一、工業AI Agent應用深度案例分享

1、設備預防性維護案例

在工業生產中，設備維護一直是個令人頭疼的問題。傳統模式下，設備出故障了才去修，維修人員得像偵探一樣，四處查看數據、比對歷史記錄，才能找到故障原因。而且，維修所需的備件、工單流程等信息分散在各個系統里，人工整合起來費時費力。

研華科技的設備預防性維護案例，就像給這種混亂局面按下了 “整理鍵”。通過在設備上安裝 IoT 傳感器實時監控設備狀態，收集振動、溫度等關鍵數據，再結合 AI 模型進行預測性分析，提前發現故障隱患。系統自動從各個系統中提取數據，整合在一起，生成一份詳細的維護計劃。維修人員一看這份計劃，就知道該準備哪些備件，要按照什么流程去操作，大大提高了維護效率。

2、視頻分析的安全管理案例

在研華林口工廠的潔凈車間，安全規范要求極高。傳統門禁靠保安肉眼檢查證件和防護裝備，高峰期容易出現漏洞。研華科技利用視頻分析的安全管理智能體，攝像頭抓取現場圖像，多模態大模型精準識別人員穿戴合規情況，結合人員身份信息智能控制門禁系統，形成數據采集、分析、決策、執行的閉環，極大地提升了潔凈車間的安全性。

3、供應鏈智能管理案例

傳統供應鏈管理中，庫存跟蹤、供應商匹配等環節效率低下，信息割裂，協同成本高。研華科技的供應鏈智能管理智能體，實時監控庫存狀態，自動生成短缺清單并關聯供應商數據庫，快速完成多語言郵件發送，提升響應效率，降低缺料風險，避免停工損失。

4、生產力未達標分析與解決案例

在傳統生產管理中，生產瓶頸定位困難，改善效果難以追蹤。研華科技的生產瓶頸優化智能體，實時監測各生產線狀態，智能分析瓶頸所在，生成含根因分析及優化建議的 AI 診斷報告，通知管理人員并跟蹤改善效果，實現從被動監控到主動優化的智能轉型。

二、研發智能體遇到的困難以及克服方法

1、數據碎片化與利用率低

工業現場數據來源廣泛，格式多樣，存在大量碎片化數據，利用率低。研華 AI Agent 在邊緣側部署輕量化多模態模型，實現全要素數據連接，挖掘數據價值，提高數據利用率。

2、安全信任危機

工業生產對安全性要求極高，對 AI 系統決策的信任度是一個挑戰。研華 AI Agent 采用專業系統主導與通用模型輔助的雙引擎架構，保留決策路徑追溯能力，確保可信可控，增強用戶對系統的信任。

3、工業場景對實時性的嚴苛要求

工業生產對實時性要求極高，而 AI 計算通常存在延遲。研華云邊協同架構成為關鍵，邊緣節點承擔實時任務，云端負責全局管理與策略優化，確保系統的實時性和高效性。

4、場景碎片化難題

工業場景復雜多樣，需求碎片化。研華 AI Agent 提供封裝好的場景模板，助力企業快速實現智能化升級，降低企業應用的門檻。

5、數據安全風險

工業數據涉及企業核心競爭力，數據安全至關重要。研華通過邊緣側數據預處理與企業內建本地數據中心，保障數據安全，防止數據泄露。

三、研華AgentBuilder智能體平臺介紹

1、智能體平臺架構

研華 AgentBuilder 智能體平臺采用四層架構，包括邊緣計算層、數據融合層、工具鏈層和預構建智能體層。邊緣計算層與研華硬件深度融合，完成多模態數據采集與特征提取；數據融合層聚合多元數據，構建工業數據湖；工具鏈層集成研華 IoT 平臺工具與專用 AI 模組；預構建智能體層提供開箱即用的智能體導入，滿足不同工業場景需求。

2、平臺特點

研華 AgentBuilder 智能體平臺具有以下特點：

低代碼開發優勢：平臺提供低代碼開發環境，讓開發人員無需從零編寫復雜代碼，通過簡單的拖拽、配置組件，就能快速搭建起所需的智能應用，降低開發門檻，提高開發效率。

邊緣智能特色：平臺將部分智能功能下沉至邊緣設備，邊緣智能模塊能在本地快速處理數據，做出即時決策，提升系統的實時性和可靠性。

生態整合能力：AgentBuilder 平臺積極打造開放生態，與眾多軟件、硬件廠商深度合作，輕松集成第三方應用，也能與各類工業硬件協同工作，構建繁榮的工業物聯網生態。

研華科技憑借 AgentBuilder 智能體平臺，正在推動工業從傳統的機械化、自動化向智能化邁進，為工業 4.0 的宏偉藍圖添上濃墨重彩的一筆。

審核編輯 黃宇