本期導讀

研華“智慧工廠精益生產管理智能體”成功入選中國信通院智能體應用案例，通過零代碼開發和多模態分析，助力企業突破傳統瓶頸，實現生產效率和品質管理的顯著提升，為制造業數字化轉型樹立了新標桿。

今日，中國信息通信研究院人工智能研究所、人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室在京召開“可信AI年度成果發布會”，會上公布了日前征集的智能體應用案例入圍結果。研華科技憑借“智慧工廠精益生產管理智能體”案例，從眾多申報項目中脫穎而出，成功入選，彰顯其在智能制造領域的深厚積淀與創新實力。這一案例通過AI與數據深度融合，展現了研華在工業智能化領域的創新成果，為制造業數字化轉型樹立了新標桿。

AI Agent（智能體），是LLM（大型語言模型） + Planning （規劃）+ Memory（記憶） + Tools（工具）的結合，是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。智能體作為大模型的重要應用形態，可以將大模型的技術能力轉化為實際問題的解決能力，是打通業務場景和人類交互的橋梁。

研華WISE-AI Agent 智能體平臺由數據集成與分析平臺DataInsight、智能知識管理平臺KB Insight、智能體開發平臺AgentBuilder以及智能體中心組成。通過自然語言交互、數據價值挖掘、多模態智能分析、自主決策規劃及智能控制，以零代碼的方式加速AI應用構建及創新，廣泛應用于智慧節能、廠務環安衛、產線智能管理、數據智能分析、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域，加速工業企業從數字化到智能化的變革。

突破傳統瓶頸

推動智慧升級

研華科技以研華制造中心為實踐場域，開發了“精益生產管理智能體”，針對傳統產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，實現了從數據采集、整合到智能化決策的全流程優化。 這一解決方案集成了WISE-AI Agent零代碼智能體開發平臺，支持大模型微調及自動化工作流編排，全面實現事前預防、事中診斷和事后優化的閉環管理。其創新應用涵蓋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，有效提升了生產效率與品質管理水平，達成了“智慧工廠”高效運作的目標。

OEE根因分析助手

以往SMT產線OEE指標僅限大屏監控，對未達標產線或機臺缺乏系統性根因分析；改善指標依賴資深員工經驗，無標準化處理對策，跟蹤改進困難。產線管理智能體依據各線各機臺梳理OEE生產指標、未達標閾值與影響因子，如首次生產、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。實時監控產線OEE指標，一旦觸發未達標閾值，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線管理人員，管理人員反饋結果，回報短期和長期對策更新于異常履歷平臺，供LLM學習，不斷優化分析模型和處理邏輯，實現智能體的迭代升級，形成人機協同、不斷優化的良性循環。

組裝線瓶頸站AI診斷

在工廠生產中，組裝線常面臨瓶頸問題，以前廠區主管主要通過Dashboard監控生產狀況，比如線平衡是否達標，等待時長是否過長等，但出現異常后也無法直觀看到原因，還需手動匯整，且受領班經驗及當下判斷影響，會給出不同處理意見，未標準化。組裝線瓶頸站AI分析診斷通過整合各站生產工時、MES 數據、人員技能、生產履歷資料等多元數據，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據庫，通過持續收集反饋并迭代學習，逐步提升對策有效性，形成動態優化機制，確保解決方案與時俱進。

PE測試程序自動生成與防呆

傳統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，Agent就可以自動分析BOM表內信息，根據模組信息自動匯整出測試程序腳本，測試程序根據ECOM變更可實時更新，實現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，Agent充分整合各方信息資源，通過嚴謹的偵錯環節和統一的編輯流程，取代人工防呆確校，提升編輯效率，指引可以統一所有BPE編輯流程，測試項目順序統一并對齊Error code，確保測試程序的準確性和完整性。

設備維修智能體

現場人員進行故障診斷時經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據結合錯誤提示判斷）、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據，構建維修知識庫；快速理解設備故障信息，結合設備數據，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Agent的維修建議做出是否正確有效的反饋，幫助Agent持續學習，提高建議的準確度，根據維修工程師的指令隨時提供維修歷史數據的統計分析與報表生成，實現設備維修全流程的智能化管理，保障了生產的連續性和穩定性，使設備維修管理更科學、高效。

創新技術賦能

加速效益提升

研華WISE-AI Agent通過引入多平臺數據整合及大模型優化，打破數據孤島，形成了具有強認知能力的工業智能體，顯著提升了企業在數據分析、智能規劃和精準執行方面的能力。

OEE根因分析助手：對OEE未達標的產線進行診斷，分析出影響事件，并為產線管理人員提供處理對策；減少工時損失19%，加速異常處置、通報時間 50%，費用節約臺幣21萬元/月。

組裝線瓶頸站AI診斷：全面整合產線數據，精準定位瓶頸環節并提供解決方案，平均生產力提升10%，預計年人均產出工時提升4%。

PE測試程序自動生成與防呆：基于AgentBuilder智能體開發平臺，BPE測試工程師借助LLM根據BOM表自動生成測試程序，每日節省PE工程師3小時的編輯時間。

設備維修智能體：實現從知識庫構建到故障自動診斷到故障維修再到知識更新的閉環管理，提高維修效率和質量，每周增加產出22小時（約增加0.5人力）。

AI Agent通過多維度賦能，有力推動制造業數字化轉型。在生產環節，它精準調度資源、排査瓶頸、預測設備故障，提升生產效率與穩定性；質量管控上，實現自動化檢測與質量問題追溯；供應鏈管理中，優化庫存、加強供應商協同和物流配送；研發創新時，輔助設計方案優化并促進知識共享；運營管理層面，為管理者提供智能決策支持，在客服售后與客戶高效互動。全方位助力制造業提升競爭力，實現數字化變革。

研華科技長期致力于通過AIoT技術助力制造業智能化升級，此次入選，標志著研華AI Agent技術的行業領先性和示范效應。未來，研華將繼續深耕AIoT技術，深化AI智能體的應用實踐，與行業伙伴攜手共創智能化、數字化的未來制造生態。