数字化转型:破局企业困境的核心要义
工业 AI 的落地绝非单纯的技术堆砌,而是需要打破传统架构的系统性重构。当我们将视角从单一技术模块转向工业生态的整体演进,会发现 "软硬协同构建物理基座、云边闭环重塑计算架构、垂类模型定义模型范式" 的三段式逻辑,正勾勒出工业智能化转型的清晰路径。
随着人工智能技术的快速发展,尤其是AI大模型的崛起,工业软件正迎来智能化升级的新阶段。本文结合AI大模型的技术特性,重新梳理工业软件的十大应用场景,展现其在数字化转型中的创新价值。
场景1:AI驱动的协同设计与虚拟仿真
在AI赋能的协
1.;链式工作流(Chain Workflow)模式
链式工作流将多个步骤按线性序列组织,一个步骤的输出作为下一个步骤的输入。它提供了清晰的控制力,并允许一定程度的适应性。适用于具有明确顺序步骤的任务,每个步骤都基于上一
在“软件定义一切”的时代,AI大模型作为新的生产力工具,必将从内容领域(文生文、文生图等)深度扩张到生产实体领域,在制造业的各个环节中引发新的效率革命,加速制造业走向智能化。
1.AI驱动软件升级是大模型赋能制
一、技术演进趋势:从通用基座到工业智能体的价值跃迁
全球大模型技术发展正经历"基础层-领域层-场景层"的三级进化。在装备制造软件领域,技术价值创造路径呈现明确的技术传导链条:【通用大模型(认知基座)→工业大
一、可视化实时监控
MOM 既能够对需要人、物理设备或信息系统执行的行为管理,也能够对与调度、产能、产品定义、历史信息、生产装置信息和资源状况信息等各项信息相关的活动管理。
在传统的数字化车间中,系统检测大多通过现场看板、手持
制造企业在加工过程中,通常会采用不同的生产模式来满足产品的多样化需求。常见的生产模式主要包括流程型、离散型和混合型三种。每种模式都有其独特的特点和适用场景。
一、流程型生产模式
流程型生产