深度｜打造更智能的工厂：AI Agent在制造业中的应用
制造业一直是创新和经济增长的动力。但如今，竞争加剧、供应链波动以及削减成本的压力正促使制造商寻找更智能、更快速的工作方式。
这就是AI-Agent的用武之地。这些自主决策系统通过实时调整、简化生产、减少停机时间和改进质量控制，超越了传统的自动化。
在这篇文章中，我们将分别分析什么是制造业中的AI-Agent，它们在制造业中的应用以及优势。
一、制造业中的AI Agent是什么？
制造业中的AI-Agent是监控、分析和控制生产过程的自主系统，不需要持续的人工输入。与遵循固定规则、通常需要人工监督的传统自动化不同，AI-Agent是智能的、支持行动的助手，可以实时做出决策并采取行动，以实现特定目标。
二、代理流程自动化：打破制造孤岛
智能流程自动化（APA）标志着制造商的重大转变。APA不再依赖于与特定系统（如企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）或质量管理系统（QMS））相关联的孤立人工智能工具，而是使AI-Agent能够跨所有这些系统工作。
这种跨职能的能力打破了长期存在的信息壁垒，并创建了一个连接的生产环境，其中数据、决策和操作无缝地流动。结果呢?更高的效率，更快的响应中断，以及更灵活的制造操作，可以实时适应不断变化的市场需求。
三、AI Agent在制造业中的优势
在制造业的竞争格局中，追求提高效率和可持续性比以往任何时候都更加重要。在这一追求中，AI-Agent已经成为强大的盟友，提供了改变传统流程的创新解决方案，并具有以下优势：
1. 提高效率和生产量
AI-Agent优化生产调度和资源分配，显著提高产量，同时减少浪费。例如，制造商利用人工智能驱动的调度可以根据实时需求预测动态调整生产时间表，从而提高生产量和资源利用率。
2. 有效保证生产质量
通过人工智能视觉系统和预测分析的集成，AI-Agent可以显著降低缺陷率。这些系统持续监控生产质量，并自动调整参数以保持高标准，创建闭环质量过程，提高整体产品的完整性。
3. 及时检查设备维护情况避免重大损失
AI-Agent为设备维护带来了一种主动的、数据驱动的方法。通过持续监控性能数据并识别异常情况，它们可以帮助制造商防止高昂成本的中断，减少计划外的停产，并提高整体资产可靠性。这将使制造厂商保持更一致的生产，更好地利用维护资源，并为关键部件制定更智能的库存计划。
4. 资源优化与可持续性
AI-Agent在优化能源使用、材料消耗和减少浪费方面也发挥着至关重要的作用。通过分析运营数据，他们可以识别效率低下的地方并提出改进建议，从而为更可持续的制造过程做出贡献。
四、AI Agent在制造业中的应用
AI-Agent不仅仅是理论上的，它们已经在重塑制造商的运营方式。通过桥接断开的系统并实时行动，它们有助于简化从设备维护到库存决策的一切。这种跨职能的智能使团队能够更快地响应，更有效地操作，并降低操作风险。
下面是一些典型的应用场景：
1. 通过早期干预减少停机时间
计划外停机可能是代价高昂的中断。AI-Agent通过检测设备性能的早期预警信号，并在问题升级之前自动安排维护，帮助制造商保持领先地位，保持生产线顺利运行。
2. 动态生产计划
在需求变化很快的食品加工等行业，AI-Agent可以帮助团队超越静态的生产计划。通过考虑实时需求和供应链的变化，他们保持了生产的敏捷和高效。
3. 更明智的库存和供应链决策
AI-Agent分析销售趋势、库存水平和供应商数据，以微调订单并减少库存过剩。这意味着更少的延误，更低的运输成本，以及更好的供需平衡。
4. 大规模的能源优化
AI-Agent根据当前的工作量和设施需求不断调整能源使用，从而降低成本并减少排放。这是一种比固定的能源时间表更明智、更敏感的方法。
五、AI Agent如何在制造环境中工作
AI-Agent作为自主控制系统运行，不断感知周围环境，分析数据，并采取行动保持运营顺利进行。他们是如何运作的呢？
1. 实时数据收集和感知
AI-Agent首先从物联网设备、传感器和连接的制造系统收集连续数据。这包括从机器速度和温度到库存水平和环境条件的一切。通过这种持续的输入流，AI-Agent可以实时查看工厂车间。
2. 分析与学习
一旦收集到数据，AI-Agent就会应用机器学习模型和预测分析来检测趋势，发现异常，并预测潜在的中断，如设备故障或生产放缓。这种学习过程使他们能够超越静态规则并根据上下文进行调整。
3. 自主决策和行动
与传统的自动化不同，AI-Agent不只是遵循预定义的步骤。他们会根据当前发生的情况快速做出决定——调整日程安排、重新安排任务或触发维护。如果一台机器开始表现不佳，Agent可以立即采取行动保持生产正常进行。
4. 异常处理和工作流适应
当出现问题时，AI-Agent不会停止一切——它们会适应。它们检测异常，确定最佳的纠正措施，并自主地执行。随着时间的推移，他们从这些事件中学习，以改善未来的反应，在每个周期中变得更有效。
5. 集成和编排
为了推动真正的影响，AI-Agent与企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）和供应链平台连接。这使得他们能够协调跨计划、生产和物流的活动——打破竖井并创建真正的端到端优化。
六、在制造业实施AI Agent的关键考虑因素
随着制造商希望在整个运营中扩展人工智能自动化，选择正确的代理流程自动化（APA）平台变得至关重要。并非所有平台都是为复杂的制造环境而构建的，因此评估解决方案时要考虑到正确的功能，这一点非常重要。
无论你是从小规模开始还是在整个企业范围内扩展，以下是现代APA平台的基本功能：
1. 端到端的业务流程
连接和协调跨ERP， MES， QMS和其他核心系统的工作流，以消除孤岛并简化操作。
2. 自主、自适应AI
AI-Agent应该能够做出实时决策，并根据不断变化的生产条件进行调整，而无需人工输入。
3. 实时分析和持续学习
寻找内置的预测分析和机器学习功能，使AI-Agent能够随着时间的推移提高性能。
4. 低代码定制
授权制造团队轻松构建和修改AI代理，加速部署并减少对开发人员的依赖。
5. 内置安全性、遵从性和治理
确保平台保护敏感数据，并支持整个制造环境的法规遵从性。
七、AI Agent在制造业的未来
通过将RPA与AI技术深度融合，九科信息构建了国内首个企业级bit-Agent应用平台，专为中国企业打造出具有自主决策、智能执行能力的智能体，使AI技术突破传统自动化边界，并在流程挖掘与低代码开发框架中实现人机协作闭环，充当企业数字化转型中的“智能小助手”和“流程指挥官”，突破性地实现了复杂业务场景的自主感知、分析执行与持续进化。
未来，随着操作系统及客户端自动化能力的逐步上线，bit-Agent 将助力制造业从“效率提升”迈向“敏捷柔性生产”，推动智能工厂升级。