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1．AI算法开发与落地：针对离散制造场景（如生产排程优化、设备故障预测、质量检测、供应链管理等），设计并开发AI算法模型（深度学习、机器学习、强化学习等），推动算法在业务中的实际应用。 参与从需求分析、数据清洗、特征工程、模型训练到工程化部署的全流程。 2.工业数据分析与建模：处理设备传感器数据、生产日志、工艺参数等工业多源异构数据，构建高可用数据集。结合机理模型与数据驱动方法，开发可解释性强、适用电机业务的工业AI模型。 3. 跨部门协作与技术赋能：与生产、工艺、设备等部门合作，挖掘AI应用场景，输出解决方案。推动AI模型与MES、SAP、设备采集等工业系统的集成，确保算法在实际环境中的稳定运行。 4．前沿技术研究：跟踪AI在电机制造业的前沿技术，探索创新应用方向。
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