OS，大家很熟悉了，就是操作系统。从PC到手机，我们要想正常使用它们，都离不开操作系统。

那么，你有没有想过，如果为工厂装上一个操作系统会是怎样的场景？

也许很多人会疑惑，工厂需要操作系统吗？这似乎有点颠覆认知。在人们传统的认知中，工厂是流水线式的，工厂里是“各自为政”的。即使后来工厂的信息化和自动化程度不断提高，但在传统工厂中始终存在一条“裂缝”，那就是信息技术（IT）和工业操作、控制（OT）之间的割裂，而智能化升级的的核心就在于推动这两者之间的融合。

这种融合不仅能提高生产效率和产品质量，还使得企业能够更好地管理和优化生产流程。例如，通过集成IT系统的数据分析能力，企业可以对生产过程进行实时监控和预测性维护，从而降低运营成本，提高资源利用率。此外，OT技术的进步也促进了远程监控和维护的可能性，进一步提高了工业生产的灵活性和响应速度。

在实现IT与OT融合的过程中，面临着诸多挑战，包括技术标准的统一、数据的安全与隐私保护、系统的兼容性与可扩展性等。为了克服这些挑战，企业和研究机构开发了各种解决方案，如工业物联网框架、边缘计算技术等，这些技术和方法旨在促进OT与IT的更紧密集成，以支持更高效的工业生产和更智能的决策制定。

在不断的探索中，人们理顺了“数据采集、数据资产化、算法模型以及智能控制”这样一条路径。

所谓数据采集，就是通过各种物联技术等实现对制造过程全方位数据的采集。

数据资产化，就是通过数据采集、挖掘、清洗、标注、分析等过程，形成可采可信的高质量数据资源，并为数据所有者带来经济利益的过程。

算法模型，就是通过大量数据的运用形成算法模型。

智能控制，是工厂的核心控制所在，就像是“大脑”一样的存在。它也是在前面几步实施下的一种结果。

而这一路径的打通，也就成为了一个工厂智能制造的底层逻辑，将这一逻辑系统化、标准化就形成了所谓的操作系统（OS）。

这一操作系统被进一步细化为一些基础能力引擎——物联引擎、数据引擎、AI引擎、智控引擎、孪生引擎以及自研引擎。

物联引擎对应的就是数据的实时采集；

数据引擎实现的是工业数据价值的挖掘；

AI引擎就是持续丰富的AI算法模型库，实现“能学习，会思考”；

智控引擎是在工控领域引入最新的AI技术，实现IT与OT融合，同时提供工控核心环节国产化替代能力，让生产过程具备自适应、自适应、自执行、自决策能力；

孪生引擎在于打造全息全景的数字孪生工厂，打破作业时间、空间、流程的限制，实现随时随地全面感知与多维协作，构建起场景融合的智能化作业过程；

自研引擎可快速适配全工业业态， 并支持用户AI自研。

通过这些不同侧重的能力引擎，操作系统就能打通工厂智能基础能力的全链条。同时，基于基础能力引擎还可以构建原生应用模组，以智能装备、智能应用两种形态，全面打造智能工厂。

这套数字工业操作系统在卷烟制造工厂里的具体应用场景包括智能仓储、无人物流、设备管理、工艺控制、质量管理、智能化控制、生产调度和协同制造、机器人、MR辅助作业、厂级智能管理以及集团化智慧运营等场景。以此打造全要素、全时空、数智化和立体化的管控新模式。

在这一操作系统之下，工厂的全部生产环节都被完整的串联起来，不再是“各自为政”的割裂存在。更重要的是，一个智能化的工厂被一点点建构起来。