在一個(gè)繁忙的制造車間，生產(chǎn)線上的機(jī)械臂正高效運(yùn)轉(zhuǎn)。然而，突如其來(lái)的機(jī)器報(bào)警聲打破了這份寧?kù)o——關(guān)鍵設(shè)備故障導(dǎo)致生產(chǎn)停滯。工程師們迅速行動(dòng)，但問(wèn)題源于復(fù)雜的軟件錯(cuò)誤，解決并非易事。幸運(yùn)的是，企業(yè)引入了AI Agent智能體平臺(tái)，它迅速識(shí)別問(wèn)題并提供修復(fù)建議，使生產(chǎn)迅速恢復(fù)。這一插曲，正是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中挑戰(zhàn)的一個(gè)縮影。

一、制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困境

隨著工業(yè)4.0的推進(jìn)，制造業(yè)正加速向數(shù)字化邁進(jìn)。然而，大中型企業(yè)在此過(guò)程中面臨重重挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，各部門間數(shù)據(jù)割裂，導(dǎo)致決策效率低下；自動(dòng)化水平不均，部分流程仍依賴人工，難以實(shí)現(xiàn)全面智能化；同時(shí)，隨著設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)日益凸顯。

這些問(wèn)題若不解決，將帶來(lái)嚴(yán)重后果。信息不對(duì)稱可能導(dǎo)致供應(yīng)鏈中斷，經(jīng)濟(jì)損失巨大；缺乏靈活性的生產(chǎn)系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，錯(cuò)失機(jī)遇；而安全問(wèn)題則可能泄露敏感信息，損害品牌形象，甚至觸犯法律。

二、AI Agent：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的破局者

AI Agent智能體平臺(tái)作為新一代人工智能解決方案，為制造業(yè)帶來(lái)變革。通過(guò)集成數(shù)據(jù)分析技術(shù)，AI Agent打破數(shù)據(jù)壁壘，建立統(tǒng)一視圖，助力企業(yè)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，優(yōu)化資源配置。深度學(xué)習(xí)算法使其能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在問(wèn)題，減少停機(jī)時(shí)間，提升生產(chǎn)效率。

AI Agent智能體平臺(tái),通過(guò)自然語(yǔ)言交互、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘、多模態(tài)智能分析、自主決策規(guī)劃及智能控制,以零代碼的方式加速AI應(yīng)用構(gòu)建及創(chuàng)新,廣泛應(yīng)用于智慧節(jié)能、廠務(wù)環(huán)安衛(wèi)、產(chǎn)線智能管理、數(shù)據(jù)智能分析、智能知識(shí)管理、AI教育實(shí)訓(xùn)科研、供應(yīng)鏈智能管理等場(chǎng)景和領(lǐng)域,加速工業(yè)企業(yè)從數(shù)字化到智能化的變革。

三、AI Agent智能體平臺(tái)應(yīng)用案例

研華科技以研華制造中心為實(shí)踐場(chǎng)域，開(kāi)發(fā)了“精益生產(chǎn)管理智能體”，針對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)線管理存在的效率瓶頸、不良率高、異常診斷滯后等問(wèn)題，通過(guò)Data+AI深度融合，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、整合到智能化決策的全流程優(yōu)化。

這一解決方案集成了研華AI Agent零代碼智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)，支持大模型微調(diào)及自動(dòng)化工作流編排，全面實(shí)現(xiàn)事前預(yù)防、事中診斷和事后優(yōu)化的閉環(huán)管理。其創(chuàng)新應(yīng)用涵蓋OEE根因分析、組裝瓶頸站分析、異常排錯(cuò)和設(shè)備維修智能化四大場(chǎng)景，有效提升了生產(chǎn)效率與品質(zhì)管理水平，達(dá)成了“智慧工廠”高效運(yùn)作的目標(biāo)。

1、OEE根因分析助手

以往SMT產(chǎn)線OEE指標(biāo)僅限大屏監(jiān)控，對(duì)未達(dá)標(biāo)產(chǎn)線或機(jī)臺(tái)缺乏系統(tǒng)性根因分析；改善指標(biāo)依賴資深員工經(jīng)驗(yàn)，無(wú)標(biāo)準(zhǔn)化處理對(duì)策，跟蹤改進(jìn)困難。研華產(chǎn)線管理智能體依據(jù)各線各機(jī)臺(tái)梳理OEE生產(chǎn)指標(biāo)、未達(dá)標(biāo)閾值與影響因子，如首次生產(chǎn)、換線頻繁、SMT料不足找料等，并為未達(dá)標(biāo)影響事件定義標(biāo)準(zhǔn)對(duì)策供LLM學(xué)習(xí)。實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)線OEE指標(biāo)，一旦觸發(fā)未達(dá)標(biāo)閾值，即自動(dòng)開(kāi)案，于異常履歷平臺(tái)中生成一條待處理異常事件。LLM自動(dòng)分析影響事件和處理對(duì)策并反饋給產(chǎn)線管理人員，管理人員反饋結(jié)果，回報(bào)短期和長(zhǎng)期對(duì)策更新于異常履歷平臺(tái)，供LLM學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化分析模型和處理邏輯，實(shí)現(xiàn)智能體的迭代升級(jí)，形成人機(jī)協(xié)同、不斷優(yōu)化的良性循環(huán)。

2、組裝線瓶頸站AI診斷

在工廠生產(chǎn)中，組裝線常面臨瓶頸問(wèn)題，以前廠區(qū)主管主要通過(guò)Dashboard監(jiān)控生產(chǎn)狀況，比如線平衡是否達(dá)標(biāo)，等待時(shí)長(zhǎng)是否過(guò)長(zhǎng)等，但出現(xiàn)異常后也無(wú)法直觀看到原因，還需手動(dòng)匯整，且受領(lǐng)班經(jīng)驗(yàn)及當(dāng)下判斷影響，會(huì)給出不同處理意見(jiàn)，未標(biāo)準(zhǔn)化。研華組裝線瓶頸站AI分析診斷通過(guò)整合各站生產(chǎn)工時(shí)、MES 數(shù)據(jù)、人員技能、生產(chǎn)履歷資料等多元數(shù)據(jù)，深入比對(duì)分析，精準(zhǔn)定位瓶頸站及瓶頸原因，如人員技能問(wèn)題、SOP分配不平衡等，給出具有針對(duì)性的建議對(duì)策，實(shí)現(xiàn)異常分析的快速響應(yīng)與標(biāo)準(zhǔn)化處理。最終人員確認(rèn)是否采用AI推薦的應(yīng)對(duì)策略，未采用的情況下回饋實(shí)際處理方式并匯整至專家數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)持續(xù)收集反饋并迭代學(xué)習(xí)，逐步提升對(duì)策有效性，形成動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，確保解決方案與時(shí)俱進(jìn)。

3、PE測(cè)試程序自動(dòng)生成與防呆

傳統(tǒng)PE測(cè)試程序由工程師人工編輯撰寫，耗時(shí)費(fèi)力；PLM平臺(tái)ECOM更新時(shí)，確認(rèn)更改項(xiàng)目需花費(fèi)時(shí)間；缺乏統(tǒng)一測(cè)試工程師撰寫測(cè)試腳本項(xiàng)目流程；BPE新人編輯和確校測(cè)試程序正確性依賴經(jīng)驗(yàn)。PE測(cè)試程序自動(dòng)生成與防呆僅需PE工程師輸入機(jī)種料號(hào)，研華AI Agent就可以自動(dòng)分析BOM表內(nèi)信息，根據(jù)模組信息自動(dòng)匯整出測(cè)試程序腳本，測(cè)試程序根據(jù)ECOM變更可實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)了從機(jī)種信息輸入到測(cè)試程序自動(dòng)生成的無(wú)縫流程。整個(gè)過(guò)程中，研華 AI Agent充分整合各方信息資源，通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫慑e(cuò)環(huán)節(jié)和統(tǒng)一的編輯流程，取代人工防呆確校，提升編輯效率，指引可以統(tǒng)一所有BPE編輯流程，測(cè)試項(xiàng)目順序統(tǒng)一并對(duì)齊Error code，確保測(cè)試程序的準(zhǔn)確性和完整性。

4、設(shè)備維修智能體

現(xiàn)場(chǎng)人員進(jìn)行故障診斷時(shí)經(jīng)常遇到維修手冊(cè)查找難（幾百種異常代碼與提醒代碼，逐頁(yè)查找困難）、維修方案確認(rèn)效率低（需在另一平臺(tái)查看歷史維修數(shù)據(jù)結(jié)合錯(cuò)誤提示判斷）、物料狀況需人工查詢（維修物料信息要到ERP系統(tǒng)查詢）等問(wèn)題。設(shè)備維修助手通過(guò)收集設(shè)備維修手冊(cè)、維修履歷、故障說(shuō)明等文件和數(shù)據(jù)，構(gòu)建維修知識(shí)庫(kù)；快速理解設(shè)備故障信息，結(jié)合設(shè)備數(shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)維修知識(shí)庫(kù)的智能檢索，提供步驟化維修診斷建議；維修工程師對(duì)研華 AI Agent的維修建議做出是否正確有效的反饋，幫助Agent持續(xù)學(xué)習(xí)，提高建議的準(zhǔn)確度，根據(jù)維修工程師的指令隨時(shí)提供維修歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析與報(bào)表生成，實(shí)現(xiàn)設(shè)備維修全流程的智能化管理，保障了生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，使設(shè)備維修管理更科學(xué)、高效。

四、AI Agent的挑戰(zhàn)與未來(lái)

AI Agent為制造業(yè)帶來(lái)便利的同時(shí)，也帶來(lái)失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患等挑戰(zhàn)。因此，在推進(jìn)AI Agent應(yīng)用的過(guò)程中，需重視員工技能提升和安全管理體系構(gòu)建。通過(guò)持續(xù)教育和技術(shù)培訓(xùn)，提升員工適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力。同時(shí)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

未來(lái)，隨著技術(shù)進(jìn)步，AI Agent將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。它不僅是工具，更是連接人與機(jī)器、現(xiàn)實(shí)與虛擬世界的橋梁。在這個(gè)充滿無(wú)限可能的新時(shí)代里，我們將共同探索智能制造的美好明天。

審核編輯 黃宇