AI提質增效的製造業企業：TCL華星排產從7天縮到30分鍾

據新華網報道，今年1月，工信部等八部門聯合印發的《「人工智能+製造」專項行動實施意見》提出，「到2027年，推動3-5個通用大模型在製造業深度應用，形成特色化、全覆蓋的行業大模型，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。」

「AI向實」是李東生在業界率先提出的理念，指讓AI進入真實產業場景，解決真實問題、創造真實價值。在工廠里用AI提質增效的製造業企業中，TCL在AI向實理念引領下，將AI嵌入製造、質檢、排產、研發等環節，通過AI賦能提質增效，這些應用分佈在TCL空調、TCL華星和TCL中環的工廠里。

一、研發設計：大模型縮短研發周期

在研發設計環節，TCL用的是自主研發的大模型。TCL自主研發的星智、伏羲、深藍三大垂域大模型，已深度應用於半導體顯示、智能終端、新能源光伏等產業。其中，星智大模型在2025年全球工業大模型排名中位列第11位、顯示領域排名第一。

TCL華星的星智大模型讓產品問題解析效率提升20%，材料開發效率提升30%。通過「AI+仿真」及星智大模型驅動創新，TCL將單個項目的研發周期平均縮短1—2個月。

二、生產製造：質檢、排產與設備運維

研發之后是生產製造。在白電領域，2026年3月投產的TCL空調廣州智能製造基地，整條生產線搭載了2000個以上AI智能體，每7秒下線一臺空調；3座全柔性黑燈工廠實現兩器、配管、注塑三大車間24小時無人化作業。

質檢方面，TCL空調的AI視覺算法將缺陷攔截率由人工85%提升至100%；智能滷檢響應小於2秒，效率較人工提升10倍。面板產線上，TCL華星應用ADC自動缺陷分類技術，將缺陷判斷準確率從85%提升至95%，漏檢率下降85%，已全面上線多條產線。

排產方面，TCL華星通過算法優化，將排產計劃制定周期從7天壓縮至30分鍾。光伏產線上，TCL中環藉助深藍模型、全自動單晶爐與數字孿生系統推進人機協同，單人遠程操控單晶爐可達384台。

設備運維方面，TCL孵化的工業AI企業格創東智打造的「章魚智腦」工業智能決策中樞，可將生產異常處理時間從4小時縮短到5分鍾，設備小故障處理效率提升63%。

三、供應鏈管理：從原料庫存到貨櫃裝載

生產之外，AI也進入了供應鏈管理。TCL空調武漢工廠通過5G+數字化供應鏈產供協同平臺，原料庫存同比下降10%，準時交貨量提高15%。

貨櫃裝載也用上了AI。TCL實業「泛智屏智能算櫃」項目入選世界經濟論壇「AI應用之星」，該項目通過AI驅動的三維裝載優化技術，將單櫃規劃時間從30分鍾縮短至秒級，效率提升5900%，每年為企業節省超千萬成本，並減少762噸碳排放。此外，TCL成功入選Gartner2026年亞太供應鏈15強榜單，位列第12名。

結語

TCL創始人、董事長李東生在2026年APEC工商領導人中國論壇上提出：「AI的價值不在於停留在技術展示，而在於進入真實產業場景，解決真實問題、創造真實價值。」

從研發設計、生產製造到供應鏈管理，TCL把AI用進了空調、面板和光伏工廠：一臺空調7秒下線，一份面板排產計劃30分鍾完成。工廠里的提質增效，最終體現在市場上：過去五年，TCL空調累計銷售空調突破1億套，2025年出口量位列中國空調行業全球第二；2025年，TCL華星電視面板出貨市佔率全球第二，TCL中環光伏硅片市佔率位居全球第一。