在新能源行業飛速發展的今天，產品更新迭代的的速度越來越快，制作工藝的要求也越來越高。市場要求我們“快速上線、高效生產”，那我們如何才能讓制造流程中的工藝環節變得更智能，更高效？

在此背景下，博世互聯工業事業部（BCI-CN）結合當下最前沿的AI技術，交出了自己的答案——Shopfloor Management AI Agent

這套AI解決方案包由BCI-CN主導開發，協同VM-CN,ME-CN和RBCD生產團隊通力合作，依托博世智能制造平臺Nexeed的創新框架打造。旨在幫助工程師和一線員工更快、更準、更省地完成工藝管理流程的日常工作！

團隊名稱：

Shopfloor Management AI Agent 項目團隊

搭載平臺：

Nexeed IAS

產品優勢：

普惠性強，AI建模成本低；

架構靈活，可擴展性強；

模塊化設計，高可復用性；

數據體系標準化，安全有保障。

遇到問題？先給工廠“發個指令”！

Xu作為項目經理，主要負責與業務部門溝通協作，深入挖掘實際痛點，并推動具體場景的孵化與落地。

在他的描述下，許多真實的生產場景躍然眼前：“比如在生產線上某臺設備突然發生故障，需要快速恢復生產。或者某個工藝產品測試合格率很低，需要臨時調整才能提升合格率。遇到這種緊急情況，我們該怎么辦呢? ”

在過去，基于博世強大的精益管理體系，針對工藝不良或者設備故障會制定出反應計劃，員工只需要根據反應計劃按照步驟執行及反饋即可。但隨著產品迭代的速度不斷加快，工藝的調整與設備改造更加頻繁，傳統的方式便不再高效，一線員工需要能夠在多變的環境下快速反應，并找到更加適合的解決方法。

現在，AI Agent可以幫助員工智能決策，它會在后臺找出當前工藝不良的原因，結合最近解決問題的最佳實踐與當前環境，給出合適的反應建議。完成問題處理后，員工對于問題處理結果進行反饋，AI Agent會對自然語言進行結構化處理，完成信息記錄與決策優化。

另一方面，工藝工程師日常進行不良品分析時，過去將會花費較多時間進行人工復判與可疑件追蹤，而現在，AI會幫助完成可疑件的篩選與問題解決的閉環流程。

“以前要花很長時間培訓員工熟悉流程與系統，現在只需要向AI下達指令，就能獲得專業的支持與建議。”

這就是Shopfloor Management AI Agent的神奇之處—將人工智能深度融入生產一線，實現高效、智能、實時的問題響應與決策支持。

在博世，我們正在踐行智能制造，將AI等新技術衍進，全面鋪開并促進行業進步是我們不懈追求的使命！

隨著這幾年AI技術不斷更新，AI如何在制造業中引領變革是所有博世人都在不懈努力的話題。我們希望這套普惠型AI解決方案能夠幫助到制造業的每一個業務領域，以及不同層級的員工；為工廠提供專業、高效、可落地、可快速推廣的支持。

自動化代碼助手

在工廠里，每一次產品迭代，工程師都可能需要調整生產線的控制程序。這項工作通常要由經驗豐富的PLC工程師來完成，且有一定的技術門檻。

但現在，你只需要告訴系統你的產品變更設計，硬件修改方案，AI就能幫助你結構化輸出代碼，編譯程序，減少PLC工程師手動編碼和調整程序的時間。在未來，工藝改造自助化，將成為現實。這就是自動化代碼助手的魅力。

工藝質量助手

再比如，工藝質量檢測一直是制造過程中最費時也最關鍵的環節之一。依賴人工抽檢，容易出錯不說，還很難及時發現問題。

而在AI賦能的工藝質量助手的幫助下，系統可以自動分析每一項工藝結果，判斷是否達標，并提前預警可能出現的問題。這樣一來，不僅節省了人力成本，也讓產品質量更有保障。

工藝知識問答機器人

要知道，在制造業中，從生產線操作到設備維護，每一個環節都涉及大量的專業知識。

而現在，有了這個像“專家”一樣隨時在線的工藝知識問答機器人，一切都變得簡單高效——無論你是想了解擰螺絲的最佳參數、設備出現故障時該如何排查，還是新員工培訓中常見的問題，只要你提問，它都能快速給出專業的解答。

當產線出現異常時，它還能主動彈出建議，協助你快速應對問題，甚至可以自動執行一些任務，完成操作后及時反饋結果，真正實現高效、智能的現場支持。

這些功能聽起來很“高大上”，但它們其實都源自博世內部工廠的真實需求。

從最初的概念到如今的產品化，也是在博世內部工廠的實際生產應用中孵化、打磨出來的。正因為如此，這套AI解決方案不僅穩定可靠，而且具備極強的可復制性，能夠快速推廣到博世不同的生產線和產品類型中去。

目前這套方案已經在博世智能出行集團（BBM）多個工廠的核心工藝場景中落地應用，在沖壓、擰緊、焊接、涂膠等關鍵工序中，它可以幫助工廠實現顯著的成本節約和效率提升。

在商業價值方面，Shopfloor Management AI Agent賦能工廠在IDC成本當面降低達40%，任務處理效率提升了3%，自動化編程效率也提高了1%。且系統部署簡便，無需額外開發，成本優勢很大。

對內外部工廠來說，這都是一套“價廉物美、實用高效”的AI解決方案，為工廠智能化轉型提供了高性價比的選擇。

AI的潛力，無可比擬

Suchen原本是博世的一名MES工程師，但在這個項目里，他卻成了團隊里的AI技術“頂梁柱”。要知道項目剛啟動時，團隊只有幾個人，大家都是做傳統軟件開發出身，誰也沒系統學過AI開發。

“剛開始立項的時候，大家心里都沒底，沒有現成的案例，沒有可以參考的代碼，也沒有成熟的模型，甚至沒人懂AI。我們就像在黑暗中摸索，靠自己去學AI相關的開發技能。”

在Suchen的回憶中，那段日子其實挺“枯燥”的：看論文、跟著網上的視頻學習AI開發、甚至去研究一些和項目關系不大的學術資料，只為找到那一點點的靈感和啟發。“我們都是在摸黑過河，但好在我們堅持下來了。”

作為自學成才的AI專家，Suchen的任務之一，是把來自多個工廠的工藝知識整理出來，構建一個統一的知識體系。這些知識原本分散在不同的平臺中，比如Docupedia網頁、OneNote、內部文檔和郵件系統。

為了更好進行整合，團隊開發了多種AI工具，目的是把這些分散的知識連接起來，智能地融入到日常問答和業務流程中。通過整合作業指導書、工藝參數、設備數據等信息，Suchen構建了一個標準化的“知識圖譜”，并訓練出了這個結合“微調（Fine-tuning）”和“檢索增強生成（RAG）”技術的AI模型。

與傳統的知識庫系統相比，Shopfloor Management AI Agent更加智能、靈活——甚至不需要額外維護知識內容，只要在原有平臺上更新信息（比如在Docupedia中修改文檔），AI就能自動獲取最新數據，持續提供服務。

從概念到工業化落地的過程中，AI Agent將很多天馬行空的想法變為現實——比如有的想法雖然很有潛力，但用傳統方式實現起來非常困難。而AI的引入可以更好更好地滿足了客戶的多樣化需求。

"過去是老板安排任務，員工去執行；現在，AI可以直接理解需求，生成方案，甚至推薦下一步操作。"

Shopfloor Management AI Agent深度嵌入博世體系，融合了大量博世Know-how，不僅懂博世的流程體系，也更貼近博世工廠應用場景。更重要的是，它已經集成在博世自有的Nexeed平臺上，開發部署非常高效！

“我們已經邁出了第一步，“Suchen說，”接下來，就是持續迭代，讓AI成為制造系統的‘智能大腦’。”

項目初期，很多人對AI持懷疑態度，畢竟制造業對準確性要求極高。但隨著AI逐步落地，大家的態度也在悄然轉變。

我堅信，AI的潛力是無限大的，也許未來工廠的每項操作都能通過自然語言下達指令去完成。這聽起來很科幻，但實際并不遙遠，最大的挑戰即在于如何把工廠里的各種系統打通、整合。

用AI，打通工廠的任督二脈

Shijiang是Nexeed IAS產品線的一名高級工程師，曾在多個技術模塊領域深耕多年，涵蓋產線配置、設備控制、物流系統、AGV調度等，積累了極為豐富的開發與實戰經驗。

像他這樣經驗老到的“老司機”工程師，在這個項目中的主要工作是創新框架集成，簡而言之，就是將AI能力順利“嵌入”到工廠現有的系統中，并與業務流程無縫對接。

他和團隊里的AI專家Suchen配合得非常默契——Suchen主要負責訓練AI模型，提升AI本身的性能，并提供可用的API接口。而Shijiang則負責把這些AI能力集成到系統中，讓它能真正跑起來。

“一個像是老師，把工廠的知識教給AI；一個像是牽線者，讓AI服務能和現有系統‘搭上橋。整個項目團隊環環相扣、缺一不可，我們共同推動AI Agent在博世工廠的發展落地。”

Shijiang舉了個例子，當系統監測到某個關鍵參數達到臨界值時，就會自動觸發AI服務，AI會分析當前產線狀態，判斷是否存在異常或故障。一旦發現異常，AI會自動生成預警，并通過儀表盤呈現，同時創建工單通知相關運維人員進行處理。整個過程實現了從數據采集、AI分析到問題反饋的閉環管理。

聽起來很酷，但做起來并不容易。Shijiang坦言：“Nexeed本身已經是一個成熟的平臺，本身并沒有AI服務可以插入，所以我們的AI Agent只能以‘插件’形式插入。”

幸運的是，Nexeed IAS平臺提供了很多API接口，Shijiang通過這些接口，把AI所要實現的核心價值流程串聯起來，經驗老道的他對此早已胸有成竹——

“多虧了在BCI這些年積累的經驗，我一直在做各種系統集成工作，因此面對這類任務時能夠更加得心應手。”

在Shijiang看來，AI的價值不僅僅是“發現問題”，更重要的是“推動解決問題”。

比如，AI在檢測到原材料質量問題后，可以自動觸發流程，停止所有涉及這批材料的生產線，避免問題擴大。他說，“這種Block Management機制的背后，蘊藏著是一整套流程打通的過程，需要AI與業務系統深度集成。”

在標準化方面，博世內部也有一套嚴格的質量指南（Quality Guide）。我們從代碼規范到界面顏色，甚至用戶數據的存儲方式，都有明確要求。團隊還會使用自動化工具進行檢測，確保每個模塊都符合博世的標準。

談到AI的未來發展方向，Shijiang充滿信心。他相信，AI Agent的能力不會只停留在現在的工藝流程監控上，未來應從工廠的實際需求出發，延伸到更多制造環節。

Shijiang眼中的關鍵之一，是提升系統的靈活性，讓工程師能夠根據不同產線的特點，自定義AI的診斷流程和響應方式。

比如，有的工廠希望問題出現時自動發送郵件通知，有的更傾向于彈窗提醒，或者直接對接內部管理系統。借助低代碼的Workflow Builder，工廠的技術人員可以像搭積木一樣，靈活配置AI參與的業務流程——讓AI真正成為工廠可以“自己掌控”的智能工具。

目前Shopfloor Management AI Agent已經應用于博世多個內部工廠。與此同時，博世互聯工業事業部也正積極推動這一系統走向外部市場，并歡迎來自外部客戶的協作共創與經驗共享。

這套AI解決方案以“普惠”為核心，具備成本低、易部署、適應性強等特點，讓智能制造的AI轉型從“高不可攀”變得“觸手可及”。

如果你也在為制造效率、質量控制、人才培訓等問題頭疼，不妨試試這套來自博世互聯工業的Shopfloor Management AI Agent解決方案。也許你會發現，AI智造，并沒有想象中那么遙遠。