AI在制造业质检中应用方向，涵盖了从外观到功能、从尺寸到装配、从声音到材料等多个维度的智能检测场景, AI在这些场景的应用，提升制造业质量控制效率和精准度。

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。

传统的故障管理依赖人工经验与事后维修，效率低且被动。随着人工智能技术的发展，故障分析AI模型正在为故障诊断和解决注入“智慧基因”。

工业软件1. 工业软件定义工业软件是指在工业领域里应用的为提高工业研发设计、业务管理、生产调度和过程控制水平的相关软件与系统按照执行单元分类嵌入式软件非嵌入式软件按照作业类型分类研发设计类生产调度和过程控制类软件业务管理类软件2. 工业软件工业软件是工业产品工业软件是高端工业产品，而且是中国制造2025的主要’难点’。工业软件是专门学问工业软件是一门集工业知识和‘know How’为一身的学问，它

超自动化 = 人工智能 × 机器人 × 数字孪生 × 人类决策

智能数据集成是指利用人工智能、机器学习、自然语言处理、语义技术等智能化手段，对来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行自动化的发现、理解、清洗、转换、组合和交付，以支持数据分析、BI、AI应用等下游需求。特性传统数据集成智能数据集成核心能力基于规则的ETL/ELTAI/ML驱动的自动化、推荐、推断数据处理手动编写映射和转换规则自动推荐或学习数据模式、映射和转换数据发现手动、基于元数据目录自动扫描

工业AI正深度重构制造业基因，从智能优化生产、预测性维护到本质安全升级，实现“增产、降耗、提质、保安全”核心价值。人工智能（AI）技术正以其强大的渗透力和创新性，重塑制造业的生产模式与管理格局。AI与物联网、大数据、5G等前沿技术的深度融合，为制造业的智能化转型提供了核心引擎，并在智能制造、研发创新、知识管理等全链条环节实现了深度赋能。

灯塔工厂”由世界经济论坛（WEF）与麦肯锡联合评选，代表全球制造业智能化与数字化的最高水平。它们不仅实现了生产效率的飞跃，更在可持续性、敏捷响应和个性化定制方面树立了标杆。“灯塔工厂”是工业4.0技术的应用典范，工业4.0的核心技术包括:大数据分析、自主机器人、数字孪生、横向和纵向系统集成(一体化)、工业物联网、网络安全、云计算、增材制造(3D打印)以及增强现实。

数字化转型不只是技术转型，从本质来说，是人的转型。早期的转型尝试往往采用一种自上而下、由CEO主导的"一把手工程"模式。然而，随着转型的深入，数字转型也需要向"全员参与"模式演进。

上世纪八十年代改革开放，该企业从西方国家引进技术，派了个团队过去学习，大家白天紧张的学习，晚上还要复盘交流总结，对别人的技术不仅知其然，而且知其所以然，也就是我们常说的掌握了“know-how”，即DIKW模型中的知识。企业需要加强知识管理，将许许多多团队的显性知识汇集成组织的显性知识，变成标准或规范，从而实现将这些标准和规范不断的复用持续赋能企业内部的个体，如此循环往复、螺旋式上升。比如对于钢铁