在这篇博文中，您可以了解在SAP PLM VC中开发配置器模型时如何采用AI原则

在我们开始之前，首先让我们了解一些关于人工智能的基本知识

人工智能（AI）是计算机程序或机器思考和学习的能力。它是用机器，特别是计算机系统来模拟人类的智能过程。这些过程包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或确定的结论）和自我修正

AI涉及以下两个基本思想：

涉及研究人类的思维过程。处理通过机器来表示这些过程

将要在人工智能系统中使用的与问题（或机会）相关的知识集合称为知识库。

人工智能有以下两个基本元素：

关于问题领域的事实（或数据）。指导使用数据解决领域特定问题的规则

知识金字塔在人工智能中也称为DIKW层次结构（数据-信息-知识-智慧），是一种常用的方法，植根于知识管理，以解释我们如何通过一个动作组件从数据（D）移动到信息（I）、知识（K）和智慧（W）和决定。它泛指一类模型，用于表示数据、信息，知识和智慧

传统的数据信息知识智慧金字塔用图形表示如下

数据-指本身没有意义的数字字符串。可以是要处理的事实或数字。信息—数据的组织方式，使其对接收信息的人有意义。知识-是对某事物或有组织的信息的清晰和确定的感知，适用于解决问题。智慧–经验丰富的知识

现在我们可以看到如何将SAP PLM VC中configurator模型的开发过程映射到AI原则

CTO场景中的产品金字塔可以表示为以下

业务驱动规则和工程驱动规则需要集成到一个方法和主框架中目标是其外观和感觉需要满足公司的业务目标。

复杂的产品会带来真正的配置问题。演示应该让用户尽可能容易，2018世界人工智能大会，但底层引擎必须能够表达复杂的关系，并将它们应用于所有可能的组合

一个复杂的产品可能会变成许多材料编号。业务流程决定了sales configurator输出的内容

具有属性值的单个物料，在生产前进一步展开。销售材料清单，云服务器那个好，在生产前进一步扩充。一份完整的生产材料清单，红淘客，准备投入生产。

知识库的重点是在销售时向客户展示产品，这可以增加销售额，但

它的针对性更强提高客户满意度（选择正确的产品）降低接受销售订单的成本（减少错误）降低生产成本（更少的产品，更多的差异，差异在一个非常明确的格式。知识库是严格构思的业务流程的一部分。

SAM PLM Variant Configurator不仅仅是一个计算机应用程序；它起源于人工智能；它封装了一系列系统，所有这些系统一起，复制思维过程。

为CTO（按订单配置）和MTO+E（按工程定制）场景开发配置器模型是解决问题的思维过程：抽象/分析/演绎推理

第一原理-AI（人工智能）遗产

第一原理思维就是其中之一对复杂问题进行逆向工程并释放创造性可能性的最佳方法。有时被称为"从第一原理推理"，其思想是将复杂的问题分解成基本要素，物联网架构，然后从头开始重新组合。

所描述的概念框架–"理论"

抽象=概括=分类

通过从具体问题中提取共同品质来提出广义概念的表述例句；从具体事实中形成一般原则应用归纳、分解和逻辑依赖的原理…严格的、正式的、有纪律的

分析=分解

将一个物理的或抽象的整体划分或分解为其组成部分，以检查或确定它们之间的关系将产品描述为一个对象，可以是…抽象（即，概括、抽象、分类和特征化）分析（即，分解为组成对象，分解）推论（即给定的逻辑关系和依赖关系）

演绎推理=逻辑依赖

推理的过程，通过这个过程，一个特定的结论必然遵循或依赖于一组特定的前提或者，从一个稍微不同的角度…将一个产品或一组产品描述为一个对象或一组对象，具有属性（特征）和行为（依赖规则-逻辑推理）

应用概念框架-"实践中"

面向对象-谈论"真实事物"（分类）什么是"产品对象"？它不是什么…零件号，或者在大多数情况下是"产品号"绝对具体，你可以触摸和感觉到的东西是什么与你脑海中的画面相对应的东西混凝土，因为它对应一幅"图画"抽象，因为"画面"只存在于你的脑海中可能是什么…配电盘、断路器、配电盘、MCC一张桌子，一个橱柜，一辆汽车，一台柴油发电机，一辆卡车，一架飞机计算机、PBX、GSM网络、网络服务器"产品对象"的属性/特征是什么？虽然世上没有…高度、颜色、深度和重量；树可以"高"，叶子可以"绿"，洞可以"深"，石头可以"重"

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