2015年前后，中国制造业掀起了一场“黑灯工厂”运动。彼时，富士康也加入了这场浪潮——在车间里立起一面面巨大的看板（Dashboard），实时滚动着生产数据、设备状态和品质报表。客户来了，领导来了，政府考察团来了，大家站在屏幕前啧啧称奇，然后转身离开，留下一句“很好，很震撼”。但震撼之后，这些Dashboard大多成了“一次性”的装饰品。
富士康工业富联iPEBG创新机构件事业群资讯长吴振廷博士回忆起这段往事时，语气平静却带着反思：“我们曾经以为，导入了PLM、MES、QMS、WMS，再加上各种传感器，数字化的拼图就完成了。但后来发现，我们只是把报表做得更漂亮了。”
真正让吴振廷警醒的，是来自客户的追问：“你能不能帮我预测明天会发生什么？”这个看似简单的问题，揭开了数字化深水区的冰山一角——数据堆砌不等于智慧，看板再多也解决不了预测性维护、良率提升和工艺优化这些核心命题。
于是，工艺仿真从另一条路悄然起步。设计研发端开始尝试用仿真工具模拟制造现场，而数字化系统也在试图向上延伸。两条线在某个节点交汇，却遇到了最棘手的问题：彼此的数据无法有效对话，语义各异，接口不通。直到大模型的出现，才让语言逻辑、语义理解和多模态交互成为可能，重新定义了数字孪生的内涵。
这种“从数据到智能，从单点到闭环”的认知跃迁，驱动着富士康持续打造了九座灯塔工厂，其中三座被认定为世界领先。2022年，他们建成了首座金属加工灯塔工厂——此前，全球灯塔工厂主要集中在表面贴装技术（Surface Mount Technology，SMT和组装领域，机构件加工因标准化程度不足而鲜有建树。紧接着，他们又打造了全球首座AI服务器灯塔工厂，标志着制造能力从“自动化”向“智能化”的跨越。
韧性经营四部曲：从“动手”到“动脑”的渐进逻辑
8月12日，在2026 西门子工业软件Realize LIVE大中华区用户大会上，吴振廷博士以“AI应用的技术革新与生产力革命”为题，系统分享了其沉淀多年的“韧性经营”四部曲。这套方法论的核心逻辑，可以凝练为一句话：“自动化处理‘动手’，数字化AI处理‘动脑’。”
第一，制造自动化。初衷是消除直接操作人力带来的不确定性。富士康早期的自动化实践以单机为主，专属定制、软硬绑定，形成了“孤岛交付”的格局。很快，他们发现单点自动化无法沉淀工艺，也无法规模化复制。于是，他们推动“点—线—面”的自动化升级路径：从单机自动化到整线系统集成，再到平台化垂直整合。通过标准化、模块化设计和软硬解耦，将工艺封装沉淀，为规模化交付打下基础。
第二，流程精益化。制造自动化解决了“动手”的问题，但企业内部的流程冗余仍在消耗大量资源。吴振廷博士坦言：“流程再造最大的价值，不是节省了多少成本，而是让组织责任和价值一一归位。”富士康通过端到端价值流重塑，消除冗余、拉通上下游、精简环节，最终实现资源随流程动态匹配。据测算，仅流程梳理一项，就能释放相当于企业利润0.5%到1%的管理成本。
第三，决策数字化。自动化打底、流程精简之后，数据才真正有了用武之地。富士康将数据采集、指标化体系和计划-执行-检查-处理（Plan-Do-Check-Act，PDCA）闭环纳入统一框架，强调“数据本身没有意义，指标化才有意义”。吴振廷博士指出：“只有把数字化与营业目标、利润率、良率关联起来，才能牵一发而动全身。”在这一阶段，富士康引入了西门子Graph Studio知识图谱平台，实现了全域指标口径的统一、血缘关系的追溯和指标资产的沉淀。
第四，运营智能化。前三步做好之后，AI才有了真正的底气。富士康构建了覆盖良率预测、加工参数自调优、设备预测性维护、物流动线自优化、不良智能根因追溯等场景的智能工厂体系。
三个灯塔实践：AI如何穿透制造现场
吴振廷博士以三个灯塔建造实践为例，介绍了AI如何穿透制造现场。
案例一：计算机数控（Computer Numerical Control，CNC）机床——全链自动化与智能决策的融合
CNC机床是机构件加工的核心装备。富士康拥有超过五万台机床，分布在各地工厂。机床的核心是主轴和刀具，工艺管理的关键在于“刀补”——根据加工过程中的磨削、偏摆和来料精度变化，实时调整刀具补偿参数。此外，刀具的材质和加工特性存在差异，预测性维护因此成为必需。
富士康在机台上部署了振动传感器、声发射传感器和激光对刀仪，采集刀具状态数据，建立失效模式预测模型。当AI判断刀具即将失效时，系统自动发出换刀指令。同时，AGV和复合机器人（AMR+机械手）在车间内完成上下料和换刀动作，将加工与检测之间的物流闭环打通，形成从“点”到“线”再到“面”的自动化协同。所有生产数据实时上传，进一步支撑APS智能排产和APC参数回控。
案例二：阳极染色——染色调优与参数共性推荐
阳极染色是一种将金属表面着色的化学工艺，涉及数十乃至上百个槽体的连续化学反应。过去，染色时间全靠老师傅的经验：看料、浸泡、取出、比对色差，反复尝试。这种“人肉PID（比例-积分-微分，Proportional-Integral-Derivative）”的方式不仅效率低，而且难以复制。
富士康建成了亚洲首条阳极AI线体，核心思路是让AI模型自主学习染色时间与来料状态、槽液参数之间的关联。系统通过光谱分析在线检测颜色，自动推荐最佳染色时间，并实时调整槽液浓度。更关键的是，AI模型能够从多批次数据中提炼共性参数，实现跨机台、跨产线的参数推荐，让“老师傅经验”变成可复制的数字资产。
案例三：镭射组装——AOI与边云协同的智能驱动
在机构件加工的后段，组装环节大量使用自动光学检测（Automated Optical Inspection，AOI）进行缺陷检测。传统做法是每台AOI独立调机，不仅耗时耗力，而且多地制造时一致性难以保证。富士康的做法是：将所有检测图像上抛至云端，在云端训练AI模型，再将模型下发至各产线。模型推理结果直接用于物料拦截或放行，现场人员发现误判后实时反馈，形成“图像采集—云端判定—现场执行—反馈闭环”的机器学习循环。
这套“边云协同”架构将漏检率降至1%以下，误杀率降低了28%。
对于AI应用的感受，吴振廷博士总结道：“过去推动AI最痛苦的是模型下发后无人反馈，导致模型无法自迭代。如今，我们把AI真正融入了生产过程。”
与西门子的深度协同：从工具到平台，从项目到生态
富士康的数字化转型，离不开与西门子工业软件的深度合作。吴振廷博士坦诚与西门子有非常多的讨论，尤其是在指标化体系和知识图谱方面的梳理；在解决方案的引入和应用方面，也开展了大量的尝试。
如在镭射组装的边云协同项目中，富士康利用西门子的低代码云训练平台和Mendix，构建了一套持续优化的管理系统，实现了模型的快速迭代和现场反馈的即时响应。
又如在全局智控中枢应用中，西门子企业级智能体平台Intelligence Center X（ICX）驱动的多智能体系统能够自动识别瓶颈、分析趋势、生成异常报告，甚至主动推送改善建议，实现了从“人找数据”到“Agent主动推送洞察”的转变。这是富士康与西门子协同的核心成果之一。ICX提供了流程编排、智能体开发、ML模型重建和知识图谱构建的统一能力。吴振廷博士特别指出，ICX最核心的价值在于“指标化体系和知识图谱的找寻”，这恰恰是富士康“决策数字化”阶段的关键支撑。
吴振廷博士坦言，目前富士康唯一没有做到的是“AI直接回控设备”。原因在于，人与Agent之间的边界尚未被清楚定义。他说：“我们期待与西门子一起明确Agent和人类能力的界限，确保每一个行动都可追溯，每一个决策都可审计，每一次交接都有责任主体。”
今年初，富士康在山西省建成了一座基于AI理念设计的AI Factory，其核心理念是“自动化全连接，数字化全连接，所有决策和结论由AI给出”。它打破了传统数字化和AI的框架，以Agentic AI为底层架构，从数据采集到决策输出实现了全链路智能化。这是富士康与西门子协同共创的最新成果，也是“智慧企业四部曲”从理论到实践的完整闭环。
重塑工业范式，迈向新质生产力
算力无疑是全球科技界最昂贵的词汇。从GPT-4到DeepSeek，大模型参数量的指数级增长，带来了对基础设施前所未有的焦虑与渴望。但吴振廷博士在演讲中给出了另一种视角：“AI基础设施的建设绝非单点突破，而是一场全产业链的深度协同。”
他进一步阐释道：“真正的AI基建，不只是数据中心的服务器。它是一条从云端算法优化，延伸到工厂边缘计算，再到机器视觉感知与机械臂精准执行的完整神经系统。”这不仅是技术的革新，更是制造业价值的重构。
在演讲的最后，他告诫行业同仁：“AI不是起点，而是终点。自动化、流程再造、数字化——这三步做扎实了，谈AI才有底气。”他以“从数据不要拍脑袋，让数据来引导决策”作为核心主张，贯穿了整个演讲的始终。
吴振廷博士个人简介：
吴振廷博士，现任富士康工业富联（Fii，股票代码601138）资讯长，负责iPEBG（创新机构件事业群）的智能制造、信息工程与AI落地工作。他主导打造了九座世界级灯塔工厂，其中三座引领全球——包括2022年首座金属加工灯塔工厂及全球首座AI服务器灯塔工厂。吴博士总结出“韧性经营四部曲”方法论：制造自动化、流程精益化、决策数字化、运营智能化，并推动与西门子深度协同，落地Intelligence Center X企业级智能体平台，在山西建成AI Factory。他强调“AI不是起点，而是终点”“让数据引导决策”，是兼具工程深度与战略视野的制造业数字化转型领军人物。
【根据吴振廷博士在2026年8月12日召开的西门子工业软件Realize LIVE大中华区用户大会上以“AI应用的技术革新与生产力革命”为题的演讲整理，未经本人审定】
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