现场经验难复用
工艺、维修和质量经验依赖个人，跨班组和跨工厂协同成本高。
行业背景与业务痛点
智能化升级，要先解决真实业务中的阻塞点
基于行业业务链路梳理高频任务、关键数据和协同关系，优先从可验证价值的场景开始。
系统数据不连贯
MES、ERP、设备与质检数据分散，异常发现与追溯仍高度依赖人工。
响应链路过长
异常发生后需要反复查询、沟通和确认，影响交期与生产稳定性。
整体 AI 解决思路
从知识、系统到流程，构建可持续演进的行业智能能力
制造业
智能体业务理解与协同中枢
智能体业务理解与协同中枢
1
连接设备、MES、ERP 与质量系统，形成统一业务语义
2
构建工艺、设备、质量与安全知识库，沉淀可检索的现场经验
3
让智能体参与异常问答、工单协同、排产辅助与经营分析
业务流程
让智能体参与业务，而不是停留在单次问答
接入现场数据
识别生产异常
匹配经验与规则
协同处置并复盘
系统架构
以受控架构连接企业现有数字化能力
不替换原有系统，而是在既有权限、数据与流程边界内扩展智能能力。
业务系统与数据
沉淀可信业务基础
行业知识与规则
沉淀可信业务基础
企业智能体平台
统一编排、调用与治理
智能工作流协同
推动业务协同与交付
行业场景应用
推动业务协同与交付
推荐能力组合
围绕关键任务，配置真正可用的智能应用
生产运行助手
结合制造业业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 01设备维修知识库
结合制造业业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 02质量异常分析
结合制造业业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 03供应协同助手
结合制造业业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 04应用价值
每一步改善，都能沉淀为组织的长期能力
缩短异常响应
快速定位问题、关联历史案例，让现场处置更及时。
沉淀组织经验
将资深工程师的判断逻辑和操作规范变成可复用能力。
提升协同透明度
连接计划、生产、质量与供应链，让关键进度可追踪。
客户实践
某装备制造集团
通过生产异常问答与维修知识协同，缩短现场问题定位与跨部门协调时间。
30%效率提升