随着AI加快渗透从设计到生产的制造全流程，业界普遍认为，这项技术正在重塑制造业的底层逻辑。

Dassault Systèmes表示，制造业此前的数字化更多停留在将纸质文件和人工流程搬到线上，如今正进一步转向以AI驱动的平台协同模式。在这一模式下，数据需要在不同部门、不同系统之间实时流动，并直接服务于业务决策。

当地时间2月1日至4日，年度大会3DEXPERIENCE World 2026在美国休斯顿举行，AI时代的制造转型成为本届大会重点议题之一。

大会期间，Dassault Systèmes旗下DELMIAworks负责人Devin Malone和SOLIDWORKS经理Mike Buchli在媒体沟通会上介绍了AI对制造业的影响及行业关注的核心议题。DELMIAworks是制造执行系统（MES）解决方案，3DEXPERIENCE Works则是面向云端的3D设计与业务应用套件。

两位高管指出，消费者如今习惯“一键下单”，同时也对交付时效提出更高要求，但企业要满足这些需求并不轻松。制造流程、供应链波动以及用工短缺等现实问题，仍在持续制约企业响应速度。与此同时，市场对更具吸引力的新产品需求不断上升，如果生产体系缺乏足够精细、先进的系统支撑，企业将很难跟上节奏。

在他们看来，AI有望成为制造企业应对上述挑战的重要工具。

首先，AI能够缓解设计与制造之间的脱节。过去，新产品开发的主要瓶颈往往在设计端；但随着SOLIDWORKS等设计工具持续演进，设计效率已显著提升，新的矛盾正在显现——设计速度越来越快，而制造环节未必能及时承接。

与此同时，劳动力短缺、熟练工流失以及供应链问题，已成为制约制造效率的关键因素。如何推动生产现场智能化，正日益成为企业竞争力的核心。

对此，Dassault Systèmes给出的思路之一是加强数据整合与利用。企业不应只停留在文档存储层面，而应将ERP（企业资源计划）系统、CAD、PDF以及现场传感器数据统一整合，建立“单一真实来源（single source of truth）”。

按照这一思路，设计与制造之间长期存在的信息壁垒有望被打破。过去的流程通常是设计部门将图纸交给制造端，未来更重要的竞争力，则在于强化设计与制造之间的实时连接与协同。

两位高管还提到，不少制造商为了应对潜在风险，往往会对零部件采取超额备料的方式；但如果企业能够更深入地理解系统运行情况和制造过程，其实没有必要维持这样的冗余配置。制造端若能更准确地理解和利用设计意图，生产可预测性也将随之提升。

他们同时强调了Dassault Systèmes AI虚拟助手Aura的作用。Aura被定位为承载集体知识的平台，目的是确保所有人员都能依据统一、正确的标准获取准确信息。

在两人看来，AI的角色也正从单纯的生产自动化，延伸到“决策助手”。例如，AI可以分析零部件几何形状，判断其可加工性，并推荐更合适的切削方式或刀具；面对数十种加工方案时，AI还可给出更快、更具成本效益的方案情景，帮助操作人员作出选择。这不仅有助于减少重复性工作，也有望提升整体工艺质量和生产可预测性。

此外，AI还可用于工艺规划和工装排程自动化，减少过度备料和交期延误，并降低设计与生产之间的信息脱节。两位高管表示，这类变化有望让中小制造企业也具备接近大型企业的精细化生产和运营能力，并对企业竞争力提升产生决定性影响。