详解AI在制造业供应链管理的5大应用
制造业供应链覆盖企业从采购原材料到交付成品的全流程，包含采购、生产、物流、质量管控及售后服务等核心环节。在客户追求快速交付的竞争环境下，每个环节的高效衔接都直接影响产品交付速度和资源利用率。供应链管理 (SCM) 是指以最经济的方式规划、控制和执行制成品供应链（从材料到生产再到分销）所需的一系列活动。涵盖优化物料、信息和资金流所需的流程的集成规划和执行，其核心任务包括计划需求、采购策略、
ai工业应用
AI正在接管实验室：药物研发和工业的应用效果
涉及多个企业和组织，涵盖医药研发、工业优化、科学实验及实验室智能化等领域。这些案例展示了AI如何通过数据分析、模型预测、自动化流程等手段提升实验效率、降低成本并推动创新。AI助力实验行业案例Mayo Clinic（医疗实验领域）利用AI优化临床决策流程，加速药物研发。AI助手分析患者医疗数据，提供诊断建议，显著缩短研发周期并提高准确性。应用效果：在药物实验环节减少了人工干预，提升了研发效率。
Agentic AI 会是继AI数据分析之后，下一个大型工业AI应用吗？
如果你还没怎么听说过Agentic AI（代理式人工智能），那可得做好准备，因为你很快就会经常听到它了。为什么呢？因为它正迅速成为工业运营软件中AI应用的一个重要组成部分 —— 就像我们见证过的AI数据分析，以及最近在工业AI助手和Co-pilot技术中应用的生成式AI一样。为了说明Agentic AI在工业生产运营中的适用性，AVEVA 公司日前在美国旧金山举办的 2025 年 AVEV
装备类企业的AI战略发展浅析
AI热浪席卷了整个产业—但是，很多时候人们讨论AI有一种FOM的情况（注：Fear ofMissing-就是怕自己不用AI被市场甩开），当然也无需焦虑，没有那么快，尤其是在节奏相对慢的工业领域。而且，技术的采用通常有个过程，有一些“发烧友”级别的会走在最前沿，能够容忍它的不成熟—并且成为技术的测试和改进者，当然也因此获得早期的技术红利。而第2个阶段属于一些创新型企业，通常是看到了潜能就会积极
生成式 AI 在 B 端软件中实践的思考
我一直认为 C 端软件和 AI 的结合会更顺畅一些，例如，笔记工具“墨问”最近推出了 MCP 功能，允许我在各种客户端中与 AI 交互，并将结果通过 MCP 保存至其中。这是因为大部分情况下，C 端对准确性的容忍度更高。B 端软件则不同，其对准确性要求极高，尤其在金融、医疗等行业。本文简单谈谈关于生成式 AI 在 B 端软件中实践的一些思考。AI 在 B 端软件中的一些场景1、结合