導(dǎo)語：在“智造進(jìn)化，全域AI——美擎AIGC3.1 暨智能體工廠解決方案發(fā)布會”上，美云智數(shù)發(fā)布了制造AI智能體解決方案。相比一味強(qiáng)調(diào)AI“黑科技”，該方案依托美的集團(tuán)“分析—預(yù)警—控制—預(yù)測—決策”閉環(huán)能力，將50余年制造經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的系統(tǒng)規(guī)則，在內(nèi)部實(shí)踐中取得顯著成效。

該方案已在美的集團(tuán)荊州洗衣機(jī)智能體工廠（全球首個(gè)獲WRCA認(rèn)證的多場景覆蓋智能體工廠）等多個(gè)生產(chǎn)基地實(shí)現(xiàn)規(guī)模化驗(yàn)證，通過部署智能體集群與“工廠大腦”協(xié)同系統(tǒng)，重點(diǎn)解決設(shè)備可用率、異常處置質(zhì)量、LOSS治理與換型效率等制造一線核心問題。

行業(yè)背景：制造復(fù)雜度上升，AI從“可視化”走向“可控化”

過去幾年，制造現(xiàn)場的挑戰(zhàn)并未減少：多系統(tǒng)并行、工藝參數(shù)爆炸式增長、合規(guī)要求趨嚴(yán)與訂單結(jié)構(gòu)更不穩(wěn)定，使“穩(wěn)產(chǎn)提效”成為共識。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，經(jīng)過“上云、上平臺、上可視化”的階段，工廠正邁入以Agent為代表的“自治化與協(xié)同優(yōu)化”階段，核心發(fā)力點(diǎn)是把專家經(jīng)驗(yàn)沉淀為可復(fù)制的系統(tǒng)能力，并在事前、事中、事后來回路閉環(huán)。

方案概覽：以數(shù)據(jù)與知識為底座的智能體組合

據(jù)介紹，美云智數(shù)的制造AI智能體以“企業(yè)數(shù)據(jù)銀行”與多域知識庫為底座（覆蓋設(shè)備、工藝、品質(zhì)、能源等維度），疊加數(shù)據(jù)分析、推理規(guī)劃、系統(tǒng)控制與智能問答等通用能力，貫通四類高頻場景，并構(gòu)建三類閉環(huán)：

事前：智能點(diǎn)檢、維保策略推薦

事中：異常識別、措施匹配、執(zhí)行協(xié)同

事后：健康度報(bào)告、改善建議回推

在系統(tǒng)層面，方案與MES、EAM/TPM、SCADA、QMS等業(yè)務(wù)系統(tǒng)及現(xiàn)場PLC、AGV、傳感器等設(shè)備打通，以統(tǒng)一調(diào)度提升現(xiàn)場響應(yīng)與透明度。

四大場景智能體：面向一線痛點(diǎn)的場景化落地

1、美擎TPM智能體（設(shè)備全生命周期）：

利用傳感器和SCADA數(shù)據(jù)，結(jié)合EAM故障庫、安燈系統(tǒng)與排產(chǎn)計(jì)劃，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、維保計(jì)劃生成與備件補(bǔ)貨建議；事中提供故障處置方案，事后輸出分層健康度報(bào)告。據(jù)內(nèi)部驗(yàn)證，點(diǎn)檢效率提升30%以上、重復(fù)故障顯著減少。

2、美擎DMS智能體（日常管理中樞）：

基于美的MBS方法論，支撐從班組到事業(yè)部的多層會議與異常管理，通過人/機(jī)/料/法（4M）維度采集與預(yù)警，將“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+規(guī)則固化”，會議時(shí)間縮短、異常閉環(huán)質(zhì)量提升。

3、美擎LOSS智能體（損失治理）：

構(gòu)建LOSS影響因素三級標(biāo)簽庫，借助AIGC進(jìn)行異常分類、根因分析與對策匹配，并聯(lián)動(dòng)設(shè)備、物流、計(jì)劃等專業(yè)Agent推進(jìn)持續(xù)改善。內(nèi)部案例顯示，某產(chǎn)線LOSS率下降約15%。

4、美擎模具智能體（換型與健康管理）：

在換型場景下智能推薦“模具-機(jī)臺”組合以提升設(shè)備利用率；結(jié)合沖次與壽命數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)測性維保，推動(dòng)從“以修代?！毕颉邦A(yù)測性維?！鞭D(zhuǎn)型。

應(yīng)用側(cè)證：蕪湖“燈塔工廠”的指標(biāo)改善

據(jù)1月16日世界經(jīng)濟(jì)論壇報(bào)道，全球燈塔網(wǎng)絡(luò)評選出23個(gè)新工廠，其中16個(gè)來自中國。美的廚衛(wèi)電器（中國蕪湖）工廠為該批新晉燈塔其中之一，該工廠部署113個(gè)數(shù)字化用例，其中約35%由AI驅(qū)動(dòng)，協(xié)同實(shí)時(shí)訂單管理、AI先進(jìn)排程與供應(yīng)鏈“控制塔”，實(shí)現(xiàn)交貨周期縮短39%、庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)減少30%、市場缺陷率下降86%。

這被視為智能體方案在復(fù)雜訂單結(jié)構(gòu)與多變需求場景中的一次系統(tǒng)性驗(yàn)證。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，這類實(shí)踐的價(jià)值在于“從點(diǎn)到鏈”的協(xié)同優(yōu)化，而非單點(diǎn)工具的效率疊加。

技術(shù)與治理：合規(guī)、開放與靈活部署

該方案依托美擎AIGC平臺與Factory Agent架構(gòu)，強(qiáng)調(diào)三方面能力：

數(shù)據(jù)合規(guī)與治理：內(nèi)建數(shù)據(jù)銀行與元數(shù)據(jù)治理，支持全鏈路審計(jì)與追溯

能力開放：支持智能問答、工藝文檔生成等多場景調(diào)用

靈活部署：適配云端與本地的混合架構(gòu)，覆蓋不同安全與時(shí)延訴求

方法論層面，將MBS“金三角”（DM現(xiàn)場安定化、PD目標(biāo)聚焦、人才育成）中的規(guī)則與經(jīng)驗(yàn)固化進(jìn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“看得見、跟得上、可量化”的持續(xù)改善。

可量化價(jià)值與邊界

從企業(yè)披露的實(shí)踐看，該方案在效率（OEE、分析效率）、成本（點(diǎn)檢效率、備件庫存）、質(zhì)量（異常預(yù)警前移、停機(jī)損失減少）與組織（經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)化沉淀）方面均有改善表現(xiàn)。當(dāng)然，技術(shù)效果仍與企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量、設(shè)備連通程度、流程標(biāo)準(zhǔn)化水平與推進(jìn)節(jié)奏密切相關(guān)，具體收益會因行業(yè)與場景差異而有所不同。

趨勢觀察：Agent走向“可運(yùn)營”，制造邁向“自治化”

隨著制造業(yè)從單體自動(dòng)化邁向跨環(huán)節(jié)協(xié)同，AI Agent開始承擔(dān)更多“可運(yùn)營”的角色：既要會分析與判斷，也要能在系統(tǒng)中下達(dá)指令并驗(yàn)證結(jié)果。業(yè)內(nèi)普遍關(guān)注的下一個(gè)拐點(diǎn)，將來自事前預(yù)防規(guī)模化與跨部門協(xié)同治理的常態(tài)化，而這依賴于數(shù)據(jù)合規(guī)、知識沉淀與一線對規(guī)則的認(rèn)同感。

美云智數(shù)方面表示，后續(xù)將圍繞“敏捷、穩(wěn)健、健康、可控”的底盤能力，繼續(xù)推進(jìn)“行業(yè)卓越運(yùn)營+大模型”的結(jié)合，幫助企業(yè)在事前發(fā)現(xiàn)隱患、事中快速響應(yīng)、事后持續(xù)改善，在效率與韌性之間尋求更優(yōu)平衡。

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