)跨學科課程，鼓勵學生選修相關(guān)學科的課程，培養(yǎng)具備跨學科知識和技能的復合型工業(yè)工程人才。

3 AI 大模型在工業(yè)工程的應用現(xiàn)狀

AI 大模型開啟了人工智能應用新時代，大模型突破傳統(tǒng)人工智能技術(shù)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(shù)在工業(yè)工程領(lǐng)域的應用提供了堅實的基礎(chǔ)，如圖 2 所示。目前，AI 大模型在工業(yè)工程領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的應用成果。例如，在通用大模型的基礎(chǔ)上，通過整合特定行業(yè)知識，一系列工業(yè)大模型，例如卡奧斯 COSMO - GPT，以及針對特定行業(yè)或場景的行業(yè)大模型，如 “龍影” 大模型，已被成功開發(fā)并投入使用，顯著提升了生產(chǎn)和服務的效率。

3.1 AI 大模型在復雜生產(chǎn)制造中應用

AI 大模型在復雜生產(chǎn)制造中的一些應用場景包括智能設(shè)計輔助、代碼自動生成、智能決策輔助、智能化生產(chǎn)調(diào)度以及復雜產(chǎn)品組裝優(yōu)化等。例如，智能設(shè)計和代碼生成方面，大模型利用文本轉(zhuǎn)化為圖像的功能，根據(jù)設(shè)計人員提供的文本提示自動生成設(shè)計草圖，使得產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā)過程更高效；此外，大模型能夠自動生成工業(yè)仿真代碼、機器操控指令、生產(chǎn)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(fā)效率。

在智能輔助決策方面，大模型可以融合企業(yè)資源計劃（ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）等系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)，借助可視化技術(shù)，以自然語言交互形式，將復雜數(shù)據(jù)分析過程轉(zhuǎn)換為直觀的圖形化描述，輔助企業(yè)制定決策。在生產(chǎn)調(diào)度與資源分配問題上，大模型可以被用來實時分析生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)，如設(shè)備狀態(tài)、產(chǎn)能限制、物料流動、訂單優(yōu)先級等，通過自動調(diào)整生產(chǎn)計劃，減少停機時間，提高生產(chǎn)效率和靈活性。在復雜產(chǎn)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(diào)試和測試等功能，顯著減少開發(fā)和測試時間，加快產(chǎn)品的上市速度。

AI 大模型作為 “新質(zhì)生產(chǎn)力”，已經(jīng)在多個制造業(yè)場景中落地，如表 1 所示。以卡奧斯工業(yè)大模型 COSMO - GPT 為例，該大模型集成了百億以上參數(shù)，內(nèi)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(shù)據(jù)庫查詢、輔助決策、運籌規(guī)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(huán)境獲取的多模態(tài)數(shù)據(jù)，打造了一個集感知、規(guī)劃和執(zhí)行等功能于一體的智能柔性裝配系統(tǒng)。以洗衣機廠裝配為例，卡奧斯工業(yè)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(zhí)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(yè)實現(xiàn)成本和效率的優(yōu)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(yè)工程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，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(diào)度和路徑優(yōu)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(shù)據(jù)來規(guī)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(lián)運物流場景優(yōu)化問題上，AI 大模型通過整合并分析不同渠道和格式的數(shù)據(jù)，并優(yōu)化和管理運輸過程，實現(xiàn)貨物在不同運輸方式之間的無縫銜接和高效流轉(zhuǎn)，降低數(shù)據(jù)整合成本、縮短數(shù)據(jù)信息延時，并提高調(diào)度決策效率。

目前，順豐科技推出了專門針對物流行業(yè)的大模型 ——“豐語” 大語言模型。該大模型可以替代數(shù)據(jù)分析師，快速完成供應鏈業(yè)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(zhì)量。在路徑優(yōu)化、裝箱優(yōu)化等典型場景中，“豐語” 大模型基于學習的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)與啟發(fā)式算法相近的求解效果，但其求解時間縮短了 3 - 4 個數(shù)量級，為物流企業(yè)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(yè)中的應用

金融、醫(yī)療健康服務以及零售等服務業(yè)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(shù)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(lǐng)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(yè)，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(yī)療保健領(lǐng)域，AI 大模型能管理病例數(shù)據(jù)、輔助醫(yī)生診斷，甚至能提供治療方案建議。AI 大模型具備多模態(tài)學習、自適應能力以及多任務學習等關(guān)鍵特征，使其在服務業(yè)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(yī)療領(lǐng)域為例，百度發(fā)布了國內(nèi)首個 “產(chǎn)業(yè)級” 醫(yī)療 AI 大模型 —— 靈醫(yī)大模型，它能夠根據(jù)醫(yī)患對話秒級生成結(jié)構(gòu)化病歷，還能基于文獻解析進行智能問答。大模型還可根據(jù)多輪對話了解病人病情，實時輔助醫(yī)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(yī)學影像診斷而設(shè)計的 AI 大模型 ——“龍影” 大模型，已經(jīng)實現(xiàn)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(jīng)過近千例病例的驗證，準確率超過 95%，有效緩解了放射科醫(yī)生數(shù)量短缺的問題，減輕了醫(yī)生的工作負荷。

作為新興的生產(chǎn)力工具，AI 大模型必將從內(nèi)容生成領(lǐng)域深度拓展至實體生產(chǎn)領(lǐng)域。其影響力將為制造業(yè)與服務業(yè)等多個領(lǐng)域帶來巨大變革，加速實現(xiàn)各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。大模型的概念是相對專用小模型而言。在參數(shù)數(shù)量和復雜度上，小模型參數(shù)量相對較少，結(jié)構(gòu)簡單，而大模型具有數(shù)億參數(shù)，具有復雜的結(jié)構(gòu)和強大的理解與生成能力；在性能表現(xiàn)上，小模型在處理簡單任務上表現(xiàn)較好，大模型在復雜任務上表現(xiàn)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(shù)據(jù)量大、計算資源充足的場景。隨著 AI 技術(shù)的不斷進步，AI 大模型在工業(yè)工程中的應用呈現(xiàn)出了幾個顯著的發(fā)展趨勢。

大模型與小模型的并存。大模型和小模型在工業(yè)領(lǐng)域?qū)㈤L期并存。一方面，小模型因其簡單的算法結(jié)構(gòu)、易于理解和實現(xiàn)的特點，以及經(jīng)過驗證的穩(wěn)定性和可靠性，已在工業(yè)實踐中積累了豐富的應用經(jīng)驗。相較之下，大模型的工業(yè)應用尚處于探索階段，其在成本效益、穩(wěn)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(shù)據(jù)稀缺的場景下，大模型能夠生成多樣化的數(shù)據(jù)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(diào)用小模型，實現(xiàn)靈活性與效率的有機結(jié)合。因此，大模型與小模型的并存將進一步推動工業(yè)智能化的進程。

工業(yè)全鏈條應用探索。從工業(yè)產(chǎn)品生命周期的角度，工業(yè)全鏈條涉及研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、產(chǎn)品服務等 4 個主要環(huán)節(jié)。未來大模型的應用將覆蓋工業(yè)全鏈條：借助大模型的生成能力，對設(shè)計過程進行優(yōu)化，以提高研發(fā)效率；利用大模型的預測與優(yōu)化能力，拓展生產(chǎn)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(yè)務數(shù)據(jù)，為經(jīng)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(chǎn)品和服務的智能化。大模型的應用有望在工業(yè)全鏈條中實現(xiàn)深度整合，推動工業(yè)智能化的深度發(fā)展。

支撐多領(lǐng)域融合。AI 大模型通過跨領(lǐng)域的知識共享和協(xié)同工作，展現(xiàn)了強大的應用潛力。依托基礎(chǔ)大模型的結(jié)構(gòu)通用性和參數(shù)量，借助 AI 技術(shù)、計算機科學、自動化技術(shù)、運籌優(yōu)化等多學科的專業(yè)知識，并融合工業(yè)領(lǐng)域中細分行業(yè)的數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，形成垂直化、場景化、專業(yè)化的應用模型，為解決不同應用場景、不同工業(yè)任務提供靈活的技術(shù)方案支持，為工業(yè)工程的落地應用提供新范式。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的復雜決策優(yōu)化。AI 大模型龐大的參數(shù)規(guī)模、深層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)以及多任務學習能力等關(guān)鍵特征使其在復雜決策優(yōu)化領(lǐng)域的應用上展現(xiàn)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(chǎn)計劃、調(diào)度控制和庫存優(yōu)化整合到統(tǒng)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(huán)境下自動生成生產(chǎn)計劃以及資源配置和調(diào)度方案，通過實時的數(shù)據(jù)交互，快速調(diào)整生產(chǎn)計劃和調(diào)度方案，從而提高復雜決策支持系統(tǒng)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(yōu)化領(lǐng)域的應用不僅能提高決策的準確性和效率，還能增強企業(yè)應對不確定性的能力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，預計 AI 大模型將在這些領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

5 新型工業(yè)工程人才培養(yǎng)建議

在當今 AI 大模型賦能工業(yè)工程的浪潮下，培養(yǎng)既具備工業(yè)工程專業(yè)知識和能力，又能夠應用AI 技術(shù)的復合型創(chuàng)新人才顯得尤為重要。結(jié)合AI 技術(shù)的工業(yè)工程人才培養(yǎng)體系改革是一項系統(tǒng)工程，以下是結(jié)合 AI 技術(shù)的工業(yè)工程課程體系改革方案的若干建議。

更新課程內(nèi)容。在傳統(tǒng)的工業(yè)工程基礎(chǔ)課程中增加人工智能、大數(shù)據(jù)分析、機器學習等課程模塊，為學生提供 AI 技術(shù)的基本理論和應用知識；將 AI 技術(shù)融入生產(chǎn)計劃與調(diào)度、供應鏈管理、質(zhì)量控制、設(shè)備維護等工業(yè)工程專業(yè)課程中，強調(diào)AI 在實際工業(yè)應用中的作用；開設(shè) AI 在工業(yè)工程領(lǐng)域的實踐課程，如智能工廠模擬、數(shù)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(yōu)化課程結(jié)構(gòu)。將課程內(nèi)容模塊化，允許學生根據(jù)個人興趣和未來職業(yè)規(guī)劃選擇不同的學習路徑；強調(diào)跨學科融合，鼓勵學生跨學科選課，如計算機科學、信息技術(shù)、自動化等，以拓寬知識面和技能。

創(chuàng)新教學方法。實施案例教學法，使用真實工業(yè)案例，結(jié)合 AI 技術(shù)解決實際問題，提高課程的實用性和針對性；采用翻轉(zhuǎn)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(xiàn)實技術(shù)，讓學生在模擬環(huán)境中學習工業(yè)工程原理和 AI 應用。

改革實踐與實驗。一是加強實驗室建設(shè)，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(chǎn)學研合作，與企業(yè)和研究機構(gòu)建立合作關(guān)系，為學生提供實習和就業(yè)機會，以及參與實際項目的研究機會。

整合教育技術(shù)。一是搭建在線學習平臺，利用在線學習管理系統(tǒng)，提供課程資料、作業(yè)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(tǒng)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(shè)。AI 大模型賦能的工業(yè)工程創(chuàng)新人才培養(yǎng)，對師資隊伍提出更高的要求。因此要開展專業(yè)培訓，為教師提供 AI 相關(guān)的專業(yè)培訓，確保教師能跟上最新的技術(shù)發(fā)展，并將這些知識融入教學實踐中；要鼓勵教師參與產(chǎn)學研合作項目，通過與企業(yè)和研究機構(gòu)的合作，增強教師的實踐經(jīng)驗和研究能力；要建立激勵機制，鼓勵教師進行結(jié)合 AI 的課程創(chuàng)新和教學改革，以及發(fā)表高質(zhì)量的研究成果。

堅持持續(xù)更新與發(fā)展。一是要不斷更新課程內(nèi)容，定期審查和更新課程內(nèi)容，確保其與當前工業(yè)發(fā)展和 AI 技術(shù)的最新趨勢保持一致；二是持續(xù)不斷融入新興技術(shù)，關(guān)注新興技術(shù)的發(fā)展，如物聯(lián)網(wǎng)、云計算、邊緣計算等，并在課程中融入這些技術(shù)；三是建設(shè)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(xù)學習和實現(xiàn)持續(xù)成長。

通過上述改革，工業(yè)工程專業(yè)課程體系將更加注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)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(yè)發(fā)展需求。

6 結(jié)束語

當前大模型在工業(yè)工程領(lǐng)域的應用已初顯成效，AI 大模型在生產(chǎn)制造、供應鏈管理以及服務業(yè)等多領(lǐng)域賦能，其助力工業(yè)工程降本增效、提升競爭力的作用愈發(fā)凸顯。未來，隨著技術(shù)的不斷迭代，大模型與工業(yè)工程的融合將愈發(fā)緊密，智能化、自動化程度更高的工業(yè)工程體系有望構(gòu)建。

“工業(yè)工程+AI 大模型”的發(fā)展將對復合型人才的培養(yǎng)提出了更高要求，既需扎實的工業(yè)工程專業(yè)知識，又需熟練掌握 AI 大模型技術(shù)與應用能力，還需具備跨學科的創(chuàng)新思維與實踐能力。因此，大模型時代下工業(yè)工程人才培養(yǎng)應注重課程體系的優(yōu)化與更新，加強實踐教學環(huán)節(jié)，培養(yǎng)學生的綜合素養(yǎng)與解決復雜工程問題的能力，以適應工業(yè)工程領(lǐng)域與 AI 大模型深度融合的發(fā)展需求。