第144章 “石帅”转身唱“新曲”，“工业心脏”焕“生机”

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AI赋能的预测性维护与质量控制：利用机器学习算法，对设备故障进行提前预警，将非计划停机时间降低了近30%。同时，在关键质检环节引入了AI视觉检测，大幅提升了缺陷识别的准确率和效率。

敏捷生产与智能排程：通过打通订单、计划、物料、生产等环节的数据流，初步实现了基于市场需求的“小批量、多品种、短周期”的敏捷生产模式。那套“离散制造智能排程算法引擎”，在石文固的亲自“压阵”下，也终于取代了那些“老师傅”的“经验排程表”，成为了生产调度的“最强大脑”。

仅仅一个月，这两条新的“智慧产线”试点，再次取得了令人惊叹的成果：生产效率平均提升25%，产品不良率降低15%，订单交付周期缩短20%！

这些实实在在的“真金白银”，彻底打消了精仪事业群内部最后一丝对“数字化”的疑虑。一股“学习智慧制造，争当改革标兵”的热潮，在各个工厂和车间迅速蔓延开来。

二、 研发提速，“敏捷创新”破“深闺”

常思远和“数转办”的几位从GLP计划中脱颖而出的“青年才俊”，则将“手术刀”对准了精仪事业群那套“陈旧、封闭、低效”的研发体系。

他们首先引入了互联网行业成熟的“敏捷开发（Agile）”和“设计思维（Design Thinking）”理念，将以往动辄一两年的“长周期、大投入、高风险”的瀑布式研发模式，改造成了“小步快跑、快速迭代、用户深度参与”的敏捷创新模式。

数字化研发平台搭建：协助研发中心，淘汰了那些老掉牙的CAD/CAM软件，引入了全球领先的云端协同设计平台、PLM（产品生命周期管理）系统、以及CAE仿真分析工具，大幅提升了研发效率和协同水平。

“开放式创新”与“市场导向”：打破了以往研发部门“闭门造车”的传统，建立了与市场部、销售部、甚至核心客户的常态化沟通与需求反馈机制。并积极推动与外部高校、科研院所、以及新兴科技公司的“产学研用”合作，引入外部智慧，加速技术突破。

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