产业智能化升级新路径：AI与PLM协同赋能制造转型

在当今新质生产力蓬勃发展的大环境下，工业AI技术正经历前所未有的快速迭代，制造业已步入以知识为驱动、以智能决策为特征的高级发展阶段。然而，大量制造企业仍面临共性困境：工艺诀窍散落流失、产业知识难以复用、各系统数据呈现孤岛化，企业构建Agent体系缺乏统一规范，业务与智能体之间协同不畅，阻碍了企业追求精益化提质、降低成本增加效益的升级进程。

在此情势下，AI赋能新质制造专题研讨会于6月27日在上海鸿企中心成功举办。本次会议以"知识中枢与Agent协同的产业跃升之路"为核心议题，聚焦制造企业智能化升级关键课题，邀请各领域数字化负责人与工业AI专家，就政策红利、Agent标准化构建、AI+PLM融合、知识资产积累四大维度展开深入交流，共同探寻智能制造突破之路。

会议期间，易立德资深业务顾问包老师在《易特克斯PLM 数字化平台+AI解决方案》专题分享中指出，PLM平台作为制造企业研发核心支撑，承载着产品全生命周期的图纸、工艺、BOM、项目等关键数据，是企业最具价值的知识资产载体，更是构建企业知识中枢的重要基石。

传统PLM三大核心挑战：

大量研发数据虽存储于系统中，但检索效率低、复用困难，众多工艺经验与研发Know-how随人员流动而逐渐消亡；

传统PLM以流程管理为重心，变更协同周期长、部门间协作效率低，难以匹配快速变化的市场节奏；

系统仅能存储数据、管理流程，缺乏分析、推荐、思考能力，无法主动为研发人员提供决策支持。

针对上述挑战，包老师系统介绍了易特克斯PLM平台与AI深度融合的综合解决方案，从四大维度全面激活企业研发知识资产：

基于RAG 与 GraphRAG 技术构建企业研发知识图谱，实现自然语言智能检索，研发人员以业务语言提问即可精准定位相关资料，从 "人找知识" 转变为 "知识找人"；

基于企业历史工艺库智能推荐相似方案与最佳实践模板，帮助研发人员站在前人基础上快速推进，解决"老员工带不走、新员工成长慢" 的人才梯队困境；

03.智能变更分析

自动分析变更影响范围，智能识别关联的图纸、工艺、BOM，预判变更成本与风险，为变更决策提供完整数据支撑，避免 "改一处、崩一片" 的被动局面；

将AI能力深度融入研发流程，实现图纸智能审签、BOM自动校验、项目进度智能预警等场景自动化，使研发人员从繁杂事务中解放出来。

他强调，AI+PLM 的最终愿景是构建企业级研发知识中枢。以PLM平台为核心载体，贯通多系统数据孤岛，将分散的隐性知识显性化、零散知识系统化、静态知识动态化，最终形成企业专属的 "研发大脑"。这不仅是一套技术方案，更是制造企业从 "经验驱动" 向 "知识驱动"、从 "数字化" 向 "智能化" 转型的核心支撑。只有将知识管理好、运用活，企业的 Agent 协同、智能决策、精益生产才能拥有稳固基础，新质生产力的价值才能真正落地。

近年来，上海已构建以"AI+制造"为核心的制造业数字化扶持政策体系，涵盖顶层设计、专项行动到具体项目申报，重点扶持上海支柱和新兴产业，为积极拥抱"AI+PLM"的企业提供了难得的"借力"机遇。通过部署和应用AI+PLM，可精准对接政策支持方向，有效提升研发与生产效率，降低数字化转型投入成本。