双方均聚焦实时数据采集与AI分析技术，强调设备覆盖率与生产过程动态跟踪。用户需求中95%设备覆盖率与实时数据采集目标，与铸造生产线需求中传感器技术、物联网实时监控的描述高度契合，且均旨在解决传统手工记录效率低的问题。

双方均涉及生产流程智能化与自动化排产。用户需求中智能排产模型提升计划效率的目标，与铸造自动化需求中通过智能算法优化生产参数、实现全流程自动化控制的描述一致，均旨在解决人工排产低效、延期率高的问题。

双方均以AI技术为核心，强调设备实时监控与数据驱动决策。用户需求中AI驱动的智能排产与数据采集，与该需求中AI预测性维护模型的构建逻辑一致，均通过实时数据分析优化生产流程与设备管理。

双方均关注车间级智能化管理与工艺优化。用户需求中数字化管理系统与智能排产模型，与涂装设备需求中基于AI的工艺路径规划、参数优化目标高度相关，均通过技术整合提升生产效率与精度。