Chief Industrial AI Officer（首席工业AI官）

• 制定公司工业AI发展战略及实施路线图，推动AI与生产运营深度融合。
• 建立覆盖生产、设备、工程、研发、供应链及质量管理的企业级AI能力框架。
• 设计工业AI治理体系，包括数据治理、模型治理、安全管理及价值评估机制。
• 推动企业从系统驱动向AI驱动运营模式演进。

企业本体论（Ontology）建设

• 建立统一工业本体论体系，定义企业关键业务对象及其关系网络，包括产品、设备、工艺、工厂、产线、物料、订单、供应商、项目和人员等核心实体。
• 打通ERP、MES、PLM、SCM、EAM、QMS等业务系统，形成统一语义层和业务知识层。
• 构建企业数字孪生模型，实现跨系统数据映射与业务关联分析。
• 推动业务规则、流程逻辑及专业知识沉淀为可计算、可推理的知识资产。

AI平台与技术架构

• 主导企业级AI平台架构设计，包括数据层、知识层、模型层和应用层。
• 建设工业知识库和RAG架构，实现企业知识的统一检索和推理能力。
• 建立面向制造场景的大模型应用框架和Agent体系。
• 推动多模型协同架构建设，包括通用大模型、行业模型及企业专属模型。
• 负责AI基础设施规划，包括数据平台、向量数据库、模型服务平台及MLOps体系。

场景落地与业务价值创造

• 推动AI在以下重点场景落地：
  
  • 智能排产与动态优化
  • 供应链计划与库存优化
  • 设备预测性维护与检修管理
  • 工程建设及项目管理
  • 产品设计辅助与工程知识复用
  • 制造异常分析与质量改善
  • 技术文档智能问答与知识管理
  • 运营决策支持与风险预警
• 建立业务价值衡量体系，持续评估AI项目ROI和运营成果。
  
• 与制造、研发、工程、供应链、财务及IT团队合作，推动跨部门AI转型。
  

组织与人才建设

• 搭建工业AI团队，包括AI架构、数据科学、知识工程、本体工程及AI产品管理等核心能力。
• 建立企业AI人才培养机制和业务赋能体系。
• 管理外部技术合作伙伴及生态资源。