触摸智能制造的核心PLM与传感器的种类合创新时代
导语：智能制造，源于人工智能的深邃智慧，一般认为它是知识与创造力的无限融合，其中前者是其坚实的基石，而后者则是指精准获取并运用知识以解决复杂问题的能力。这种智慧不仅能够在实践中不断积累和完善知识库，而且还能自我学习、适应环境变化，并通过分析判断来规划自身行为。
一、PLM在工业智能制造中的应用
随着信息技术的飞速发展，智能制造概念如同火星探测器一般迅速深入到了生产制造领域。当前制造业转型，可以看作是一场自动化与信息技术两大浪潮相互融合的大戏，而其中PLM，即产品生命周期管理，不仅成为这场演出不可或缺的一名表演者，更是在工业智能制造中扮演着关键角色。
智能生产
在工业智能制造的工厂里，PLM设计软件为这些高科技产品打下了坚实基础。在这里，每一个CPS（可编程物理系统）都是由精心设计和调试过的代码组成，它们通过ERP与生产计划紧密结合，让新一代MES（Manufacturing Execution System）的操作变得更加高效和精准。
个性化服务
个性化定制完成后，当客户需要维护时，PLM就像医疗记录一样提供详细说明书，使得服务更贴近用户需求，从而实现最优解。这种方式不仅提高了服务效率，也增强了客户满意度。
个性化定制
个性化定制作为工业智能时代的一个标志，在零部件尤其是在发动机这一关键部分上展现无遗。而PLM就像是专家级别的心脏，是整个设计过程中的核心支柱，它确保每一个选定的部件都能和其他零件协同工作，同时保证产品质量达标。
二、智能制造核心
随着时间的推移，smart manufacturing从单元到集成，再到网络化，并逐渐呈现出建模与仿真技术独有的魅力。这并不只是简单地预测结果，而是一种全新的思维方式，将5G、大数据云计算以及人工智能等众多先进技术紧密结合起来，为未来带来了前所未有的可能性。
建模与仿真正在体验一次数字革命，其趋势包括但不限于：
实时仿真，无需等待即刻反馈。
分布式嵌入式仿真，让模型遍布各个角落。
云端建模与仿真，让数据共享更便捷。
多端建模，与不同设备进行有效沟通。
模型资源共享，让创新更加开放。
虚拟现实结合，使用户沉浸感提升。
人工智能驱动混合建模，加速决策过程。
然而，这些变化也带来了新的挑战，比如模型构成越来越复杂，其生命周期更长；模型间存在高度异质性；评估模型可信度极为困难；同时，对于如何最大程度地重用这些模型也是行业内亟待解决的问题。
