在离散制造企业落地PLM系统的实际工作场景中，物料数据治理始终是难以根治的核心痛点，底层根源在于绝大多数传统PLM仅支持字符串精确匹配检索模式，这套检索逻辑存在无法规避的先天短板。企业物料库内明明储备大量标准通用零部件，但受物料命名格式不统一、名称穿插多余空格、行业俗称与标准学名混用、中英文标注差异等因素影响，工程师输入关键词后系统无法匹配到已有物料，只能重新创建全新物料档案。
对于液压元件、电机、精密传动件、标准紧固件这类核心零部件，其额定压力、输出扭矩、外形尺寸、电阻功率等关键性能参数不会体现在物料名称字段内，当研发人员需要筛选等效替代零件时，没有高效筛选工具，只能手动逐条翻阅完整BOM清单对比参数，大量挤占产品结构设计、方案优化的核心工时。长期重复新建物料档案会形成恶性循环，企业物料数据库持续膨胀，非标零部件无序堆积，直接衍生出呆滞库存占用流动资金、原材料重复采购、物料变更管理繁琐、工艺与生产配套数据混乱等一系列连锁成本问题。结合制造数字化行业调研数据，一线研发工程师平均有20%至35%的工作时间消耗在零件查找、物料参数核对等无效操作上，研发创新工作被严重挤压。针对传统检索机制的固有缺陷，天驰软件正式推出轻量化天驰PLM AI+版本，分别从前端交互界面、底层AI检索引擎两大维度完成全面升级，系统性打通零件查找、智能选型、存量物料复用全流程堵点。
本次新版本完成前端轻量化架构重构，在完全兼容老用户原有操作逻辑、保障系统稳定运行的前提下，针对性优化跨模块协同效率。系统替换传统上下分割布局，采用一体化侧边导航，支持多业务菜单并行展开、灵活折叠，图纸审阅、BOM核对、工艺查阅无需反复切换菜单，大幅削减跨场景操作耗时。变更消息、系统设置等高频功能置顶，减少多层菜单查找带来的无效点击，释放工程师更多研发设计工时。视觉层面剔除冗余装饰，核心展示物料参数与3D模型预览，适配长期图纸校核工作；同时支持自定义主题、明暗模式切换，优化字体排版，缓解视觉疲劳，缩短新人系统学习周期。
本次版本迭代最核心的技术突破，是搭建语义检索与参数检索双维度互补的AI智能物料选型体系，平台针对机械装备行业专属场景完成工业术语语料专项训练，彻底打破单一精确匹配带来的检索壁垒，全覆盖制造业各类零件选型场景。
AI零部件智能语义检索面向模糊查找场景，工程师无需熟记严苛的标准化物料全称，仅通过口语化描述、零部件结构特征、设备使用场景等自然语言输入需求，AI会自动解析背后的检索意图，快速匹配数据库内结构相近、使用场景适配的存量闲置零件，从源头减少重复建档行为。选定目标物料后可一键调取配套3D模型同步推送至主流CAD设计软件，设计数据链路无缝衔接，大幅简化建模装配流程。
AI物料参数智能检索则聚焦精密零部件精准选型场景，解决零件名称无法承载核心性能指标的检索难题。研发人员可直接输入具体规格、性能阈值完成检索，例如M8×30内六角螺丝、1k金属膜电阻、额定压力25MPa液压阀等，AI会自动拆解多维度参数特征，在全域物料库中精准筛选完全适配的零部件以及综合成本、性能最优的替代件，彻底替代人工逐条核对清单的低效工作模式，可适配精密装备研发、自动化设备整机设计、批量量产制造、非标定制设备开发等全制造细分场景。
落地应用层面，这套双维度AI智能物料选型方案能够从多个维度为制造企业研发数字化赋能。
第一，实现研发效率显著提升，秒级智能检索替代人工核对物料的重复工作，释放工程师工时专注产品创新与结构优化；
第二，充分盘活企业存量物料资源，提升标准件复用率，减少呆滞物料造成的资金闲置；
第三，规范化企业整体物料体系，从根源遏制重复建档与非标件无序堆积问题，梳理规整全量物料底层数据库；
第四，全方位降低企业综合运营成本，精简重复采购、仓储管理、物料数据维护产生的各项开销;
第五，降低系统使用上手门槛，新入职研发人员无需背诵繁杂统一的物料命名规范，依托AI检索能力即可独立完成零部件选型工作。
目前大量制造企业虽然完成PLM基础部署，但仅实现图纸存储、BOM归档基础功能，物料智能检索、存量复用、数据标准化治理能力缺失，数字化转型的实际价值无法充分释放。天驰PLM AI+轻量化版本不堆砌无关冗余功能，完全扎根制造业真实研发痛点，兼顾操作交互体验、底层系统性能迭代与企业长期物料数字化治理需求。对于长期存在物料数据冗余、零件检索效率低下、存量标准件复用率低等问题的装备制造、精密加工、非标自动化企业，轻量化AI驱动的PLM系统，可作为研发物料数字化治理落地的优质参考解决方案。
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