（以服装设计领域ET软件为例，综合工业及测试场景扩展说明）
ET软件是面向服装设计、工业制造及自动化测试领域的专业化工具平台，其核心目标是通过智能化算法与高效交互设计，解决传统行业中的复杂流程问题。
1.1 服装设计与制版优化
ET软件（如ET2018版CAD）专为服装行业设计，支持快速生成精准制版图，通过参数化设计和三维模型分析，将传统手工制版效率提升30%以上。其智能算法可自动优化裁剪路径，减少布料浪费，适用于批量生产与定制化设计场景。
1.2 工业制造流程智能化
在工业领域，ET软件（如ET工业大脑）集成多源数据（设备参数、传感器数据、生产日志），通过AI算法实现工艺优化、故障预测及能耗管理。例如，在光伏生产线中，ET软件能自适应新设备参数，确保良品率稳定。
1.3 探索性测试（ET）管理
在软件测试领域，ET工具支持基于会话的探索性测试（SBET），通过灵活策略挖掘非常规故障，提升测试覆盖率。测试人员可结合用户指南与数据模型，动态调整测试路径。
2.1 系统环境要求
2.2 初始设置与接口配置
3.1 快速制版与参数化设计
通过导入三维模型，ET软件自动提取关键尺寸，生成多规格制版图。用户可调整参数（如袖长、领口弧度），系统实时更新裁剪方案。
1. 导入设计草图或3D模型。
2. 选择预设模板（如西服、连衣裙）或自定义规则。
3. 调整参数并预览自动生成的版型。
4. 导出DXF或PLT格式文件至切割设备。
3.2 智能工具与交互优化
支持缩放、旋转、工具切换一体化操作。例如，滚动滚轮可快速切换直线/曲线工具，提升设计流畅度。
实时检测版型冲突（如缝合线重叠），提供修正建议。
3.3 数据管理与协同设计
自动记录修改历史，支持分支管理与回溯，避免设计冲突。
通过ET工业大脑平台，实现跨地域团队协作，共享算法模型与生产数据。
4.1 自动化测试与故障预测（工业场景）
集成OPC协议，实时采集生产线数据，通过机器学习预测设备故障（如轴承磨损）。
分析历史能耗数据，动态调整设备运行参数，降低单位产能能耗15%-20%。
4.2 探索性测试策略（软件测试场景）
设置2小时测试周期，结合“破旧区测试法”重点检测易损模块。
根据测试结果自动生成用例，形成闭环反馈。
5.1 硬件升级指南
5.2 软件调优方案
调整ET软件内存分配（建议预留50%空闲资源），避免卡顿。
安装ET官方算法库（如布料物理模拟插件），扩展功能边界。
5.3 网络与安全配置
开放ET软件端口（如HTTP 8080、MQTT 1883），限制非授权IP访问。
启用TLS 1.3协议，保障设计图纸与生产数据传输安全。
ET软件通过模块化设计覆盖多行业需求，其核心价值在于将复杂流程标准化、智能化。用户需根据具体场景（服装设计、工业制造或软件测试）选择功能模块，并遵循最佳配置实践以释放最大效能。未来，ET平台将进一步融合AI与大模型技术，推动行业数字化转型。
