工厂数字化转型难成功？AI Agent或成破局关键

在一个繁忙的制造车间，生产线上的机械臂正高效运转。然而，突如其来的机器报警声打破了这份宁静——关键设备故障导致生产停滞。工程师们迅速行动，但问题源于复杂的软件错误，解决并非易事。幸运的是，企业引入了AI Agent智能体平台，它迅速识别问题并提供修复建议，使生产迅速恢复。这一插曲，正是制造业数字化转型中挑战的一个缩影。

一、制造业数字化转型的困境

随着工业4.0的推进，制造业正加速向数字化迈进。然而，大中型企业在此过程中面临重重挑战。数据孤岛现象严重，各部门间数据割裂，导致决策效率低下；自动化水平不均，部分流程仍依赖人工，难以实现全面智能化；同时，随着设备联网，网络安全风险日益凸显。

这些问题若不解决，将带来严重后果。信息不对称可能导致供应链中断，经济损失巨大；缺乏灵活性的生产系统难以应对市场变化，错失机遇；而安全问题则可能泄露敏感信息，损害品牌形象，甚至触犯法律。

二、AI Agent：数字化转型的破局者

AI Agent智能体平台作为新一代人工智能解决方案，为制造业带来变革。通过集成数据分析技术，AI Agent打破数据壁垒，建立统一视图，助力企业精准预测市场趋势，优化资源配置。深度学习算法使其能自动发现并修复潜在问题，减少停机时间，提升生产效率。

AI Agent智能体平台,通过自然语言交互、数据价值挖掘、多模态智能分析、自主决策规划及智能控制,以零代码的方式加速AI应用构建及创新,广泛应用于智慧节能、厂务环安卫、产线智能管理、数据智能分析、智能知识管理、AI教育实训科研、供应链智能管理等场景和领域,加速工业企业从数字化到智能化的变革。

三、AI Agent智能体平台应用案例

研华科技以研华制造中心为实践场域，开发了“精益生产管理智能体”，针对传统产线管理存在的效率瓶颈、不良率高、异常诊断滞后等问题，通过Data+AI深度融合，实现了从数据采集、整合到智能化决策的全流程优化。

这一解决方案集成了研华AI Agent零代码智能体开发平台，支持大模型微调及自动化工作流编排，全面实现事前预防、事中诊断和事后优化的闭环管理。其创新应用涵盖OEE根因分析、组装瓶颈站分析、异常排错和设备维修智能化四大场景，有效提升了生产效率与品质管理水平，达成了“智慧工厂”高效运作的目标。

1、OEE根因分析助手

以往SMT产线OEE指标仅限大屏监控，对未达标产线或机台缺乏系统性根因分析；改善指标依赖资深员工经验，无标准化处理对策，跟踪改进困难。研华产线管理智能体依据各线各机台梳理OEE生产指标、未达标阈值与影响因子，如首次生产、换线频繁、SMT料不足找料等，并为未达标影响事件定义标准对策供LLM学习。实时监控产线OEE指标，一旦触发未达标阈值，即自动开案，于异常履历平台中生成一条待处理异常事件。LLM自动分析影响事件和处理对策并反馈给产线管理人员，管理人员反馈结果，回报短期和长期对策更新于异常履历平台，供LLM学习，不断优化分析模型和处理逻辑，实现智能体的迭代升级，形成人机协同、不断优化的良性循环。

2、组装线瓶颈站AI诊断

在工厂生产中，组装线常面临瓶颈问题，以前厂区主管主要通过Dashboard监控生产状况，比如线平衡是否达标，等待时长是否过长等，但出现异常后也无法直观看到原因，还需手动汇整，且受领班经验及当下判断影响，会给出不同处理意见，未标准化。研华组装线瓶颈站AI分析诊断通过整合各站生产工时、MES 数据、人员技能、生产履历资料等多元数据，深入比对分析，精准定位瓶颈站及瓶颈原因，如人员技能问题、SOP分配不平衡等，给出具有针对性的建议对策，实现异常分析的快速响应与标准化处理。最终人员确认是否采用AI推荐的应对策略，未采用的情况下回馈实际处理方式并汇整至专家数据库，通过持续收集反馈并迭代学习，逐步提升对策有效性，形成动态优化机制，确保解决方案与时俱进。

3、PE测试程序自动生成与防呆

传统PE测试程序由工程师人工编辑撰写，耗时费力；PLM平台ECOM更新时，确认更改项目需花费时间；缺乏统一测试工程师撰写测试脚本项目流程；BPE新人编辑和确校测试程序正确性依赖经验。PE测试程序自动生成与防呆仅需PE工程师输入机种料号，研华AI Agent就可以自动分析BOM表内信息，根据模组信息自动汇整出测试程序脚本，测试程序根据ECOM变更可实时更新，实现了从机种信息输入到测试程序自动生成的无缝流程。整个过程中，研华 AI Agent充分整合各方信息资源，通过严谨的侦错环节和统一的编辑流程，取代人工防呆确校，提升编辑效率，指引可以统一所有BPE编辑流程，测试项目顺序统一并对齐Error code，确保测试程序的准确性和完整性。

4、设备维修智能体

现场人员进行故障诊断时经常遇到维修手册查找难（几百种异常代码与提醒代码，逐页查找困难）、维修方案确认效率低（需在另一平台查看历史维修数据结合错误提示判断）、物料状况需人工查询（维修物料信息要到ERP系统查询）等问题。设备维修助手通过收集设备维修手册、维修履历、故障说明等文件和数据，构建维修知识库；快速理解设备故障信息，结合设备数据，并通过对维修知识库的智能检索，提供步骤化维修诊断建议；维修工程师对研华 AI Agent的维修建议做出是否正确有效的反馈，帮助Agent持续学习，提高建议的准确度，根据维修工程师的指令随时提供维修历史数据的统计分析与报表生成，实现设备维修全流程的智能化管理，保障了生产的连续性和稳定性，使设备维修管理更科学、高效。

四、AI Agent的挑战与未来

AI Agent为制造业带来便利的同时，也带来失业风险和安全隐患等挑战。因此，在推进AI Agent应用的过程中，需重视员工技能提升和安全管理体系构建。通过持续教育和技术培训，提升员工适应数字化转型的能力。同时，加强网络安全防护，确保企业数据安全。

未来，随着技术进步，AI Agent将在更多领域发挥重要作用。它不仅是工具，更是连接人与机器、现实与虚拟世界的桥梁。在这个充满无限可能的新时代里，我们将共同探索智能制造的美好明天。

审核编辑 黄宇