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

那么，你有沒有想過，如果為工廠裝上一個操作系統會是怎樣的場景？

也許很多人會疑惑，工廠需要操作系統嗎？這似乎有點顛覆認知。在人們傳統的認知中，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，但在傳統工廠中始終存在一條“裂縫”，那就是信息技術（IT）和工業操作、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效率和產品質量，還使得企業能夠更好地管理和優化生產流程。例如，通過集成IT系統的數據分析能力，企業可以對生產過程進行實時監控和預測性維護，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控和維護的可能性，進一步提高了工業生產的靈活性和響應速度。

在實現IT與OT融合的過程中，面臨著諸多挑戰，包括技術標準的統一、數據的安全與隱私保護、系統的兼容性與可擴展性等。為了克服這些挑戰，企業和研究機構開發了各種解決方案，如工業物聯網框架、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生產和更智能的決策制定。

在不斷的探索中，人們理順了“數據采集、數據資產化、算法模型以及智能控制”這樣一條路徑。

所謂數據采集，就是通過各種物聯技術等實現對制造過程全方位數據的采集。

數據資產化，就是通過數據采集、挖掘、清洗、標注、分析等過程，形成可采可信的高質量數據資源，并為數據所有者帶來經濟利益的過程。

算法模型，就是通過大量數據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，將這一邏輯系統化、標準化就形成了所謂的操作系統（OS）。

這一操作系統被進一步細化為一些基礎能力引擎——物聯引擎、數據引擎、AI引擎、智控引擎、孿生引擎以及自研引擎。

物聯引擎對應的就是數據的實時采集；

數據引擎實現的是工業數據價值的挖掘；

AI引擎就是持續豐富的AI算法模型庫，實現“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IT與OT融合，同時提供工控核心環節國產化替代能力，讓生產過程具備自適應、自適應、自執行、自決策能力；

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

自研引擎可快速適配全工業業態， 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，全面打造智能工廠。

這套數字工業操作系統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、生產調度和協同制造、機器人、MR輔助作業、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、數智化和立體化的管控新模式。

在這一操作系統之下，工廠的全部生產環節都被完整的串聯起來，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。