工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型難成功？AI Agent或成破局關(guān)鍵

在一個繁忙的制造車間，生產(chǎn)線上的機械臂正高效運轉(zhuǎn)。然而，突如其來的機器報警聲打破了這份寧靜——關(guān)鍵設備故障導致生產(chǎn)停滯。工程師們迅速行動，但問題源于復雜的軟件錯誤，解決并非易事。幸運的是，企業(yè)引入了AI Agent智能體平臺，它迅速識別問題并提供修復建議，使生產(chǎn)迅速恢復。這一插曲，正是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中挑戰(zhàn)的一個縮影。

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，制造業(yè)正加速向數(shù)字化邁進。然而，大中型企業(yè)在此過程中面臨重重挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，各部門間數(shù)據(jù)割裂，導致決策效率低下；自動化水平不均，部分流程仍依賴人工，難以實現(xiàn)全面智能化；同時，隨著設備聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡安全風險日益凸顯。

這些問題若不解決，將帶來嚴重后果。信息不對稱可能導致供應鏈中斷，經(jīng)濟損失巨大；缺乏靈活性的生產(chǎn)系統(tǒng)難以應對市場變化，錯失機遇；而安全問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智能體平臺作為新一代人工智能解決方案，為制造業(yè)帶來變革。通過集成數(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)精準預測市場趨勢，優(yōu)化資源配置。深度學習算法使其能自動發(fā)現(xiàn)并修復潛在問題，減少停機時間，提升生產(chǎn)效率。

AI Agent智能體平臺,通過自然語言交互、數(shù)據(jù)價值挖掘、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應用構(gòu)建及創(chuàng)新,廣泛應用于智慧節(jié)能、廠務環(huán)安衛(wèi)、產(chǎn)線智能管理、數(shù)據(jù)智能分析、智能知識管理、AI教育實訓科研、供應鏈智能管理等場景和領(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智能體平臺應用案例

研華科技以研華制造中心為實踐場域，開發(fā)了“精益生產(chǎn)管理智能體”，針對傳統(tǒng)產(chǎn)線管理存在的效率瓶頸、不良率高、異常診斷滯后等問題，通過Data+AI深度融合，實現(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零代碼智能體開發(fā)平臺，支持大模型微調(diào)及自動化工作流編排，全面實現(xiàn)事前預防、事中診斷和事后優(yōu)化的閉環(huán)管理。其創(chuàng)新應用涵蓋OEE根因分析、組裝瓶頸站分析、異常排錯和設備維修智能化四大場景，有效提升了生產(chǎn)效率與品質(zhì)管理水平，達成了“智慧工廠”高效運作的目標。

1、OEE根因分析助手

以往SMT產(chǎn)線OEE指標僅限大屏監(jiān)控，對未達標產(chǎn)線或機臺缺乏系統(tǒng)性根因分析；改善指標依賴資深員工經(jīng)驗，無標準化處理對策，跟蹤改進困難。研華產(chǎn)線管理智能體依據(jù)各線各機臺梳理OEE生產(chǎn)指標、未達標閾值與影響因子，如首次生產(chǎn)、換線頻繁、SMT料不足找料等，并為未達標影響事件定義標準對策供LLM學習。實時監(jiān)控產(chǎn)線OEE指標，一旦觸發(fā)未達標閾值，即自動開案，于異常履歷平臺中生成一條待處理異常事件。LLM自動分析影響事件和處理對策并反饋給產(chǎn)線管理人員，管理人員反饋結(jié)果，回報短期和長期對策更新于異常履歷平臺，供LLM學習，不斷優(yōu)化分析模型和處理邏輯，實現(xiàn)智能體的迭代升級，形成人機協(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題，以前廠區(qū)主管主要通過Dashboard監(jiān)控生產(chǎn)狀況，比如線平衡是否達標，等待時長是否過長等，但出現(xiàn)異常后也無法直觀看到原因，還需手動匯整，且受領(lǐng)班經(jīng)驗及當下判斷影響，會給出不同處理意見，未標準化。研華組裝線瓶頸站AI分析診斷通過整合各站生產(chǎn)工時、MES 數(shù)據(jù)、人員技能、生產(chǎn)履歷資料等多元數(shù)據(jù)，深入比對分析，精準定位瓶頸站及瓶頸原因，如人員技能問題、SOP分配不平衡等，給出具有針對性的建議對策，實現(xiàn)異常分析的快速響應與標準化處理。最終人員確認是否采用AI推薦的應對策略，未采用的情況下回饋實際處理方式并匯整至專家數(shù)據(jù)庫，通過持續(xù)收集反饋并迭代學習，逐步提升對策有效性，形成動態(tài)優(yōu)化機制，確保解決方案與時俱進。

3、PE測試程序自動生成與防呆

傳統(tǒng)PE測試程序由工程師人工編輯撰寫，耗時費力；PLM平臺ECOM更新時，確認更改項目需花費時間；缺乏統(tǒng)一測試工程師撰寫測試腳本項目流程；BPE新人編輯和確校測試程序正確性依賴經(jīng)驗。PE測試程序自動生成與防呆僅需PE工程師輸入機種料號，研華AI Agent就可以自動分析BOM表內(nèi)信息，根據(jù)模組信息自動匯整出測試程序腳本，測試程序根據(jù)ECOM變更可實時更新，實現(xiàn)了從機種信息輸入到測試程序自動生成的無縫流程。整個過程中，研華 AI Agent充分整合各方信息資源，通過嚴謹?shù)膫慑e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，測試項目順序統(tǒng)一并對齊Error code，確保測試程序的準確性和完整性。

4、設備維修智能體

現(xiàn)場人員進行故障診斷時經(jīng)常遇到維修手冊查找難（幾百種異常代碼與提醒代碼，逐頁查找困難）、維修方案確認效率低（需在另一平臺查看歷史維修數(shù)據(jù)結(jié)合錯誤提示判斷）、物料狀況需人工查詢（維修物料信息要到ERP系統(tǒng)查詢）等問題。設備維修助手通過收集設備維修手冊、維修履歷、故障說明等文件和數(shù)據(jù)，構(gòu)建維修知識庫；快速理解設備故障信息，結(jié)合設備數(shù)據(jù)，并通過對維修知識庫的智能檢索，提供步驟化維修診斷建議；維修工程師對研華 AI Agent的維修建議做出是否正確有效的反饋，幫助Agent持續(xù)學習，提高建議的準確度，根據(jù)維修工程師的指令隨時提供維修歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與報表生成，實現(xiàn)設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，使設備維修管理更科學、高效。

四、AI Agent的挑戰(zhàn)與未來

AI Agent為制造業(yè)帶來便利的同時，也帶來失業(yè)風險和安全隱患等挑戰(zhàn)。因此，在推進AI Agent應用的過程中，需重視員工技能提升和安全管理體系構(gòu)建。通過持續(xù)教育和技術(shù)培訓，提升員工適應數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力。同時，加強網(wǎng)絡安全防護，確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

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

審核編輯 黃宇