导语： 在全球供应链重构的背景下，工业软件不再仅仅是辅助生产的工具，而是制造业的“核心引擎”。思捷智云认为，真正的工业数字化，是利用 AI 与数据驱动，实现从“物理世界”到“数字机理”的深度重构。

1. 现状：被低估的“重工业”软件

长期以来，国内工业企业习惯了“重硬件、轻软件”。然而，随着人口红利消退，依靠老师傅经验支撑的生产模式已达极限。当前的挑战在于：如何将零散在车间的碎片化经验，转化为可计算、可预测的数字模型？

2. 深度纵深：AI 与数据驱动的工业新基建

• AI 工业视觉：从“人工抽检”到“全量实时监控”。 传统的视觉检测依赖固定算法，难以处理复杂背景或微小形变。我们引入深度学习模型，使工业相机具备了“类人脑”的理解力。在精密加工、布匹瑕疵检测等领域，AI 能在毫秒级识别微米级缺陷，并自动分类缺陷成因，直接反馈至生产端进行参数修正。

• 数字孪生与机理模型：让数据拥有“物理深度”。 纯数据驱动的模型往往缺乏可解释性，我们将物理法则（如热力学、流体力学）融入 AI 训练中。通过构建机理模型，软件可以模拟设备在不同工况下的疲劳磨损，实现“预测性维护”——在故障发生前 48 小时准确发出预警，避免非计划停机带来的巨额损失。

• 智能排产（APS）：解决万级变量的最优解。 面对多品种、小批量的生产需求，传统 Excel 排产早已失效。智能排产软件利用启发式算法与强化学习，综合考虑人员、设备能力、原材料到货、能耗成本等万级变量，在数秒内产出最优排程，使设备综合效率（OEE）提升 15% 以上。

3. 思捷智云视角：软件必须“长”在生产线上

我们主张，工业软件的开发必须下沉到工厂一线。软件不应是美观的看板，而应是能够参与决策的“数字大脑”。

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