工业AI Agent落地难？研华制造工厂AI Agent实践案例分享

一、工业AI Agent应用深度案例分享

1、设备预防性维护案例

在工业生产中，设备维护一直是个令人头疼的问题。传统模式下，设备出故障了才去修，维修人员得像侦探一样，四处查看数据、比对历史记录，才能找到故障原因。而且，维修所需的备件、工单流程等信息分散在各个系统里，人工整合起来费时费力。

研华科技的设备预防性维护案例，就像给这种混乱局面按下了 “整理键”。通过在设备上安装 IoT 传感器实时监控设备状态，收集振动、温度等关键数据，再结合 AI 模型进行预测性分析，提前发现故障隐患。系统自动从各个系统中提取数据，整合在一起，生成一份详细的维护计划。维修人员一看这份计划，就知道该准备哪些备件，要按照什么流程去操作，大大提高了维护效率。

2、视频分析的安全管理案例

在研华林口工厂的洁净车间，安全规范要求极高。传统门禁靠保安肉眼检查证件和防护装备，高峰期容易出现漏洞。研华科技利用视频分析的安全管理智能体，摄像头抓取现场图像，多模态大模型精准识别人员穿戴合规情况，结合人员身份信息智能控制门禁系统，形成数据采集、分析、决策、执行的闭环，极大地提升了洁净车间的安全性。

3、供应链智能管理案例

传统供应链管理中，库存跟踪、供应商匹配等环节效率低下，信息割裂，协同成本高。研华科技的供应链智能管理智能体，实时监控库存状态，自动生成短缺清单并关联供应商数据库，快速完成多语言邮件发送，提升响应效率，降低缺料风险，避免停工损失。

4、生产力未达标分析与解决案例

在传统生产管理中，生产瓶颈定位困难，改善效果难以追踪。研华科技的生产瓶颈优化智能体，实时监测各生产线状态，智能分析瓶颈所在，生成含根因分析及优化建议的 AI 诊断报告，通知管理人员并跟踪改善效果，实现从被动监控到主动优化的智能转型。

二、研发智能体遇到的困难以及克服方法

1、数据碎片化与利用率低

工业现场数据来源广泛，格式多样，存在大量碎片化数据，利用率低。研华 AI Agent 在边缘侧部署轻量化多模态模型，实现全要素数据连接，挖掘数据价值，提高数据利用率。

2、安全信任危机

工业生产对安全性要求极高，对 AI 系统决策的信任度是一个挑战。研华 AI Agent 采用专业系统主导与通用模型辅助的双引擎架构，保留决策路径追溯能力，确保可信可控，增强用户对系统的信任。

3、工业场景对实时性的严苛要求

工业生产对实时性要求极高，而 AI 计算通常存在延迟。研华云边协同架构成为关键，边缘节点承担实时任务，云端负责全局管理与策略优化，确保系统的实时性和高效性。

4、场景碎片化难题

工业场景复杂多样，需求碎片化。研华 AI Agent 提供封装好的场景模板，助力企业快速实现智能化升级，降低企业应用的门槛。

5、数据安全风险

工业数据涉及企业核心竞争力，数据安全至关重要。研华通过边缘侧数据预处理与企业内建本地数据中心，保障数据安全，防止数据泄露。

三、研华AgentBuilder智能体平台介绍

1、智能体平台架构

研华 AgentBuilder 智能体平台采用四层架构，包括边缘计算层、数据融合层、工具链层和预构建智能体层。边缘计算层与研华硬件深度融合，完成多模态数据采集与特征提取；数据融合层聚合多元数据，构建工业数据湖；工具链层集成研华 IoT 平台工具与专用 AI 模组；预构建智能体层提供开箱即用的智能体导入，满足不同工业场景需求。

2、平台特点

研华 AgentBuilder 智能体平台具有以下特点：

低代码开发优势：平台提供低代码开发环境，让开发人员无需从零编写复杂代码，通过简单的拖拽、配置组件，就能快速搭建起所需的智能应用，降低开发门槛，提高开发效率。

边缘智能特色：平台将部分智能功能下沉至边缘设备，边缘智能模块能在本地快速处理数据，做出即时决策，提升系统的实时性和可靠性。

生态整合能力：AgentBuilder 平台积极打造开放生态，与众多软件、硬件厂商深度合作，轻松集成第三方应用，也能与各类工业硬件协同工作，构建繁荣的工业物联网生态。

研华科技凭借 AgentBuilder 智能体平台，正在推动工业从传统的机械化、自动化向智能化迈进，为工业 4.0 的宏伟蓝图添上浓墨重彩的一笔。

审核编辑 黄宇