本期導(dǎo)讀

研華“智慧工廠精益生產(chǎn)管理智能體”成功入選中國(guó)信通院智能體應(yīng)用案例，通過(guò)零代碼開(kāi)發(fā)和多模態(tài)分析，助力企業(yè)突破傳統(tǒng)瓶頸，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率和品質(zhì)管理的顯著提升，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型樹(shù)立了新標(biāo)桿。

今日，中國(guó)信息通信研究院人工智能研究所、人工智能關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用評(píng)測(cè)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在京召開(kāi)“可信AI年度成果發(fā)布會(huì)”，會(huì)上公布了日前征集的智能體應(yīng)用案例入圍結(jié)果。研華科技憑借“智慧工廠精益生產(chǎn)管理智能體”案例，從眾多申報(bào)項(xiàng)目中脫穎而出，成功入選，彰顯其在智能制造領(lǐng)域的深厚積淀與創(chuàng)新實(shí)力。這一案例通過(guò)AI與數(shù)據(jù)深度融合，展現(xiàn)了研華在工業(yè)智能化領(lǐng)域的創(chuàng)新成果，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型樹(shù)立了新標(biāo)桿。

AI Agent（智能體），是LLM（大型語(yǔ)言模型） + Planning （規(guī)劃）+ Memory（記憶） + Tools（工具）的結(jié)合，是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。智能體作為大模型的重要應(yīng)用形態(tài)，可以將大模型的技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際問(wèn)題的解決能力，是打通業(yè)務(wù)場(chǎng)景和人類交互的橋梁。

研華WISE-AI Agent 智能體平臺(tái)由數(shù)據(jù)集成與分析平臺(tái)DataInsight、智能知識(shí)管理平臺(tái)KB Insight、智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)AgentBuilder以及智能體中心組成。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。

突破傳統(tǒng)瓶頸

推動(dòng)智慧升級(jí)

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WISE-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)。

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。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)。

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。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)。

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)，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，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。

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)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。

創(chuàng)新技術(shù)賦能

加速效益提升

研華WISE-AI Agent通過(guò)引入多平臺(tái)數(shù)據(jù)整合及大模型優(yōu)化，打破數(shù)據(jù)孤島，形成了具有強(qiáng)認(rèn)知能力的工業(yè)智能體，顯著提升了企業(yè)在數(shù)據(jù)分析、智能規(guī)劃和精準(zhǔn)執(zhí)行方面的能力。

OEE根因分析助手：對(duì)OEE未達(dá)標(biāo)的產(chǎn)線進(jìn)行診斷，分析出影響事件，并為產(chǎn)線管理人員提供處理對(duì)策；減少工時(shí)損失19%，加速異常處置、通報(bào)時(shí)間 50%，費(fèi)用節(jié)約臺(tái)幣21萬(wàn)元/月。

組裝線瓶頸站AI診斷：全面整合產(chǎn)線數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位瓶頸環(huán)節(jié)并提供解決方案，平均生產(chǎn)力提升10%，預(yù)計(jì)年人均產(chǎn)出工時(shí)提升4%。

PE測(cè)試程序自動(dòng)生成與防呆：基于AgentBuilder智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)，BPE測(cè)試工程師借助LLM根據(jù)BOM表自動(dòng)生成測(cè)試程序，每日節(jié)省PE工程師3小時(shí)的編輯時(shí)間。

設(shè)備維修智能體：實(shí)現(xiàn)從知識(shí)庫(kù)構(gòu)建到故障自動(dòng)診斷到故障維修再到知識(shí)更新的閉環(huán)管理，提高維修效率和質(zhì)量，每周增加產(chǎn)出22小時(shí)（約增加0.5人力）。

AI Agent通過(guò)多維度賦能，有力推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，它精準(zhǔn)調(diào)度資源、排査瓶頸、預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提升生產(chǎn)效率與穩(wěn)定性；質(zhì)量管控上，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)與質(zhì)量問(wèn)題追溯；供應(yīng)鏈管理中，優(yōu)化庫(kù)存、加強(qiáng)供應(yīng)商協(xié)同和物流配送；研發(fā)創(chuàng)新時(shí)，輔助設(shè)計(jì)方案優(yōu)化并促進(jìn)知識(shí)共享；運(yùn)營(yíng)管理層面，為管理者提供智能決策支持，在客服售后與客戶高效互動(dòng)。全方位助力制造業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化變革。

研華科技長(zhǎng)期致力于通過(guò)AIoT技術(shù)助力制造業(yè)智能化升級(jí)，此次入選，標(biāo)志著研華AI Agent技術(shù)的行業(yè)領(lǐng)先性和示范效應(yīng)。未來(lái)，研華將繼續(xù)深耕AIoT技術(shù)，深化AI智能體的應(yīng)用實(shí)踐，與行業(yè)伙伴攜手共創(chuàng)智能化、數(shù)字化的未來(lái)制造生態(tài)。