与30+工厂的跨国公司CIO一起，在AI应用元年的起点定义制造新规则
别的行业谈AI，谈的是"颠覆"。制造业谈AI，谈的是"良率提升2个百分点值不值""一条产线省3个人划不划算""预测维护的误报率能不能降到5%以下"——每一个小数点背后，都是真金白银的ROI。
活动
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制造业
AI中国行·制造业AI场景应用生态大会-- 诚邀制造业同仁6月27日到无锡参会
在智能制造进入ROI对账的临界时刻，我们都讲究落地、实践、可验证。制造业以其坦诚、严谨让AI幻觉无处遁形，在AI场景应用必须真的到工厂到车间的时候，我们究竟如何研判？这场生态大会，就是让已经上线并创造超预期价值的应用案例走向前台，并还原到需求场景里，帮我们看是怎么想的，怎么做的，还能发生什么。
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从AI焦虑到真正落地：制造业AI的"五步法"，让经验变成企业能力
更准确地说，它把制造企业心中最焦虑的问题摆到了台前：身边所有人都在聊AI，但到了自己企业，到底从哪里下手？数据怎么放？流程怎么接？老师傅的经验怎么留下来？AI做出来的事，到底能不能信？
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告别“AI悬浮”：制造业服务化转型的三阶九步落地法
在制造业向“服务化、平台化、智能化”深度转型的进程中，基于服务的生态系统（Service-Based Manufacturing Ecosystem, SBME）已从理念走向实践。然而，许多企业在构建生态时面临三大核心挑战：
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制造业AI应该从哪里开始？ 你的质量总监为什么第一个想上AI？
IT部门的人有时候反而会犹豫——这个算法准不准？数据量够不够？他们习惯从技术可行性的角度去评估。但质量部门的人想得很简单：现在漏检一个批次，客户投诉一次，损失多少钱？如果AI能把漏检率降下来，这笔账怎么算都是划算的。 这种"经营视角"的差异，是我在筹备这场大会的过程中反复看到的。真正推动AI落地的，往往不是最懂技术的人，而是最痛的那个业务部门。
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不是北京去不起，而是无锡更有性价比
北京、上海固然是好地方。但制造业AI这件事，真正的水位在工厂里，不在高楼里。我把AI中国行的第一站放在无锡，是想让这个品牌从诞生的第一天起，就站在制造业最真实的土壤上。
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拒绝空谈AI！制造业三大系统（PLM/ERP/MES）算力边界与落地红线
在智能制造体系中，PLM（产品生命周期管理）、ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统） 是三大核心业务系统。随着AI深度嵌入，它们对 数据、模型、架构、算力、约束与边界临界 提出了差异化且日益严苛的需求。理解这些需求，是构建“AI原生”工业智能系统的关键。以下从 六大维度 对比分析三大系统在AI赋能下的核心诉求，并给出融合演进方向。
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