本期導讀

研華受邀參加2026工賦上海大會，以自身工廠AI智造實踐為例，揭秘數智制造的實戰路徑。

2026年1月8日，為推動AI與制造業深度融合、助力上海“AI+制造”生態升級，以“AI之‘智’，鑄制造之‘質’”為主題的2026“工賦上海”創新大會在滬召開。本次大會由上海市經濟和信息化委員會、靜安區人民政府指導，上海市工業互聯網協會主辦，匯聚政企研多方力量共探工業AI落地路徑。

研華科技受邀出席社群生態伙伴專場:“AI+制造”硬核企業展演，研華工業物聯網事業群銷售總監鄧斌發表《邊緣智驅·AI落地——智能制造工廠AI實戰分享》主題演講，以研華自身工廠實踐為藍本，拆解工業AI規模化應用的核心邏輯與實效成果。

實戰拆解：

從研華工廠看AI Agent的全場景應用

本次分享以研華工廠為核心案例，圍繞“AI是否真正解決問題”，從產線效率、產品質量、安全生產、能源管理四大維度，拆解18項AI Agent落地專案成果。演講聚焦“業務指標改善”，以數據驗證AI實際價值，而非單純技術展示。

作為工廠智能“管家”，研華AI Agent通過AgentBuilder智能體平臺快速部署協同，攻克工業數據碎片化、決策可解釋性不足等痛點，成效顯著：

生產瓶頸優化：可以實時監測各線生產狀態，智能分析產線瓶頸預計可提升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。

供應鏈智能管理：讓企業及時掌握庫存與庫存狀況，優化補貨與績效監控，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。

設備預防性維護：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，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。

質量檢測升級：SMT產線AOI設備疊加AI缺陷復判，降低誤報率與人工工作量；關鍵工序引入AI視頻質檢，前端攔截錯裝、漏裝等異常，減少返工成本與交付風險。

安全生產管控：結合監控實時識別防護用品佩戴規范，異常信息即時推送追溯，提升風險管理主動性與可視化。

能源智能管控：基于能耗數據異常識別與需求預測，提供節能策略，助力企業降本增效與低碳轉型。

生態共建：

以邊緣智能賦能產業規模化升級

鄧斌在演講尾聲表示，制造業智能化轉型是“邊緣硬件+AI算法+行業場景”的深度融合。研華依托多年工業物聯網積淀，構建全棧能力，既以自有工廠實踐驗證技術可行性，也為上下游企業提供可復用的落地模板。

作為AI+制造的踐行者與推動者，研華科技始終以開放姿態分享實戰經驗，依托自身在邊緣AI與行業場景融合的深厚積淀，為制造企業提供可復用的數智轉型模板。每一次行業交流都是產業共進的動力，研華誠邀更多制造企業攜手同行，共探AI+制造的落地路徑，共筑產業智能化發展新生態！