世界经济论坛公布的信息显示，面对全球贸易波动以及市场对保温性能、产品耐用性提出的更高要求，中集青岛冷箱部署了50多个数字化应用和AI驱动的解决方案，持续优化资源配置与生产流程，制造周期缩短32%，缺陷率降低47%。

“灯塔工厂”是对现有数字化成果的认可，也为企业下一阶段的智能化建设提出了更高要求。在近期围绕“AI浪潮下的制造企业创新与转型升级”开展的内部专题交流中，中集进一步讨论了业务、技术与组织能力如何协同，重点关注价值驱动、场景应用和可持续复制。

数字化能力最终需要进入真实业务。围绕冷藏定制集装箱的研发设计，中集青岛冷箱正与品览科技推进Plex 1.0 AI物理工程师应用，让AI参与历史方案复用、模型修改及设计成果生成。

让AI进入冷藏集装箱设计流程

特种冷藏箱具有明显的订单化特征。接到新的客户需求后，工程师通常需要先查找相近的历史箱型，再以原有模型为基础，再进行逐项修改。

局部调整往往会影响模型方程、装配关系、紧固件和周边结构。工程师既要找到正确参数，也要在修改后重新构建装配体并检查结果。随着历史项目不断增加，方案查找和重复模型操作占用了越来越多的研发时间。

针对这一流程，品览对历史模型库中的关键参数进行结构化整理。新的需求进入后，Plex 1.0可以针对性推荐复用空间较大的方案，并形成模型修改计划。

过去，工程师接到结构调整需求后，需要人工打开模型、定位参数、修改方程、重建装配体，再逐项检查关联部件。Plex 1.0接入后，工程师可以直接提出修改要求，系统自动识别任务、调用集装箱修改智能体，完成参数调整、模型重建和结果校核，最终由设计师确认。

目前在材料统计、模型修改等具体场景中，Plex 1.0可节省50%至70%的人工处理时间。效率提升主要来自历史方案的快速调用，以及模型修改、重建和检查等重复操作的自动执行。工程师可以把更多时间用于方案判断、设计确认和复杂问题处理。

项目带来的价值还体现在设计资产的持续复用。历史模型经过整理后更容易被检索和调用，统一的执行与检查逻辑也有助于保持模型命名、模型树和装配关系的一致性。随着更多设计规则和部装经验被沉淀，Plex 1.0可以逐步承担更多边界明确、结果可检查的工程任务。

当前，中央企业“AI+”专项行动和《“人工智能+制造”专项行动实施意见》都在推动AI进入研发设计、生产制造、供应链管理等核心场景。

中集青岛冷箱入选“灯塔工厂”，展现了其在智能制造领域的长期积累。Plex 1.0在研发设计环节的应用，则进一步说明数字化能力正在深入工程任务和知识复用。品览科技将继续围绕真实制造场景完善产品能力，助力企业提高设计响应效率，释放工程数据和专家经验的长期价值。