本期導讀

工業 4.0 風起云涌之際，AI Agent 產業化落地成為各界競逐焦點。研華科技憑借深厚的行業積淀，勇于創新、積極探索，在企業級工業 AI Agent 方面積累了扎實的實踐經驗。本期訪談邀請到研華 WISE-IoT 產品總監康寧女士，深入剖析工業 AI Agent 的發展態勢及實踐思考，期待為您揭開產業智能化躍遷的全新篇章。

loT與LLM深度交融

推動產業智能升級

研華 WISE-IoT 產品總監康寧女士認為，工業物聯網與大模型的融合正在重塑產業格局。

一方面，大模型全方位重構工業物聯網應用，使其從“數據可視“邁向“決策智能”階段，實現全局協同優化系統效率，推動應用從被動維護轉向主動閉環，徹底變革交互與開發模式；

另一方面，工業物聯網也在反向增強大模型的能力。IoT為AI提供了海量多維感知數據，如振動、圖像、聲音等多模態信息，使大模型認知更立體。憑借分布式算力與邊緣智能技術，讓 AI 推理擺脫云端依賴，降低延遲、保障隱私安全，同時借助 IoT 工具賦予大模型虛實交互能力，實現與設備、產線的精準對話與控制反饋。

基于研華AgentBuilder智能體開發平臺構建的設備預防性維護Agent的案例，便是這一雙向賦能的典型例證。

傳統工業設備維護面臨診斷效率低、系統割裂、經驗依賴性強等痛點。普通維修人員難以快速定位復雜故障，需跨多個孤立系統（如MES、ERP）人工比對數據，備件查詢與工單流程脫節，導致維護成本高、停機風險大。

研華設備預防性維護Agent通過IoT傳感器實時監控設備狀態（如振動、溫度），結合AI模型預測潛在故障并分析根因。通過在現場端部署 WISE-2410 振動傳感器和WISE-6610 LoRaWAN 網關，實時采集機臺溫度、振動等關鍵數據。系統自動整合歷史維修記錄、備件庫存數據，動態生成維護計劃，觸發工單并跟蹤閉環。知識庫沉淀案例數據，輔助人員培訓與模型優化。

通過AI Agent 實現的這樣一個端到端閉環管理的場景，減少了70%以上的人工檢索與跨系統操作時間，節約了30%-50%的維護成本，降低了因備件短缺或誤判導致的非計劃停機風險。

AI Agent智能體

連接物理世界與認知智能

在工業物聯網與大模型的協同進程中，AI Agent 扮演三大關鍵角色。

其一，作為多模態感知中樞，整合多元異構數據，擔當設備語言與自然語言的翻譯官；

其二，化身決策執行引擎，基于 LLM 推理能力實時分析 IoT 數據并生成決策指令，驅動 IoT 設備自主操作，如自動調整設備負載、調節潔凈室溫濕度等；

其三，成為系統協同大腦，粘合生產、能源、環安衛、供應鏈等系統，進行實時規劃調度，達成跨系統協同聯動。

康寧談到，AI Agent通過這三種角色成為連接物理世界與認知智能的中樞。

研華基于多年的技術沉淀與趨勢洞察，推出 WISE - AI AgentBuilder 工業智能體平臺，采用四層架構構建從數據采集到智能體構建的全棧解決方案。

邊緣計算層與研華硬件深度融合，在設備端完成多模態數據采集與特征提取，通過頻譜分析、異常檢測等邊緣計算將原始數據轉化為高質量數據，降低帶寬負載并提升響應效率；

數據融合層聚合邊緣設備時序數據、MES/ERP 系統業務數據與企業知識庫，構建工業數據湖，通過時序數據關聯分析、知識圖譜構建，為 Agent 提供涵蓋“設備狀態-生產流程-業務規則”的決策依據；

工具鏈層集成研華 IoT 平臺工具與專用 AI 模組，如設備故障診斷、能耗優化等 AI 模組，強化 Agent 能力；

預構建智能體層，預集成六大場景智能體，涵蓋IoT數據分析、預測性維護、能耗優化、供應鏈協同與可視化、安全管理、環保合規等場景，提供開箱即用的智能體導入的最佳實踐。

AI Agent 是噱頭、落地難？

且看研華如何破局、實踐

研華一直非常注重將自身技術應用于內部工廠，親身踐行 AI Agent 的經歷也為 AI Agent 的落地應用提供了諸多范例。康寧進一步分享了研華在 AI Agent 方面的實踐案例。

AI Agent 賦能基于視頻分析的安全管理

進入研華林口工廠的潔凈車間需要嚴格按照規范進行穿戴，傳統門禁系統依賴保安肉眼核對證件和防護裝備，但在高峰期常出現漏檢或錯誤放行的情況，一旦出現未授權人員或穿戴不合規人員混入，可能會毀掉整批產品。

針對這些痛點，研華提供了基于視頻分析的安全管理Agent解決方案。攝像頭實時捕獲現場圖像，MIC-733-AO則部署多模態大模型，對人員穿戴合規進行檢測。AI Agent 根據檢測結果結合人員身份信息控制門禁系統，確保通行安全。

此方案實現了高效、可靠的閉環控制，從數據采集、分析、決策到執行形成完整鏈路，支持無人值守場景，并可在安全生產監控、電力設備巡檢等跨場景中復用，顯著提升管理效率并降低邊際成本。

AI Agent 讓供應鏈管理更智慧

在傳統供應鏈管理中，企業面臨多重挑戰：人工跟蹤庫存及在途數據效率低下，難以精準預測缺料風險；供應商匹配依賴經驗，緊急訂單需反復確認交期，協同成本高；被動觸發緊急采購導致成本激增；ERP、WMS 等多系統數據割裂，人工整合易遺漏關鍵信息。

為此，研華部署了供應鏈智能管理 Agent，讓企業及時掌握庫存與庫存狀況，優化補貨與績效監控。實時監控庫存狀態，自動生成結構化短缺清單并關聯供應商數據庫，3分鐘內完成多語言郵件批量發送。響應效率提升40倍，物料短缺停線風險降低75%，年均避免超千萬元停工損失。

AI Agent驅動生產線優化管理

研華林口工廠開發的生產力未達標分析與解決 Agent 同樣值得關注。傳統生產管理中，領班需手動整合數據定位異常，處理方式依賴個人經驗且缺乏標準化，管理層難以及時追蹤改善效果，導致效率瓶頸。

研華的生產瓶頸優化 Agent 可以實時監測各線生產狀態，智能分析產線瓶頸。當產能異常時，自動生成含根因分析及優化建議的AI診斷報告，并聯動通知管理人員。通過智能決策支持，預計可提升10%生產效率，縮短40%決策響應時間，讓工廠實現從被動監控到主動優化的智能轉型。

然而，研華在 AI Agent 的實踐過程中也遇到了諸多挑戰。面對這些棘手的問題，研華以創新性的思維結合工業物聯網深耕經驗，逐一破解。

針對數據碎片化與利用率低的問題，研華 AI Agent 在邊緣側部署輕量化多模態模型，實現全要素數據連接，并借助數據分析挖掘數據價值；為應對安全信任危機，研華 AI Agent采用專業系統主導與通用模型輔助的雙引擎架構，保留決策路徑追溯能力，確保可信可控；鑒于工業場景對實時性的嚴苛要求，研華云邊協同架構成為中流砥柱，邊緣節點承擔實時任務，云端負責全局管理與策略優化；針對場景碎片化難題，研華 AI Agent 提供封裝好的場景模板，助力企業跨越智能化升級門檻；在數據安全風險方面，研華通過邊緣側數據預處理與企業內建本地數據中心，保障數據安全。

智能化躍遷召集令

研華邀您探索AI Agent的無限可能

研華對 AI Agent 在工業應用的未來充滿信心和期待。AI Agent 正推動工業從 “替代人力” 向 “超越人力” 邁進，實現知識傳承、決策進化與系統自愈。智能化躍遷的關鍵在于持續積累數據與知識資產，例如，故障特征庫記錄異常模式和解決方案，策略圖譜庫累積專家決策邏輯，應急響應庫構建危機處理的預案和SOP。更關鍵的是，讓企業具備自主進化能力，將每一次問題解決轉化為系統新認知。

最后，康寧特別提到研華的 AgentBuilder 平臺將不斷拓展工具鏈與預構建智能體，支持更多核心工業場景，助力企業構建多智能體系統，形成具有生命力的智能生態。研華將積極攜手合作伙伴共建生態，共同探索 AI Agent 的無限可能，解決工業 AI 落地技術瓶頸，在 OT 與 IT 深度耦合基礎上推動產業應用智能化。

未來，工業智能體將進一步引領智能化變革，實現制造業操作系統的重構，釋放巨大能量，提升生產力與資源配置效率，重塑生產模式，助力智能工業高質量發展。