AI 读懂工厂：非侵入式智能体解锁数智化新解法
并非企业主无意升级，也非资金短缺，症结在于工厂内那些陈旧的 MES、ERP 及 SAP 系统，宛如一座座数据孤岛，彼此语言不通。即便引入再顶尖的 AI 算法，若数据无法接入，一切皆是空谈。传统模式如何应对此局？依靠 API 接口。听似完美，现实却颇为残酷。近期目睹一位制造业架构师分享的实例，极具代表性：某工厂需对接 SAP 与 MES 两套系统，IT 部门排期至少耗时三周，分别开发接口。结果如何？MES 系十年前的自研版本，接口文档早已遗失，联调宣告失败。最终被迫采用 Selenium 脚本模拟操作，却因
AI系统工程师岗位说明
一、主要职责：1、承担 AI 与智能制造融合应用的总体规划及实施，促进 AI 技术在生产线上的实践应用；2、主导 AI 应用与既有系统（MES/MOM/ERP/OA等）的架构设计与集成对接；3、发掘制造现场业务场景（质量管控、设备运维、生产调度、管理决策），推动 AI 应用从零到一实现；4、承担 AI 项目的技术方案评审、落地推进及成效验证；5、充当生产车间、IT部门与外部供应商的技术纽带，促进跨职能团队协作；6、参与制定 AI 技术标准、数据管理体系及应用规范，并持续改进优化。二、任职要求：1、本科及以