智能制造数字化AI生态盒

智能制造数字化AI生态盒通过在研发、生产、供应、销售、服务等全价值链条中结合AI工具实现智能制造产业升级。

• 研发：从 “辅助绘图” 向 “生成式设计” 跃迁。通过融合材料特性、工艺约束、成本限制等多维度数据，在短时间内生成设计方案并通过仿真模型快速验证可行性，极大缩短研发时间，降低研发试错成本。
• 生产：通过工业大模型实时分析订单需求、匹配历史生产数据，并联动控制设备，实现 “订单 - 工艺 - 设备” 的快速适配，满足企业对 “柔性生产” 的需求，用高度的 “智能性” 对冲生产制造需求的 “不确定性”。
• 供应：通过搭建多维度采购管理平台，统筹整合生产计划、物料定义、库存数据等信息，构建动态需求预测模型，提前预判物料需求峰值，生成最优采购计划与分批次交付方案。还能在原材料价格波动或供应商产能不足时，快速分析替代物料可行性，匹配备选供应商资源，确保生产连续性与成本可控性。
• 销售：通过分析客户的对话记录、浏览轨迹等数据，构建需求意图模型，识别客户的显性需求与隐性需求，实现从 “泛化推广” 到 “精准触达”。
• 服务：通过部署传感器采集设备数据，借助 AI 的感知能力构建 “设备健康画像”，主动提前预测故障发生概率并推荐维护策略。同时建立 “故障知识库”，通过 “案例相似度匹配”，为新问题提供排查思路，提升服务效率。