智改数转新解法:AI 与工业软件赋能智能制造

引言：2026年6月26日，“2026工业AI+智能制造(西南)论坛”在成都成功举行。本次论坛以“工业AI深融智造西南升级”为主题，深度探讨工业AI与智能制造融合的技术应用与落地路径。我有幸参加并听取了来自工业软件厂商和行业客户分享，收获颇多。本文分享的内容是《AI时代软件赋能制造企业转型升级的实践与思考》主题报告，供参考和交流学习。

[解读]

国家从顶层文件配套产业培育、场景推广、数据建设专项支持，明确 2027 年量化落地指标，制造企业加速采购 AI 化工业软件；
工业软件从单一数字化工具，转变为承载工业数据、行业知识、AI 智能能力的综合平台，由 “软件营收” 转向 “数据资产 + 智能服务能力”；

[解读]

工业场景对数据、结果零容错，而 AI 为概率计算，存在 “幻觉” 。AI 不会颠覆、替代工业软件，而是赋能演进、放大原有价值。
在 AI 时代，工业软件的价值非但没有被削弱，反而正在被重新放大。

这主要基于两点核心逻辑：

第一，“机理模型 + 工业 AI” 的双驱动模式，正在成为新的增长引擎。我们不再是单纯依赖物理公式，也不是盲目相信 AI 算法。而是将两者结合，用机理模型保证工业场景的精确性和可靠性，再借助 AI 的深度学习能力，打破传统模型的局限，实现优势互补。

第二，AI 的发展离不开高质量的数据，而这正是工业软件的核心壁垒。工业软件经过长期积累，已形成了从数据到模型再到应用的完整闭环。更重要的是，它为高端企业的核心数据构建了完善的保密和安全体系，这是通用 AI 平台难以企及的。

[解读]

制造企业完整的业务链路覆盖需求与设计、工艺与仿真、计划与制造、交付与服务四大阶段，串联全流程业务模块：前端 PDM 承载需求、设计管理；中段 MPM 统筹工艺路线、资源、质量规划；车间层 MOM 负责排产、数据采集、现场监控；后端 MRO 落地售后维保，ERP 贯穿全链路做资源统筹。

过去转型痛点多是单点系统缺失，如今矛盾变为多系统割裂、数据不通、设计 – 工艺 – 生产 – 服务业务断层。PDM/MPM/MOM/MRO 各自独立，流程、数据无法双向流转，研发工艺知识难以直达车间，现场生产数据也无法反向优化前端设计。当下，制造企业升级的核心诉求，就是打通全链条一体化协同，实现研发、工艺、生产、售后数据与业务闭环。

三大典型场景的落地实践

[解读]

PLM 数字化研发：AI 落地异构数据治理、零件智能复用、多专业协同、产品构型管理，打通需求到设计发布全流程；

MPM 数字化工艺：依托 AI 实现模型特征识别、工艺自动推理、产线仿真均衡，覆盖工艺规划、设计、执行全链路；
MOM 数字化制造：AI 支撑智能排程、跨工厂协同、全流程质量追溯，串联计划、生产、质检、仓储业务。整体实现研发 – 工艺 – 制造全链条 AI 赋能一体化，适配集团型制造企业自主可控数字化转型需求。