制造业
从战略共识到首批项目：制造业 AI 落地，先跑一个“小而硬”的闭环
AI 已经成为共识，但制造企业的第一批项目到底从哪里开始？慧工智能（原慧工云）创始人兼 CEO 朱鹰在现场给出的答案是：不要先做大平台，先跑一个真实业务每天愿意使用的“小而硬”闭环。
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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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议程定了：7月25日东莞松山湖，我们把"制造业AI怎么落地"这件事，摆到桌面上聊
制造业这几年不容易，AI又喊得震天响，可真正能落到车间、落到报价单、落到良率上的，太少。我想做的，就是把"能落地的人"和"想落地的人"凑到一张桌子上。
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别人还在画AI地图，东莞直接掏出AI导航：一座万亿制造城的硬核AI路线图曝光
167个案例告诉你"别人做成了什么"，但没告诉你"他是怎么做到的"——那个在车间里蹲了两个月、把老师傅经验翻译成算法的人是谁？那个系统上线后还在持续迭代、不让效果衰减的机制是什么？那个让中小企业花几万块就能起步的方法论是什么？
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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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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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