從18世紀在英國發(fā)起的第一次工業(yè)革命開始，如何利用不斷創(chuàng)新改良的機器或持續(xù)演進的各種科技取代人工勞動力，以提升生產效率、擴大制造規(guī)模，成為人類一直在追求的目標。如今隨著物聯(lián)網(IoT)與人工智能(AI)等新興技術的崛起，以及德國提出的“工業(yè)4.0”愿景，工業(yè)革命已經邁入第四個階段，其目標是推動傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字轉型，打造導入IoT與AI技術的智能化工廠，通過大數(shù)據(jù)的收集與分析，以及利用各種數(shù)字化技術構筑的虛擬模型，讓現(xiàn)實世界的生產效率與良率更高，同時節(jié)省成本、提升安全性并激勵產品創(chuàng)新。

那么，智能制造的未來會是什么模樣?

制造業(yè)數(shù)字轉型驅動創(chuàng)新

從自動駕駛車輛到智能手表，如今市場上各類電子系統(tǒng)越來越復雜，不但需要整合各種機電零件與軟件，還要求更高的連接性以及導入可持續(xù)性概念，為制造業(yè)在產品設計研發(fā)、生產線與供應鏈管理等方面都帶來了許多挑戰(zhàn)。西門子(Siemens)數(shù)字工業(yè)軟件大中華區(qū)副總裁暨中國臺灣地區(qū)總經理陳敏智表示，這些復雜產品的開發(fā)需要工程師的跨領域知識，像是進行散熱、跌落試驗等多物理模擬，以及不同團隊之間更多的協(xié)同合作;要讓難度日益升高的產品開發(fā)速度跟上需求，就必須擺脫傳統(tǒng)方法，進行數(shù)字轉型。

“在制造業(yè)數(shù)字轉型的過程中，以往界線分明的IT與OT會越來越密不可分”，陳敏智解釋，“IT就是包括像是企業(yè)資源計劃(ERP)、供應鏈管理等，而OT就是生產設備的管理，像是工業(yè)控制系統(tǒng)/數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(ICS/SCADA)?！痹诋a品制造過程中，SCADA會收集很多的數(shù)據(jù)，而是否能把這些從不同機器收集到的數(shù)據(jù)去跟整體良率、或是跟針對哪一家客戶、那一種原物料生產出來的結果作一些分析比對，就是IT與OT的融合;這些數(shù)據(jù)與分析結果慢慢累積成為有用的信息，甚至以AI的方式來指導生產，就能夠實現(xiàn)智能制造，這不僅能讓廠商達到在營收與利潤方面的提升，也能降低打造產品實體原型的成本。

陳敏智指出，為協(xié)助制造業(yè)廠商順利完成數(shù)字轉型，西門子提供的解決方案包括三大主軸：“一是全面性的數(shù)字孿生(Digital Twins)技術;二是針對不同應用與環(huán)境打造的定制化的可調節(jié)、現(xiàn)代化方案;三是一個具彈性的開放性生態(tài)系統(tǒng)?！蔽覀冊谑昵熬椭贫四繕耍獙⑻摂M與現(xiàn)實環(huán)境融合，如此在產品從設計、生產到應用的整個生命周期中，每一個步驟在實際執(zhí)行之前，都可以在虛擬的環(huán)境中進行規(guī)劃與驗證;由數(shù)字孿生技術構筑的虛擬環(huán)境與現(xiàn)實世界形成一個閉回路，持續(xù)將來自現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)回饋至虛擬環(huán)境中的模型，進行比對分析與測試，以橫跨整個價值鏈的明智決策與技術創(chuàng)新。

圖1：西門子致力融合虛擬與現(xiàn)實環(huán)境，支持制造商的數(shù)字轉型(圖片來源：西門子)

“數(shù)字化進程并非一蹴而就，依據(jù)企業(yè)的經驗與投資規(guī)模，可能需要三到五年的時間”，陳敏智表示，西門子近期推出的Xcelerator平臺，就是期望藉由結合數(shù)字孿生與云端技術，軟件即服務以及與應用程序開發(fā)平臺的全套解決方案，加速、簡化制造商的數(shù)字轉型過程，實現(xiàn)真正的智能制造。而西門子已經協(xié)助包括電動車廠、登山自行車廠、半導體芯片設計廠商、疫苗開發(fā)廠商、設備制造商等客戶，成功提升生產力與質量、降低產品開發(fā)成本，甚至達成節(jié)能減碳的目標。

西門子數(shù)字工業(yè)軟件大中華區(qū)高科技產業(yè)暨中國臺灣地區(qū)技術總監(jiān)陳松盈補充指出，未來企業(yè)的競爭優(yōu)勢將仰賴是否能夠成功數(shù)字轉型，而要實現(xiàn)全面數(shù)字轉型，需要從技術、人與流程三個方面考察：“一是要好好利用并正視過去僅作為支持的IT與OT技術，二是人員思維的轉變，第三是檢視有哪些流程是可以利用最新的IT/OT技術來進行數(shù)字化改造”;同時他也建議在數(shù)字化過程中，可以從三個方向來訂定轉型策略──首先是設定基準目標、了解目前現(xiàn)實狀況的最大差距，并規(guī)劃要花多久的時間來達成目標;其次是平衡數(shù)字轉型的投資成本與回報;最后就是要尋找一位能共同成長的正確合作伙伴，避免為省錢而采取“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”的作法，否則可能失去競爭先機，還得投入額外成本與時間來補救。

圖2：西門子Xcelerator全套解決方案平臺

陳松盈表示，西門子深刻了解工業(yè)軟件是企業(yè)取得競爭優(yōu)勢的關鍵，近年來持續(xù)通過收購等模式，投資工業(yè)軟件領域;迄今投資金額已超過100億歐元，并在全球部署了1.27萬軟件工程師，致力于開發(fā)、完善能協(xié)助客戶融合虛擬與現(xiàn)實的數(shù)字轉型解決方案;而除了支持具彈性的授權、安裝與購買模式，西門子認為云端化是工業(yè)軟件的未來發(fā)展趨勢，能支持客戶不受時間與空間限制的異地協(xié)作、按需求使用，也能共享數(shù)據(jù)、降低成本。Xcelerator平臺也是基于這樣的概念開發(fā)，支持電子和機械設計、系統(tǒng)模擬、制造、營運和生命周期分析，也支持低代碼的快速APP開發(fā)平臺，能輕松構建、整合和擴展現(xiàn)有數(shù)據(jù)和系統(tǒng)，讓客戶打破傳統(tǒng)各自獨立的工程學科(如電子、機械或軟硬件)領域界線，快速、可預見地迎向未來。

結合AI智能制造實現(xiàn)可持續(xù)未來

制造業(yè)的數(shù)字轉型與智能化，不只與生產力的提升、成本與風險的降低密切相關，更是達成ESG永續(xù)目標、實現(xiàn)凈零碳排、對抗氣候變化的關鍵助力。誕生于2020年并立志讓“使用AI像用水用電一樣自然”的中國臺灣新創(chuàng)公司詠鋐智能(Chimes AI)，就著重于通過結合AI的智能制造解決方案，為企業(yè)創(chuàng)造ESG價值。該公司首席執(zhí)行官謝宗震表示，包括在制造現(xiàn)場通過AI技術以軟實力建立數(shù)字孿生模型或生產制程的模擬，以支持節(jié)能減碳設計與流程最佳化，也能利用AI降低安全風險、預測供應鏈變化及幫助進行決策。

謝宗震舉例指出，Chimes AI先前曾對開放性的、全中國臺灣土壤生產力調查報告數(shù)據(jù)進行分析，歸納出緊鄰工廠的農地受重金屬污染的機率較高，而經過AI預測在早期協(xié)助制造商以更精準的方法改善廢水處理效率，不但能大幅減少因土壤污染造成的農作物損失，也能協(xié)助制造商符合環(huán)保的標準。Chimes AI也曾利用AI數(shù)據(jù)分析──包括不同機器設定以及不同區(qū)域工廠的溫濕度差異等信息──協(xié)助紡織廠最佳化其染料組合，以達到良率的提升，降低因染色失敗需要返工所產生的原料及時間成本。此外還有利用AI預測生產線非計劃停機可能造成的財物損失、人員安全風險或環(huán)境污染，以及工廠能源需求評價等。

圖3：Chimes AI將AI項目開發(fā)由數(shù)月縮短至數(shù)天，并助力可持續(xù)性推動(圖片來源：Chimes AI)

謝宗震強調，對大多數(shù)的企業(yè)來說，利用AI解決方案實現(xiàn)智能制造、分析大數(shù)據(jù)以產生洞察或預測信息等工作，最大的痛點在于缺乏具備AI專業(yè)的人才，還有往往得花數(shù)月的時間收集相關數(shù)據(jù)、建立模型，以及需要跨領域專家的協(xié)作，使得AI的“落地”表現(xiàn)不佳，也很難擴大應用規(guī)模;而Chimes AI致力于提供無代碼的AI模型，建立與IoT/ERP數(shù)據(jù)管理平臺，打破傳統(tǒng)AI開發(fā)流程，沒有AI技能的人員就能操作、也能將開發(fā)時間縮短至數(shù)日，如此將能擴大應用規(guī)模，讓效率更高、更具綠色環(huán)保概念的智能制造“遍地開花”。以實現(xiàn)可持續(xù)性為目標，Chimes AI期望能有更多企業(yè)利用該公司的平臺快速導入AI，因為我們只有一個地球!

賦予未來工廠邊緣智能——MCU/MPU扮要角

要打造智能工廠、實現(xiàn)工業(yè)4.0愿景，微控制器(MCU)無疑扮演了關鍵角色，特別是在包括傳感器的端點(Endpoint)設備與負責連接云端的網關等邊緣設備的應用上，如何因應在連接性、安全性方面越來越多的要求，將成為主要課題。ST技術營銷經理Daniel Wang表示，邊緣端系統(tǒng)因為性能與內存容量有限，必須執(zhí)行更精確的分工，以確保橫跨各個處理單元的智能運算資源的正確分配;例如在必須針對傳感器產生的數(shù)據(jù)先進行微觀層次分析的端點設備，可能會先進行初級的檢測或數(shù)據(jù)分類，產生的信息再傳送至網關進行中級決策，這使得AI神經網絡運算在分析異質資料時可充分發(fā)揮作用，當需要更大算力進行最終宏觀決策時，才將數(shù)據(jù)送至云端。ST具備廣泛選擇的ST32系列微控制器與ST32 Cube開發(fā)套件，就能支持此類應用需求。

圖4：能為安全智慧制造提供廣泛支持的ST生態(tài)系統(tǒng)

Daniel Wang舉例指出，針對工業(yè)物聯(lián)網端點設備應用，訴求超低功耗、高安全性的STM32U5能滿足需求;此外，采用Cortex-M4核心的STM32G4，則能在數(shù)字電源與電機控制方面發(fā)揮長處。而在網關的應用上，整合了Cortex-M7及Cortex-M4雙核心的STM32H7，以及整合兩顆Cortex-A7核心、1顆Cortex-M4核心的更高級別STM32MP1系列MPU，能用于人機界面及圖形語音識別等AI神經網絡，以及為電腦視覺方面提供支持。搭配ST的AI生態(tài)系統(tǒng)STM32Cube擴充套件STM32Cube.AI，還有NanoEdgeAIStudio自動化機器學習工具，能為客戶打造先進、安全的智能制造環(huán)境。

低功耗藍牙的多樣化應用

除了微控制器/微處理器，無線連接技術在智能制造、工業(yè)物聯(lián)網等應用上的重要性同樣顯著，具備各種優(yōu)勢的低功耗藍牙(BLE)是其中之一。德州儀器(TI)資深應用工程師郭錦誠表示，在2010年與藍牙4.0規(guī)格一起誕生的低功耗藍牙，雖與經典藍牙同樣使用2.4GHz頻率，但在調變模式、信道與跳頻機制等方面都有所不同，并采用為低功耗設計的同步協(xié)議，目標市場是低功耗、低延遲與低傳輸量的應用。

圖5：TI的新一代低功耗藍牙芯片

低功耗藍牙主機(通常是手機)與周邊設備的聯(lián)機，是通過后者發(fā)送廣播信號、前者進行掃描配對而建立;在聯(lián)機之后，主機與周邊會定期進行聯(lián)機事件以交換數(shù)據(jù)/確認彼此的存在，其余時間都維持睡眠狀態(tài)，因此能維持相當?shù)偷暮碾姟５凸乃{牙支持四種拓撲──點對點、一對多(星狀)、信標(beacon)與網狀網絡(Mesh);最新的Mesh模式主要應用在連網照明。郭錦誠指出，TI自2010年已經推出四代的低功耗藍牙芯片，最新的CC2340x除了實現(xiàn)硬件上的成本、功能與質量最佳化，也提供易用軟件工具以加速產品開發(fā);在工業(yè)相關領域可支持如貨架電子紙標簽的自動化更新、智能電表讀取、個人化醫(yī)療設備(血糖/體溫監(jiān)測)等應用。

融合OT與IT防護阻斷安全威脅

因應生產領域或所謂“營運技術”(OT)關鍵基礎設施中發(fā)生的安全攻擊事件逐漸頻繁且日益嚴重，業(yè)界安全設備或方案商提供各種不同見解與解決方案，將安全概念以及防范手法套用在關鍵的OT/生產場所。

然而，傳統(tǒng)信息技術(IT)網絡環(huán)境并不同于OT網絡環(huán)境。Fortinet中國臺灣區(qū)OT安全技術顧問徐嘉鴻指出，二者的最大差異在于OT/生產網絡對于“可用性”(availability)的要求重于一切，必須以穩(wěn)定、持續(xù)工作為優(yōu)先，而這也是為OT領域提供安全解決方案的入門級門坎。

為了更有效地控制OT環(huán)境或企業(yè)的基礎信息安全，徐嘉鴻指出，首先必須通過防火墻隔離OT網絡和IT或辦公室網絡(OA)，以利于控管、加密與身份認證。其次，在符合IEC規(guī)范與認證的基礎上，還必須搭配一個易于管理各種不同事件的平臺，進行關聯(lián)與分析，才能確保OT/IT環(huán)境的安全。特別是當環(huán)境中有多樣化的安全解決方案或不兼容的系統(tǒng)，可能支持不同程度的可信度以及各種類型的加密保護與身份認證，成為OT環(huán)境部署與規(guī)劃安全方案的挑戰(zhàn)。

為此，F(xiàn)ortinet推出去中心化的安全解決方案——安全織網(Security Fabric)，為解決威脅，讓針對特定環(huán)境及其特性的多樣化解決方案得以互連、共享信息。“其概念如同在一張網上的點對點通信與信息分享，”徐嘉鴻介紹道，在Security Fabric上的不同解決方案或每個角色都能獨立工作、接收來自不同角色或方案的信息，實現(xiàn)共享、連動或自動化設定。

在部署Security Fabric時，只需依序進行網絡分割、微分割(隔離與限制受損區(qū)域)、網頁服務安全、安全遠程登錄、安全威脅防護、應用程序/事件控管等一層一層進行，并可因應客戶的需求繞開特定系統(tǒng)，協(xié)助規(guī)劃既均衡又安全的OT/IT保護方案。

圖6：整合OT與IT的安全使用情境(圖片來源：Fortinet)

擺脫智能制造的熱問題

隨著電子零件的尺寸持續(xù)縮小，為了支持更多功能，所需處理的能量密度相對提升，具體表現(xiàn)就是產生更多的熱。尤其是因應工業(yè)4.0導入云端、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)管理、智能設備等技術進行智能制造，對于服務器、網通、綠能、農業(yè)、電動車(EV)與醫(yī)療等各行業(yè)應用都帶來了熱議題。

高柏科技(T-Global)項目及FAD項目經理朱怡靜，以幾種主要的行業(yè)應用為例，說明散熱機制在工業(yè)4.0時代的重要性及其處理方法。例如在機房中24小時工作的服務器，當熱累積到一定程度或超過其工作負載時可能會宕機。其熱處理方式是在芯片上貼散熱片，將熱傳到外殼后由空氣散發(fā)出去。當今的5G手機既要求網速與處理能力，還得維持高續(xù)航力，使得芯片處理功率高達10W(峰值甚至15W)，加上手機的結構和鏡頭顆數(shù)越來越多，用于散熱的空間更少，必須使用熱管或均溫板進行熱處理。

電動車則可能面對機組過熱的問題。針對電池模塊可以使用導熱膠泥或封膠填縫于電池之間，將產生的廢熱傳導到電池模塊外殼進行熱交換，同時維持良好的電池溫控。至于車用面板(OLED或Mini LED)則使用不同軟硬度的導熱硅膠導熱至金屬散熱器，保護LED晶粒不受高溫影響造成短路或故障光衰。而無論是太陽能、風力或水力發(fā)電等綠能，都因為無法持續(xù)產出，必須以電池進行儲能，因此同樣采用電池填充法，并在機柜外使用空調系統(tǒng)強制散熱。

朱怡靜并強調，“所有散熱都必須從導熱開始。要將熱帶走，一定要從發(fā)熱源開始就有良好的傳導功能。”為了順利地將熱傳導至特定區(qū)域后再通過元件散熱，一般采用由導熱和散熱組成的散熱模塊。高柏科技提供整合的散熱模塊，并為客戶應用進行各種熱傳導系數(shù)/熱阻等測試，確保符合工業(yè)級散熱需求。

圖7：工業(yè)4.0熱問題解決方案相關產業(yè)與應用(數(shù)據(jù)源：T-Global)

自動化AI平臺落實“智”造轉型

從系統(tǒng)中的基礎傳感器，到先進的智能生態(tài)系統(tǒng)，基于數(shù)據(jù)的各種行業(yè)應用正重新自行定義并變得更智能化。智能工廠或企業(yè)連網融合能源、物流、平臺、特定產品和售后零件等眾多數(shù)據(jù)源，這一切都與智能化、網絡化和自動化有關——關鍵就在于信息和平臺思維。

中國臺灣戴爾科技(Dell)集團技術副總經理梁匯華指出，探討智能制造議題不可或缺的兩件事，首先是在導入過程中產生龐大的數(shù)據(jù)，并對自動化或智能制造帶來影響。為了實現(xiàn)智能制造或智能工廠，必須更深入了解與掌握整個數(shù)據(jù)平臺，尤其是當整個生態(tài)鏈串聯(lián)后，更顯著影響工廠之間或是企業(yè)之間的完整供應鏈及其透明度。其次，為了讓數(shù)據(jù)更透明以及善用平臺即時串接，AI在此發(fā)揮作用。

因此，為了實現(xiàn)“智”造轉型，首先必須以基于大數(shù)據(jù)的平臺做后盾，其次是打造成為自動化或更有彈性的平臺，協(xié)助客戶從元素端到數(shù)據(jù)事件進行整合，并根據(jù)其需求導入應用系統(tǒng)，建立穩(wěn)定的基礎設施。最后，還必須導入AI，通過AI從生產參數(shù)檢視良率與產能等分析，協(xié)助提升客戶體驗、加速創(chuàng)新與自動化調控，才能創(chuàng)造成本優(yōu)勢與差異化，為企業(yè)挹注競爭力。

然而，企業(yè)在利用AI時還面臨著復雜度、龐大數(shù)據(jù)量以及AI與機器學習(ML)專業(yè)等方面的挑戰(zhàn)，為此，Dell聯(lián)手Infinities提供協(xié)助讓AI加速落地的AI Stack解決方案。據(jù)Infinities數(shù)字無限軟件營運長吳宣儀介紹，AI Stack提供有助于GPU更有效管理并加速資源部署的開發(fā)工具，讓AI開發(fā)人員與IT管理者能在此平臺協(xié)作，加速項目開發(fā)以及有效分配資源。

除了數(shù)據(jù)、AI、平臺與應用，梁匯華還強調安全的重要性，“如果安全防護不足，無法百分之百保證不會被攻破，更重要的是必須要保留最后的命脈?！?/p>

圖8：Dell聯(lián)手Infinities AI Stack協(xié)助AI加速落地(數(shù)據(jù)源：Dell、Infinities)

無代碼數(shù)據(jù)分析平臺加速數(shù)字轉型

“數(shù)據(jù)驅動”正成為智能制造的核心議題。然而，目前大多數(shù)企業(yè)中的不同部門，各自以方便檢視的形式管理數(shù)據(jù)，造成“數(shù)據(jù)孤島”;這不僅導致各部門之間協(xié)調困難，而且經常重復繁瑣流程。為了讓龐大的數(shù)據(jù)形成一個類似“數(shù)據(jù)中臺”的概念且有效串聯(lián)，美商訊能集思智能科技(Synergies Intelligent Systems)介紹無代碼(No Code)增強分析平臺，期望讓傳統(tǒng)的工業(yè)在短期內轉型升級至下一代工業(yè)。

為了真正大規(guī)模提升營運效率，Synergies推出數(shù)據(jù)分析驅動的全新營運管理模式——JarviX，導入AI與最佳實踐(best practice)模板，包含精管、AI排程、庫存/良率優(yōu)化、庫存/動態(tài)自動報價以及預測性維護等，還可以轉化成數(shù)字轉型的策略藍圖，協(xié)助企業(yè)找到核心應用的切入點。

據(jù)Synergies首席執(zhí)行官張宗堯介紹，這套完整的數(shù)據(jù)分析平臺使用對話框，并堆疊一系列分析、趨勢預測、異數(shù)洞察、異常偵測、關聯(lián)分析、差異分析等超過數(shù)十種演算模型，因此能根據(jù)不同的行業(yè)背景推薦關聯(lián)問題，迅速找出隱藏問題進行分析，協(xié)助進行決策。

張宗堯說，“JarviX結合了《鋼鐵人》(Iron Man)電影中最聰明的AI和最聰明的人(X教授)，期望讓未來的工業(yè)擁有超強的大腦，展現(xiàn)人機的最佳結合。”因此，該平臺特點在于搭載AI、自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析與深度學習等技術，并重新定義數(shù)據(jù)分析的運作，讓各層級人員只需打幾個字或用口說的方式，就能分析數(shù)據(jù)導出報表，得到比以往更快速、更全面的決策依據(jù)。

此外，Synergies還推出AI分析精進循環(huán)方法論，擺脫過去以人為治，或AI仰賴專家/數(shù)據(jù)科學家的低效現(xiàn)狀，從而為未來智能工廠打造一個自適應、自學習長期循環(huán)。

圖9：解決AI分析無標準解決方案的JarviX(數(shù)據(jù)源：Synergies)

3D體驗平臺協(xié)同共進智能制造時代

隨著產品的功能更復雜、法規(guī)和質量要求日益嚴苛，加上越來越多樣化的軟硬件和機電整合，使得從原本的制造前推到設計整個過程都更具挑戰(zhàn)，電子系統(tǒng)也逐漸在數(shù)字轉型過程中扮演各行業(yè)轉型的核心。

從汽車行業(yè)的角度來看，達梭系統(tǒng)(Dassault Systemes)中國臺灣資深技術顧問林漢鑌指出，預計到2030年，電子系統(tǒng)將占汽車整體價格的50%。因此，電子行業(yè)如今在做IC或PCB設計時，更重要的是如何設計電子系統(tǒng)，使其與電動車實現(xiàn)更好的互動，而這還涉及結構、系統(tǒng)、設計與分析工具、可持續(xù)性與合規(guī)性等方面。

此外，在數(shù)字轉型過程中，除了制造流程的數(shù)字化、自動化，智能管理與維運帶來的“彈性制造”以及產品的良率、質量與服務的優(yōu)化更是競爭力的關鍵。通過數(shù)字協(xié)同平臺，以3D模型的方式串聯(lián)不同部門與信息，建立以數(shù)據(jù)驅動的AI模式進行預測與模擬，可望協(xié)助制造業(yè)加速數(shù)字轉型。

為此，達梭系統(tǒng)推出數(shù)字連接、數(shù)據(jù)驅動、基于模型以及模擬現(xiàn)實的“3D體驗平臺”核心技術——3D EXPERIENCE，能夠協(xié)助建構彈性化、自動化的調度能力，讓各部門協(xié)同工作并串聯(lián)整個制造核心的數(shù)字化，以因應智慧制造時代的需求。

林漢鑌介紹，3D EXPERIENCE是協(xié)同的3D虛實整合平臺，能根據(jù)各行業(yè)的不同應用需求進行項目的設計、模擬、溝通與協(xié)同合作，持續(xù)推進數(shù)字化轉型與數(shù)字孿生技術，從而降低成本、增進營運效益、提高良率與生產力。例如，通過此平臺，協(xié)助汽車電子行業(yè)從數(shù)字化的研發(fā)、工藝到制造過程，提供單一數(shù)據(jù)源且基于模型的跨領域/學科方案，即時在線協(xié)同并打通端對端，執(zhí)行自動化與數(shù)字連續(xù)、智能化設計與分析，實現(xiàn)高品質的生產制造與創(chuàng)新服務。

圖10：包含數(shù)字連接、基于模型、數(shù)據(jù)驅動等核心技術的智慧制造”3D體驗平臺”(數(shù)據(jù)源：Dassault Systemes)

編輯：黃飛

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