2025年，AI Agent不再只是科技秀場里的概念游戲。當Gartner將其列為年度技術趨勢榜首，研華已經讓這項技術在工廠車間里跑了起來——不是Demo，不是試點，而是實打實的硅基勞動力。

1 把AI裝進車間的"工業(yè)安卓"

制造業(yè)的智能化困境由來已久：80%的數據沉睡在PDF、Excel和紙質手冊里，各部門的"生產效率"計算口徑能差出十幾個百分點，IT部門忙著救火，業(yè)務部門對著報表嘆氣。研華給出的解決方案頗具顛覆性——把AI Agent做成像裝APP一樣簡單的"工業(yè)安卓"。

研華 iFactory.AI Agent是研華自主研發(fā)的專為制造企業(yè)打造的工業(yè)級 AI Agent平臺，以工業(yè)數據、AIoT工具與企業(yè)知識為核心基座，提供 MCP Catalog、AI Agent編排服務以及 Pre-built Agents（預構建智能體）。平臺通過構建工業(yè)數據湖、指標智能洞察引擎和智能知識管理平臺，深度集成多種 AIoT MCP Servers，全面支撐設備智慧運維、數據智能分析、企業(yè)知識問答等場景化Agent?；谠撈脚_，制造企業(yè)可高效實現(xiàn)從數據感知、分析洞察到智能決策與執(zhí)行的閉環(huán)管理，低門檻構建并落地專屬的 AI Agent解決方案，真正將大模型和工具能力轉化為企業(yè)的生產力。

這個平臺藏著三個殺手锏：工業(yè)數據湖、指標洞察引擎、知識中樞。它們像三個默契的齒輪，把原本散落在MES、ERP、設備傳感器里的數據，連同那些積灰的操作手冊、工藝文檔，一起卷進AI的榨汁機里。最終流出的，是可直接指揮生產的智能決策。

2 讓設備擁有"數字分身"

在SMT產線，這場變革正在發(fā)生。當平衡率跌破警戒線時，不再需要工程師舉著報表開馬拉松會議——AI Agent們已經自動開了個圓桌論壇：瓶頸分析Agent鎖定問題設備，稼動率Agent調取歷史數據，用料效率Agent追溯拋料記錄。三分鐘后，產線主管的手機上跳出結論："第三臺貼片機吸嘴磨損，建議15分鐘內更換。"

隨著智能制造與工業(yè)互聯(lián)網的快速發(fā)展，傳統(tǒng)SMT（表面貼裝技術）生產車間在設備效率、工藝優(yōu)化、質量管控等方面面臨數據采集難、響應滯后、效率瓶頸、根因定位困難等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)生產管理系統(tǒng)多依賴于人工經驗、事后分析和靜態(tài)報表，難以實現(xiàn)實時感知、智能診斷與持續(xù)優(yōu)化。

研華SMT.AI Agent解決方案基于 iFactory.AI Agent工業(yè)智能體平臺構建，通過實時整合設備數據與MES系統(tǒng)信息，實現(xiàn)對SMT生產線的全流程感知與智能監(jiān)控。該方案依托多個自主協(xié)作的AI Agent，進行7×24小時不間斷的實時診斷與根因分析。

例如，當產線平衡率低于設定閾值時，平衡率分析Agent會自動定位瓶頸設備，并深度解析設備稼動率、故障類型與等待事件。若發(fā)現(xiàn)問題與拋料相關，系統(tǒng)將自動聯(lián)動制程用料效率Agent，追溯拋料成因，最終精準給出平衡率下降的根本原因與優(yōu)化建議，助力現(xiàn)場管理人員快速決策、提升生產效率。所有診斷案例均自動沉淀至知識庫，驅動模型持續(xù)學習與優(yōu)化，實現(xiàn)越用越智能的閉環(huán)賦能。

由此，SMT.AI Agent不僅實現(xiàn)了生產過程的全面感知與智能分析，更通過Agent協(xié)同與自主優(yōu)化，持續(xù)提升生產效率、設備利用率與產品品質，助力企業(yè)構建具備自診斷、自優(yōu)化能力的智能制造閉環(huán)。就像老工匠帶徒弟，這些硅基員工也在越干越聰明——只是它們從不疲倦，也不會跳槽。

3 從"救火"到"防火"的設備預測性維護魔法

傳統(tǒng)設備維護就像等炸彈爆炸再拆彈。某紡織廠曾為此付出慘痛代價：關鍵設備突發(fā)故障導致72小時停產，損失超過千萬。接入研華的預測性維護系統(tǒng)后，同樣的設備現(xiàn)在會提前兩周"咳嗽"——振動傳感器捕捉到軸承異常頻譜，溫度曲線出現(xiàn)微妙上揚，AI系統(tǒng)立即開出"體檢單"。

研華提供的設備預防性維護方案，通過物聯(lián)網傳感器實時采集振動、溫度等關鍵數據，結合PHM算法進行深度分析，能夠提前發(fā)現(xiàn)軸承磨損、電機過熱等潛在故障，并自動生成維護建議。再串接維修保養(yǎng)服務，自動開立維護工單，完成維護流程閉環(huán)管理，可降低30%-50%維護成本。針對一些異常故障，設備預測性維護智能體還能整合MES、ERP等跨平臺數據，實現(xiàn)故障自動診斷、備件庫存智能查詢、維修工單閉環(huán)管理，大幅減少人工檢索和跨系統(tǒng)操作時間，減少70%故障診斷耗時。通過這個方案，讓設備管理從"被動救火"轉變?yōu)?主動防御"，真正為智能制造保駕護航。

4 打破語言壁壘的知識中樞

全球化制造業(yè)面臨一個荒誕現(xiàn)實：國內工程師對著中文版設備手冊調機時，海外工廠的同事可能正對著谷歌翻譯猜謎語。某電子巨頭在越南建廠時，曾因技術文檔翻譯誤差導致設備調試延期三周。

研華的多語言知識中樞給出了另類解法：上傳中文技術文檔，系統(tǒng)自動生成中英泰越四種語言版本，關鍵術語自動對齊。更貼心的是，當海外員工用泰語詢問"如何校準貼片機精度"時，系統(tǒng)不僅能給出準確答案，還會自動關聯(lián)相關視頻教程和注意事項。現(xiàn)在，該企業(yè)的海外新廠投產周期縮短了30%，技術文檔同步效率提升70%。

5 數據主權時代的"私人銀行"

當某些企業(yè)還在糾結該用公有云還是私有云時，研華提供了更靈活的"私人銀行"模式：敏感數據鎖在本地服務器，通用計算調用云端API，關鍵業(yè)務跑在邊緣服務器上。就像把金條存進自家保險柜，把零花錢放在支付寶——既守住數據主權，又享受技術紅利。

研華 iFactory.AI Agent提供混合云與私有化兩種部署方案，靈活應對企業(yè)的多樣化部署需求。

混合云架構

在混合云架構中，企業(yè)可通過訂閱 OpenAI、Qwen、DeepSeek 等主流大模型 API，結合私有部署的研華 iFactory.AI Agent平臺，通過研華邊緣服務器（HPC-8208）實現(xiàn)云端與邊緣端的協(xié)同，實現(xiàn)“通用大模型能力 +工業(yè)場景深度適配”的協(xié)同優(yōu)勢。

其中研華邊緣服務器HPC-8208憑借其高性能計算以及強大的存儲能力，支持實時AI推理和數據處理，實現(xiàn)低延遲響應。結合混合云架構，可以增強數據安全性和讀取靈活性，允許關鍵任務在私有云運行，擴展需求通過公有云滿足，優(yōu)化資源利用，降低成本。

私有化部署架構

私有化部署架構提供了全面的本地化解決方案。在此架構中，研華iFactory.AI Agent平臺可以完全部署于企業(yè)內部服務器或私有云環(huán)境中，而且大模型也能部署在專門的大模型推理一體機（例如研華SKY-602E3），保證所有處理過程都在企業(yè)自己的網絡邊界內完成。這種方式既滿足了對數據主權、業(yè)務連續(xù)性以及合規(guī)性的嚴格要求，又確保了全流程的安全可控性。

研華SKY-602E3通過預集成算力與優(yōu)化軟件棧，實現(xiàn)AI Agent私有化部署的“通電即用”，大幅降低技術門檻。其搭載AMD EPYC?處理器，適配多型號NVIDIA GPU卡，為復雜AI任務計算提供了強勁的推理性能。同時，私有化部署可確保數據安全可控，滿足企業(yè)合規(guī)需求，并通過資源優(yōu)化幫助企業(yè)降低長期運營成本。

6 智能制造的"平民化"時刻

從SMT產線的秒級響應，到跨國工廠的無縫協(xié)作，研華iFactory.AI Agent正在證明：AI不是要取代誰，而是讓每個工程師都擁有"數字超能力"。當技術門檻被降到"裝個APP"的難度，當部署成本不再令人咋舌，智能制造終于走出了"概念驗證"的溫室，真正在工業(yè)土壤里扎根生長。

這個時代最有趣的地方在于：革命性的改變往往來得悄無聲息。就像現(xiàn)在，某個工廠的AI Agent可能正在分析你手機里的芯片生產數據——而這一切都源于2025年，有人決定把人工智能從實驗室請進了車間。

審核編輯 黃宇