Python小波变换软件包安装实例软件包安装PyWavelets是Python 编程语言的免费开源小波变换软件。pip install pywavelets安装完成后结果如下：实例python小波变换的实例# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pywtf...

制造执行系统（MES）长期以来扮演着生产计划执行、过程监控与质量追溯的“记录者”角色。然而，伴随制造业对柔性化、智能化、高效化要求的不断提升，传统MES的过度依赖人工经验决策、海量数据价值挖掘不足、实时动态响应能力薄弱等局限性日益显现。机器学习、数字孪生、边缘计算等领域的成熟应用，为MES的智能化升级注入了核心动力。AI与MES的深度融合，正推动其角色从被动的“执行工具”向主动的“智能决策中枢”加

数据架构，是组织管理数据资产的科学之道，描述如何管理从收集到转换、分发和使用数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。涵盖数据的收集、存储、使用及管理等环节，涉及数据模型、数据库系统设计及集成治理技术的实施。

Agentic AI 代表了一种范式转变，它涉及多个 AI Agent 之间的协作、动态任务分解、拥有持久记忆以及更高级的自主性。

价值链八大环节是企业内部进行价值创造和价值分配的关键环节，通过AI 在八大环节的应用的技术原理解构、价值量化分析及行业实践总结，为制造企业提供可落地的智能化转型路径参考。

AI赋能研发类工业软件的核心场景主要集中在设计优化、知识复用、实验自动化及风险预警等方面来提升研发效率与质量。AI技术通过数据驱动、智能决策和自动化优化，正在深刻改变工业软件在产品研发设计、实验验证、工艺规划等多个场景应用，涵盖了计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）等多种CAX类型研发类工业软件。

构建一个真正可用的智能体，90% 的工作是软件工程，只有 10% 才是 AI。Rakesh Gohel 在其著名的AI Agent冰山模型中提出如下结论： AI智能体90%是软件工程，10%是AI。

DIKW - 数据、信息、知识、智慧 与智能制造智能制造的四个阶段DIKW - data ， information，Knowledge,wisdom数据信息知识智慧智能制造的四个阶段目前对智能制造系统的定义分为四个阶段：自动化数字化 - D (数据获取)网络化 - I(信息共享)智能化 - KW(知识的获取，智慧+)DIKW - data ， information，Kn...

人们能将数据分析服务、数据建模和挖掘的过程进行全面的自动化、标准化，数据经过程序化的加工后能形成各种数据产品和智能工具等，能大大提高人们的洞察力和决策力。这个层次对应的关键词有：常态化、体系化、诊断化和可视化，即人们能开展常态化的、有一定思维框架的数据分析，能用数据诊断问题、发现问题了，能用数据可视化技术来展现数据分析的结果了。这种情况下，数据是对客观事物的写实，人们只是对就数据进行了简单的加工和

业务架构定义企业战略、业务流程与组织能力，对齐客户需求与业务目标；应用架构规划支撑业务的核心系统与功能模块，实现端到端协同；数据架构确保各系统间的数据能够准确、一致地流动（如统一商品编码、实时库存同步）；通过技术架构选择合适的技术工具和基础设施（如云计算平台、微服务框架）。公众号中如下的图片，很好的体现了如同人体的“骨骼-肌肉-神经-血液”系统的4A 架构体系。