1、目录引言.1理解软件定义制造.2关键概念与技术.2挑战.2优势.3工业制造业如何 AI 优先.4AI 如何改变制造业.4软件定义制造与 AI 优先的智能制造系统关键组件.5开放制造中心：智能制造的架构设计.6案例研究 1：新能源储能监控系统.7案例研究 2：半导体生产监控与设备控制.8未来趋势.9白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案1引言在全球工业领域，软件定义制造（Software Defined Manufacturing,SDM）和人工智能（AI）正在引领一场智能制造革命。这场变革不仅重新定义了生产流程，还改变着工业企业的运营模式。软件定义制造作为一种新

2、兴的制造模式，强调利用软件技术优化和控制生产流程，实现更灵活、高效的生产管理。结合工业 AI 强大的数据处理和分析能力，软件定义制造正推动制造业向更高级别的自动化和智能化发展。本白皮书将阐述软件定义制造和 AI 如何成为现代工业生产的关键力量，通过设备实时监控、预测性维护、远程运维等各类智能应用，提高生产效率和产品质量，同时降低成本和资源消耗。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案2理解软件定义制造软件定义制造是工业 4.0 在实际生产中的具体体现，它代表了制造业向数据驱动、网络化、智能化方向转型。软件定义制造利用软件和信息技术来驱动和优化制造过程，软件不仅是生

3、产过程中的一个辅助工具，也成为了定义、控制和管理整个生产系统的核心要素。关键概念与技术实时可见：软件定义制造通过集成 AI 和机器学习算法，使整个制造过程和生产数据可被实时监控并可视化展示。数字化运营：通过打通各类系统和设备的连接、数字孪生和 AI 驱动的自动化控制，提高生产效率和生产质量。自动化制造：通过各类智能应用，使生产系统能够实现自主决策和优化，优化供应链管理和生产。挑战传统网络硬件数字化不足：许多工厂使用的老旧网络设备存在高延迟等问题，与现代技术标准不兼容，并且存在安全隐患，这些问题限制了数字化转型的步伐。设备标准化缺乏：工厂中关键的信息技术（IT）和操作技术（OT）基础设施缺乏统一

4、标准，阻碍了产品价值链的扩展性和创新能力。IT 与 OT 设备隔离：实现 IT 与 OT 基础设施之间的端到端数据通信需要标准化的协议和传输流程。目前，许多工厂尚未建立这样的标准和流程，导致数据孤岛。OT 设备网络化不足：许多传统的 OT 设备和协议原本不支持网络连接功能，为了启用最新的通信和安全协议，需要对这些设备进行端点升级，而升级的成本往往高昂。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案3基于以太网电缆的连接问题：以太网电缆在工厂环境中容易受到重型机械的运动和环境变化影响而损坏或断裂，影响网络的稳定性。网络覆盖不足：工厂内部可能存在网络覆盖的盲区，这导致关键的

5、数据系统和业务洞察无法覆盖到所有区域，影响了整体的运营效率和数据的完整性。优势提升客户满意度提高生产力降低成本实现自动化生产数字化控制中心可持续生产白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案4工业制造业如何 AI 优先AI 如何改变制造业预测性维护：利用 AI 和机器学习算法分析传感器和设备数据，预测潜在故障和维护需求，减少意外停机时间，提高生产效率。质量控制：通过 AI 图像识别和数据分析技术，自动检测和分析产品缺陷，确保产品质量，减少人工检查成本，提升产品合格率。流程优化：利用 AI 对生产流程进行实时监控和分析，分析各类数据源、识别瓶颈环节、优化作业流程，以降

6、低生产周期，提升资源利用和生产效率。供应链管理：利用 AI 进行需求预测和库存管理，实现供应链的智能化，减少库存成本，提高响应速度和供应效率。能源管理：通过智能监控和数据分析优化能源消耗，实现节能减排，降低生产成本，支持绿色制造。协作机器人（Cobots）：集成 AI 技术的协作机器人能与人类工人共同工作，提高生产灵活性和安全性，适应复杂或变化的生产需求。需求预测：运用 AI 算法分析历史数据，预测市场趋势和消费者需求，帮助企业制定更准确的生产计划和库存策略。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案5软件定义制造与 AI 优先的智能制造系统关键组件工业物联网和边缘