Raft算法：保障分布式系統共識的穩健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復制、可冗余、可容錯”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統
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伴隨新一輪人工智能的爆發式增長，AI技術在工業領域的應用也持續延伸。“AI+工業”的深度融合，改變了企業的決策和運營方式，為企業創新和轉型裝上一個強大的“智慧引擎”。在數字技術浪潮的推動下，企業對于產品生命周期管理的智能化需求日益增長。鼎捷融合大數據、人工智能、工業互聯網等新技術，采用自主可控核心技術，推出了業內首款融入AI技術的新一代產品生命周期管理平臺（PLM），旨在為企業提供全面、高效、創新的產品管理解決方案，賦能企業研發管理創新。
近日，鼎捷重磅發布基于AI技術的又一項自研應用——鼎捷PLM“文生設計”，工程師可根據訂單要求輸入內容，AI直接生成改型設計圖紙。“文生設計”應用一經推出，引發行業廣泛熱議。這也是鼎捷產品研發和技術創新深厚實力的又一力證，彰顯了鼎捷在“AI+工業”領域應用實踐的引領地位。
產品改型設計的傳統挑戰
在產品開發階段，企業通常會基于市場需求設計符合普遍需求的標準產品。然而，面對客戶多樣化的需求，企業往往需要對這些標準產品進行定制化的調整。傳統的產品改型設計流程如下：
為了快速響應客戶日益增長的個性化需求，企業必須建立高效的產品改型設計能力，然而，傳統改型設計方法主要通過工程師人工設計或者通過參數化設計來實現改型設計，這些方法在以下關鍵領域制約了企業的持續成長：
（1）設計知識的傳承與應用難題改型設計依賴于工程師的個人經驗，員工離職可能導致知識流失，新員工難快速掌握，這不僅增加了培訓成本和時間，還導致企業的知識及經驗難以系統化管理及有效傳承。
（2）低效率影響訂單承接工程師需對每個訂單進行重復設計，效率低下。波動的訂單量要求企業在控制成本的同時，也限制了研發團隊規模。在訂單高峰期，工程師短缺可能限制企業接單能力。
（3）創新力不足制約發展設計師忙于重復性改型工作，缺乏時間進行創新研發。這導致企業難以適應市場新需求，影響長期發展。
“文生設計”讓企業研發一舉三得
鼎捷PLM采用AI技術對訂單改型設計場景進行重構，通過系統化整理改型設計知識，賦予AI設計核心邏輯，簡化流程至一鍵生成圖紙。這項技術的突破，為客戶在訂單處理、知識管理和創新驅動上實現三重優化，達成高效多贏。其中如一個訂單的圖紙設計只需不到2分鐘即可完成，設計效率提升10倍以上；或10個工程師的工作量，現在只需要1個工程師就可以完成。
（1）設計知識的持續積累通過資深工程師對標準產品的改型設計知識進行梳理，AI能夠學習并吸收這些經驗，確保企業的設計知識得到長期保存和應用。
（2）設計效率提升，訂單交期縮短AI的介入極大提高了設計效率，縮短了周期，提升了準確性。企業能夠輕松應對更多訂單，同時保證交付時間。
（3）創新動力增強設計師從繁瑣的設計任務中解放出來，可以專注于創新研發，推動企業推出更多市場領先的產品，加速企業發展步伐。
當前，以人工智能（AI）為代表的數智技術已全面滲透并廣泛應用于各行各業，AI技術在工業研發設計領域的應用潛力無限。鼎捷以其深度的行業洞察和創新的技術應用，為工業企業的研發流程帶來了技術性的變革。未來，鼎捷將持續加大技術研發投入，不斷拓展融合AI的新應用場景，用數據和智能技術創新生產力，助力企業數智化轉型。
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