OS，大家很熟悉了，就是操作系統(tǒng)。從PC到手機，我們要想正常使用它們，都離不開操作系統(tǒng)。

那么，你有沒有想過，如果為工廠裝上一個操作系統(tǒng)會是怎樣的場景？

也許很多人會疑惑，工廠需要操作系統(tǒng)嗎？這似乎有點顛覆認知。在人們傳統(tǒng)的認知中，工廠是流水線式的，工廠里是“各自為政”的。即使后來工廠的信息化和自動化程度不斷提高，但在傳統(tǒng)工廠中始終存在一條“裂縫”，那就是信息技術（IT）和工業(yè)操作、控制（OT）之間的割裂，而智能化升級的的核心就在于推動這兩者之間的融合。

這種融合不僅能提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量，還使得企業(yè)能夠更好地管理和優(yōu)化生產(chǎn)流程。例如，通過集成IT系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能力，企業(yè)可以對生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)控和預測性維護，從而降低運營成本，提高資源利用率。此外，OT技術的進步也促進了遠程監(jiān)控和維護的可能性，進一步提高了工業(yè)生產(chǎn)的靈活性和響應速度。

在實現(xiàn)IT與OT融合的過程中，面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括技術標準的統(tǒng)一、數(shù)據(jù)的安全與隱私保護、系統(tǒng)的兼容性與可擴展性等。為了克服這些挑戰(zhàn)，企業(yè)和研究機構開發(fā)了各種解決方案，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)框架、邊緣計算技術等，這些技術和方法旨在促進OT與IT的更緊密集成，以支持更高效的工業(yè)生產(chǎn)和更智能的決策制定。

在不斷的探索中，人們理順了“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、算法模型以及智能控制”這樣一條路徑。

所謂數(shù)據(jù)采集，就是通過各種物聯(lián)技術等實現(xiàn)對制造過程全方位數(shù)據(jù)的采集。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，就是通過數(shù)據(jù)采集、挖掘、清洗、標注、分析等過程，形成可采可信的高質量數(shù)據(jù)資源，并為數(shù)據(jù)所有者帶來經(jīng)濟利益的過程。

算法模型，就是通過大量數(shù)據(jù)的運用形成算法模型。

智能控制，是工廠的核心控制所在，就像是“大腦”一樣的存在。它也是在前面幾步實施下的一種結果。

而這一路徑的打通，也就成為了一個工廠智能制造的底層邏輯，將這一邏輯系統(tǒng)化、標準化就形成了所謂的操作系統(tǒng)（OS）。

這一操作系統(tǒng)被進一步細化為一些基礎能力引擎——物聯(lián)引擎、數(shù)據(jù)引擎、AI引擎、智控引擎、孿生引擎以及自研引擎。

物聯(lián)引擎對應的就是數(shù)據(jù)的實時采集；

數(shù)據(jù)引擎實現(xiàn)的是工業(yè)數(shù)據(jù)價值的挖掘；

AI引擎就是持續(xù)豐富的AI算法模型庫，實現(xiàn)“能學習，會思考”；

智控引擎是在工控領域引入最新的AI技術，實現(xiàn)IT與OT融合，同時提供工控核心環(huán)節(jié)國產(chǎn)化替代能力，讓生產(chǎn)過程具備自適應、自適應、自執(zhí)行、自決策能力；

孿生引擎在于打造全息全景的數(shù)字孿生工廠，打破作業(yè)時間、空間、流程的限制，實現(xiàn)隨時隨地全面感知與多維協(xié)作，構建起場景融合的智能化作業(yè)過程；

自研引擎可快速適配全工業(yè)業(yè)態(tài)， 并支持用戶AI自研。

通過這些不同側重的能力引擎，操作系統(tǒng)就能打通工廠智能基礎能力的全鏈條。同時，基于基礎能力引擎還可以構建原生應用模組，以智能裝備、智能應用兩種形態(tài)，全面打造智能工廠。

這套數(shù)字工業(yè)操作系統(tǒng)在卷煙制造工廠里的具體應用場景包括智能倉儲、無人物流、設備管理、工藝控制、質量管理、智能化控制、生產(chǎn)調度和協(xié)同制造、機器人、MR輔助作業(yè)、廠級智能管理以及集團化智慧運營等場景。以此打造全要素、全時空、數(shù)智化和立體化的管控新模式。

在這一操作系統(tǒng)之下，工廠的全部生產(chǎn)環(huán)節(jié)都被完整的串聯(lián)起來，不再是“各自為政”的割裂存在。更重要的是，一個智能化的工廠被一點點建構起來。