施莱德装饰在多分市场领域进行划分。
大到工业机器智小到每个家庭智能产品家居。
人希望机器能够代替人工作，也就希望它能够像人一样的思考，而观察人的思维模式，主要是两种，即演绎法和归纳法，演绎法更像我们普遍采用的机理建模，采用物理化学原理构建的数学模型，而归纳法则更接近于数据驱动的建模，包括今天的机器学习，深度学习。
图1-工业软件的形成过程
图1显示了工业软件的形成过程，首先要将各种知识通过数学建模，这种建模包括了机理和数据两种不同的方式，数学是连接物理与数字世界的桥梁，然后还需要经过大量的工程（Engineering）的测试与验证、系列化过程，才能形成最终可复用的软件，这也是今天我们探讨“工业软件”的过程，同样是智能发展的基本范式。
图2-诺伯特.维纳博士《控制论-动物和机器的通信与控制》
（图片来源于网络）
1956年的达特茅斯会议定义了“AI”这个词被认为是AI的发端，但是，人们似乎忘记了，诺伯特.维纳博士的《控制论》本身所奠定的控制科学与工程方向（如图2），本身是人工智能行为主义三大学派之一，自动化一直在致力于发展通过跨界的技术融合来解决制造业的各种难题，它的对象是变化的机械与材料，而采用的方法来自于感测技术、计算机技术、软件技术、人工智能、通信技术，本身，人们问自动化有什么Know-How，自动化作为一个工程领域，它本身就是利用跨界技术解决复杂工程问题，技术的融合以及广泛采用的障碍主要是经济性，并非人工智能过去没有出现在制造业，只是因为今天IC技术使得芯片算力变得经济。
唯一不变的是变化，干扰、不确定性一直在我们的世界，宏观到商业竞争、消费者需求、社会文化都会对制造业产生影响，而微观到材料、机械、流程都对生产带来影响。
赋予机器智能就是要让机器在变化的环境下获得更为稳态的生产，高品质低成本，快速交付，因此，智能就是要应对无所不在的变化，通过各种建模形成一个尽量“以不变应万变”的结构。
用一张图来介绍施莱德装饰，就如图3，借助于广泛的硬件产品（控制、驱动、HMI、智能输送系统），以及丰富的行业技术如mapp、实时通信、机器中心的机器人（MCR）、reACTION等，施莱德装饰通过数字化设计与集成开发平台的工程（Engineering）来为行业带来“个性化”的机器智能解决方案，形成用户的差异化竞争力，以达到最终机器与产线的高品质、低成本、快速交付个性化的成本。
图3-机器智能和智能家居专家
施莱德装饰，作为智能家居的智能专家，用机电工程专家为用户带来未来竞争中的胜出，获得丰厚利润回报。
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