收藏文章的消化学习：AI+工业软件

数据战略是基石
AI 的有效性高度依赖于高质量、结构化的数据。企业需要建立完善的数据治理体系，确保从 IIoT 设备、MES、ERP 等系统采集的数据是准确、完整、实时的，并进行有效集成和存储。
思考：AI+的基础是数据治理，我们需要高质量的数据。我们不能再仅仅盯着任务完成或者制度规范的编发，我们需要聚焦结果，就是数据。我们需要结构化的、非结构化的数据。

平台化思维与生态构建
MES 供应商应向平台服务商转型，提供开放的 API 和开发工具，鼓励第三方开发者和企业内部团队基于平台构建定制化的 AI 应用和功能模块。
思考：我们当前的CPS系统还是一个系统，或者说是一个平台，还算不上是生态。如果真的的是生态，那么我们的“衣食住行”都应该离不开他。我们系统的粘性还不够，我们的工作还有很多环节可以脱离系统进行开展，我们系统的功能和服务还不够强大。我们的系统还需要接入更多的系统和服务，我们的系统不能包打天下，但是建成了生态就可以，做强自己、接入更多。海纳百川有容乃大！AI我们要接入，还有外部更多的数据知识我们要接入。

复合型人才培养与组织变革
成功实施 AI + 可组装式 MES 需要具备跨领域知识的人才，包括数据科学家、AI 工程师、工业工程师和业务分析师。企业需要投资于人才培养，并推动组织结构和工作流程的适应性变革。
思考：投资于物，更要投资于人。需要更多人具备这样的意识和能力。

渐进式实施与价值验证
建议企业从具有明确业务价值和可衡量 ROI 的场景入手，进行小范围试点，逐步验证 AI + 可组装式 MES 的效益，并根据反馈迭代优化。
思考：找到关键业务切入点，投入产出比，我们不是去追求技术有多先进，而是思考通过项目攻关能够解决多少痛点、难点、堵点问题。