07CR41-1SBP260020R1001随着近年来物联网、AI、5G 等新技术的应用，“智能制造”热度高居不下。但机遇往往与挑战并存。无论是研发设计环节的低效、生产管理环节的排期缺乏弹性、传统经营管理中存在的供应链管理刚性固化，还是传统运维存在无法实时反映设备运行态势、警告分析不够智能、警告根因难以确定等问题，都为工业双转型增加了障碍。
仔细观察这些难点不难看出，所涉及的问题分布在制造业的不同生产环节，要想实现制造业全生命周期的数字化，要落地到行业具体的应用场景，需要产业链上下游企业共同努力，包括设备提供商、软件开发者、系统集成商、服务提供商、终端用户等共同参与。
07CR41-1SBP260020R1001一般来说，智能制造生产环节分为：研发设计、生产管理、运营管理、运维服务四个阶段
首先，在研发设计环节，传统制造企业研发设计面临市场需求响应慢、团队内部沟通低效、产品设计与生产条件不匹配等问题。
其次，随着企业生产规模不断扩大、产品定制属性不断增强，传统生产模式引致的库存管理滞后、排期缺乏弹性、物料采购难以满足生产管控等问题逐渐成为企业发展的重重阻力，如何将数字化、智能化技术应用于企业生产管理，成为企业的“燃眉之急”。
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以冶金行业为例，设备管理领域普遍存在着基础管理、点检管理、检修管理、备件管理等方面问题。
07CR41-1SBP260020R1001再到企业运营管理环节，当前客户需求多元化、定制化趋势愈加明显，传统经营管理中存在的供应链管理刚性固化、库存管理和订单管理缺乏弹性等问题，成为企业发展软性桎梏。如何在有限产能的背景下，灵活、快速满足客户个性化需求，提升企业经营管理效益，成为数字化转型背景下急需解决的问题。
而以电力行业为例，当前发展面临电量增长乏力、低效和无效投资、购电成本过高、资金使用浪费等诸多挑战。
07CR41-1SBP260020R1001通过支持各种类型的数据源和数据接入的方式，将数据接入系统后对数据进行充分地整理和归纳，并生成对应的数据业务模型。再基于先进的 AI 技术，例如文本解析、实体识别、语义理解、 图像识别，构筑一整套的语义分析与图像分析的底层引擎能力，并结合系统内置的行业知识图谱和 算法模型，提供智能问答、文档搜索、决策分析、数据预测等多项顶层功能。
对于工业企业而言，安全、稳定生产是底线，传统运维存在无法实时反映设备运行态势、警告分析不够智能、警告根因难以确定等问题，做到故障预先提示，实现设备的远程、快速诊断和维护，显得越来越有必要。
