博世如何简化智能制造工艺流程

在新能源行业飞速发展的今天，产品更新迭代的的速度越来越快，制作工艺的要求也越来越高。市场要求我们“快速上线、高效生产”，那我们如何才能让制造流程中的工艺环节变得更智能，更高效？

在此背景下，博世互联工业事业部（BCI-CN）结合当下最前沿的AI技术，交出了自己的答案——Shopfloor Management AI Agent

这套AI解决方案包由BCI-CN主导开发，协同VM-CN,ME-CN和RBCD生产团队通力合作，依托博世智能制造平台Nexeed的创新框架打造。旨在帮助工程师和一线员工更快、更准、更省地完成工艺管理流程的日常工作！

团队名称：

Shopfloor Management AI Agent 项目团队

搭载平台：

Nexeed IAS

产品优势：

普惠性强，AI建模成本低；

架构灵活，可扩展性强；

模块化设计，高可复用性；

数据体系标准化，安全有保障。

遇到问题？先给工厂“发个指令”！

Xu作为项目经理，主要负责与业务部门沟通协作，深入挖掘实际痛点，并推动具体场景的孵化与落地。

在他的描述下，许多真实的生产场景跃然眼前：“比如在生产线上某台设备突然发生故障，需要快速恢复生产。或者某个工艺产品测试合格率很低，需要临时调整才能提升合格率。遇到这种紧急情况，我们该怎么办呢? ”

在过去，基于博世强大的精益管理体系，针对工艺不良或者设备故障会制定出反应计划，员工只需要根据反应计划按照步骤执行及反馈即可。但随着产品迭代的速度不断加快，工艺的调整与设备改造更加频繁，传统的方式便不再高效，一线员工需要能够在多变的环境下快速反应，并找到更加适合的解决方法。

现在，AI Agent可以帮助员工智能决策，它会在后台找出当前工艺不良的原因，结合最近解决问题的最佳实践与当前环境，给出合适的反应建议。完成问题处理后，员工对于问题处理结果进行反馈，AI Agent会对自然语言进行结构化处理，完成信息记录与决策优化。

另一方面，工艺工程师日常进行不良品分析时，过去将会花费较多时间进行人工复判与可疑件追踪，而现在，AI会帮助完成可疑件的筛选与问题解决的闭环流程。

“以前要花很长时间培训员工熟悉流程与系统，现在只需要向AI下达指令，就能获得专业的支持与建议。”

这就是Shopfloor Management AI Agent的神奇之处—将人工智能深度融入生产一线，实现高效、智能、实时的问题响应与决策支持。

在博世，我们正在践行智能制造，将AI等新技术衍进，全面铺开并促进行业进步是我们不懈追求的使命！ 

随着这几年AI技术不断更新，AI如何在制造业中引领变革是所有博世人都在不懈努力的话题。我们希望这套普惠型AI解决方案能够帮助到制造业的每一个业务领域，以及不同层级的员工；为工厂提供专业、高效、可落地、可快速推广的支持。

自动化代码助手

在工厂里，每一次产品迭代，工程师都可能需要调整生产线的控制程序。这项工作通常要由经验丰富的PLC工程师来完成，且有一定的技术门槛。

但现在，你只需要告诉系统你的产品变更设计，硬件修改方案，AI就能帮助你结构化输出代码，编译程序，减少PLC工程师手动编码和调整程序的时间。在未来，工艺改造自助化，将成为现实。这就是自动化代码助手的魅力。

工艺质量助手

再比如，工艺质量检测一直是制造过程中最费时也最关键的环节之一。依赖人工抽检，容易出错不说，还很难及时发现问题。

而在AI赋能的工艺质量助手的帮助下，系统可以自动分析每一项工艺结果，判断是否达标，并提前预警可能出现的问题。这样一来，不仅节省了人力成本，也让产品质量更有保障。

工艺知识问答机器人

要知道，在制造业中，从生产线操作到设备维护，每一个环节都涉及大量的专业知识。

而现在，有了这个像“专家”一样随时在线的工艺知识问答机器人，一切都变得简单高效——无论你是想了解拧螺丝的最佳参数、设备出现故障时该如何排查，还是新员工培训中常见的问题，只要你提问，它都能快速给出专业的解答。

当产线出现异常时，它还能主动弹出建议，协助你快速应对问题，甚至可以自动执行一些任务，完成操作后及时反馈结果，真正实现高效、智能的现场支持。

这些功能听起来很“高大上”，但它们其实都源自博世内部工厂的真实需求。

从最初的概念到如今的产品化，也是在博世内部工厂的实际生产应用中孵化、打磨出来的。正因为如此，这套AI解决方案不仅稳定可靠，而且具备极强的可复制性，能够快速推广到博世不同的生产线和产品类型中去。

目前这套方案已经在博世智能出行集团（BBM）多个工厂的核心工艺场景中落地应用，在冲压、拧紧、焊接、涂胶等关键工序中，它可以帮助工厂实现显著的成本节约和效率提升。

在商业价值方面，Shopfloor Management AI Agent赋能工厂在IDC成本当面降低达40%，任务处理效率提升了3%，自动化编程效率也提高了1%。且系统部署简便，无需额外开发，成本优势很大。

对内外部工厂来说，这都是一套“价廉物美、实用高效”的AI解决方案，为工厂智能化转型提供了高性价比的选择。

AI的潜力，无可比拟

Suchen原本是博世的一名MES工程师，但在这个项目里，他却成了团队里的AI技术“顶梁柱”。要知道项目刚启动时，团队只有几个人，大家都是做传统软件开发出身，谁也没系统学过AI开发。

“刚开始立项的时候，大家心里都没底，没有现成的案例，没有可以参考的代码，也没有成熟的模型，甚至没人懂AI。我们就像在黑暗中摸索，靠自己去学AI相关的开发技能。”

在Suchen的回忆中，那段日子其实挺“枯燥”的：看论文、跟着网上的视频学习AI开发、甚至去研究一些和项目关系不大的学术资料，只为找到那一点点的灵感和启发。“我们都是在摸黑过河，但好在我们坚持下来了。”

作为自学成才的AI专家，Suchen的任务之一，是把来自多个工厂的工艺知识整理出来，构建一个统一的知识体系。这些知识原本分散在不同的平台中，比如Docupedia网页、OneNote、内部文档和邮件系统。

为了更好进行整合，团队开发了多种AI工具，目的是把这些分散的知识连接起来，智能地融入到日常问答和业务流程中。通过整合作业指导书、工艺参数、设备数据等信息，Suchen构建了一个标准化的“知识图谱”，并训练出了这个结合“微调（Fine-tuning）”和“检索增强生成（RAG）”技术的AI模型。

与传统的知识库系统相比，Shopfloor Management AI Agent更加智能、灵活——甚至不需要额外维护知识内容，只要在原有平台上更新信息（比如在Docupedia中修改文档），AI就能自动获取最新数据，持续提供服务。

从概念到工业化落地的过程中，AI Agent将很多天马行空的想法变为现实——比如有的想法虽然很有潜力，但用传统方式实现起来非常困难。而AI的引入可以更好更好地满足了客户的多样化需求。

"过去是老板安排任务，员工去执行；现在，AI可以直接理解需求，生成方案，甚至推荐下一步操作。"

Shopfloor Management AI Agent深度嵌入博世体系，融合了大量博世Know-how，不仅懂博世的流程体系，也更贴近博世工厂应用场景。更重要的是，它已经集成在博世自有的Nexeed平台上，开发部署非常高效！

“我们已经迈出了第一步，“Suchen说，”接下来，就是持续迭代，让AI成为制造系统的‘智能大脑’。”

项目初期，很多人对AI持怀疑态度，毕竟制造业对准确性要求极高。但随着AI逐步落地，大家的态度也在悄然转变。

我坚信，AI的潜力是无限大的，也许未来工厂的每项操作都能通过自然语言下达指令去完成。这听起来很科幻，但实际并不遥远，最大的挑战即在于如何把工厂里的各种系统打通、整合。

用AI，打通工厂的任督二脉

Shijiang是Nexeed IAS产品线的一名高级工程师，曾在多个技术模块领域深耕多年，涵盖产线配置、设备控制、物流系统、AGV调度等，积累了极为丰富的开发与实战经验。

像他这样经验老到的“老司机”工程师，在这个项目中的主要工作是创新框架集成，简而言之，就是将AI能力顺利“嵌入”到工厂现有的系统中，并与业务流程无缝对接。

他和团队里的AI专家Suchen配合得非常默契——Suchen主要负责训练AI模型，提升AI本身的性能，并提供可用的API接口。而Shijiang则负责把这些AI能力集成到系统中，让它能真正跑起来。

“一个像是老师，把工厂的知识教给AI；一个像是牵线者，让AI服务能和现有系统‘搭上桥。整个项目团队环环相扣、缺一不可，我们共同推动AI Agent在博世工厂的发展落地。”

Shijiang举了个例子，当系统监测到某个关键参数达到临界值时，就会自动触发AI服务，AI会分析当前产线状态，判断是否存在异常或故障。一旦发现异常，AI会自动生成预警，并通过仪表盘呈现，同时创建工单通知相关运维人员进行处理。整个过程实现了从数据采集、AI分析到问题反馈的闭环管理。

听起来很酷，但做起来并不容易。Shijiang坦言：“Nexeed本身已经是一个成熟的平台，本身并没有AI服务可以插入，所以我们的AI Agent只能以‘插件’形式插入。”

幸运的是，Nexeed IAS平台提供了很多API接口，Shijiang通过这些接口，把AI所要实现的核心价值流程串联起来，经验老道的他对此早已胸有成竹——

“多亏了在BCI这些年积累的经验，我一直在做各种系统集成工作，因此面对这类任务时能够更加得心应手。”

在Shijiang看来，AI的价值不仅仅是“发现问题”，更重要的是“推动解决问题”。

比如，AI在检测到原材料质量问题后，可以自动触发流程，停止所有涉及这批材料的生产线，避免问题扩大。他说，“这种Block Management机制的背后，蕴藏着是一整套流程打通的过程，需要AI与业务系统深度集成。”

在标准化方面，博世内部也有一套严格的质量指南（Quality Guide）。我们从代码规范到界面颜色，甚至用户数据的存储方式，都有明确要求。团队还会使用自动化工具进行检测，确保每个模块都符合博世的标准。

谈到AI的未来发展方向，Shijiang充满信心。他相信，AI Agent的能力不会只停留在现在的工艺流程监控上，未来应从工厂的实际需求出发，延伸到更多制造环节。

Shijiang眼中的关键之一，是提升系统的灵活性，让工程师能够根据不同产线的特点，自定义AI的诊断流程和响应方式。

比如，有的工厂希望问题出现时自动发送邮件通知，有的更倾向于弹窗提醒，或者直接对接内部管理系统。借助低代码的Workflow Builder，工厂的技术人员可以像搭积木一样，灵活配置AI参与的业务流程——让AI真正成为工厂可以“自己掌控”的智能工具。

目前Shopfloor Management AI Agent已经应用于博世多个内部工厂。与此同时，博世互联工业事业部也正积极推动这一系统走向外部市场，并欢迎来自外部客户的协作共创与经验共享。

这套AI解决方案以“普惠”为核心，具备成本低、易部署、适应性强等特点，让智能制造的AI转型从“高不可攀”变得“触手可及”。

如果你也在为制造效率、质量控制、人才培训等问题头疼，不妨试试这套来自博世互联工业的Shopfloor Management AI Agent解决方案。也许你会发现，AI智造，并没有想象中那么遥远。