不谋全局者，不足谋一隅。当下，随着外部环境不稳定不确定因素增多，客户需求的个性化和市场竞争的不断加剧，给制造企业带来了诸多挑战，粗放的生产模式已不再适应当下企业的发展，企业更加强调柔性、精益和敏捷。APS作为企业实现从长期的供应链优化，到生产计划和车间调度在内的整个生产过程的精确计算和全权掌控的核心，已成为企业破解生产计划制定难题的关键。当下，企业APS应用需求逐渐旺盛，APS应用热潮显现。
物流是智能工厂建设的核心。一个精心设计的工厂物流，自规划起就能够为工厂削减非必要的搬运动作、缩短搬运距离、降低库存水平、加快生产节拍，并消除由此引发的资源损耗，对全面提升工厂的运营效率与产出质量至关重要。
人工智能（AI）已成为驱动新一轮产业变革的核心力量，其技术演进从机器学习、神经网络到深度学习，直至如今的大模型时代，正加速向通用人工智能（AGI）迈进。2025年初，随着DeepSeek等生成式AI的爆发式应用，全球企业迎来AI价值落地的关键拐点。在这一背景下，拥抱AI已非选择题，而是关乎企业生存与竞争力的必答题。
在我国推动科技创新与高质量发展的背景下，制造企业迫切需要先进数字化技术提升研发制造的水平与能力。很多离散制造企业，尤其是大型复杂装备制造企业，常因部门间沟通壁垒和数据传递滞后，导致设计数据无法精准流转至工艺与制造环节，设计与制造协同不足，进而制约了产品质量和生产效率。
当前数字化转型的背景下，制造企业想要实现卓越运营，推行数字化供应链是核心策略之一。然而，供应链管理包含的范畴很广，涉及到采购、生产、配送、分销、零售、供应商关系管理等诸多环节，情况复杂、管理难度大，一直是企业的痛点问题。
随着信息技术的迅猛发展和全球竞争的日益激烈，制造型企业正步入数字化转型的“深水区”。然而，许多企业在投入大量资金和技术后，却发现转型效果并不如预期。据麦肯锡的2022年调研显示，一般企业做数字化转型的失败率高达80%;国际数据公司（IDC）调研显示，中国传统企业数字化转型的失败率至今仍徘徊在70%到80%之间;此外，Gartner公司的调研显示，84%的受访者表示诸多数字化应用的客户体验未能达到预期目标。
智能工厂建设对企业提质增效的价值毋庸置疑，但其建设过程绝非一蹴而就。当前，不少企业在推进智能工厂建设时存在诸多误区：盲目购买自动化设备和自动化产线，片面强调全自动化，追求“黑灯工厂”、机器换人等，或者单纯强调技术的先进性；不重视设备数据的自动采集和车间联网，依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛，生产设备绩效不高，工厂运营层还是黑箱等。
在数字化转型的背景下，仿真技术已成为企业创新的重要驱动力。它不仅能够极大地提高企业的设计效率与产品质量，还能显著降低生产成本与研发周期，是实现智能制造的核心要素之一。通过精确的仿真分析，企业可以在产品设计阶段就预测并优化产品的性能、可靠性及制造成本，从而加速产品上市进程，提升市场竞争力。同时，仿真技术还能帮助企业实现生产过程的智能化监控与优化，推动生产方式由传统制造向智能制造的跨越。
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