设备故障发现滞后
设备故障发现滞后导致非计划停机。
行业痛点
工艺经验难复制
生产参数依赖老师傅经验调优而无法规模化复制，工艺知识随人员流动而流失。
质量根因追溯困难
质量缺陷根因追溯困难且重复发生。
排产响应不及时
排产排程无法动态响应订单与物料的实时变化。
能耗管控压力上升
能耗与碳排放缺乏精细化管控，导致“双碳”目标下的合规与成本压力持续上升。
供应链弹性不足
供应链波动传导至车间后缺乏弹性应对能力。
解决方案
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构建制造业务事实底座
基于企业级多智能体研发管理平台以及企业级 AI 决策中枢平台构建持续更新的制造业务事实底座，融合设备状态、工艺参数、质量检测、物料流转、能耗、订单、成本等数据。
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部署制造多智能体体系
通过设备预测维护智能体、质量根因分析智能体、动态排产调度智能体、能耗碳排优化智能体和供应链韧性智能体，实时识别生产异常信号，调用运筹优化、故障预测、统计过程控制等工具，进行归因分析与方案推演。
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联动系统形成决策闭环
联动 MES、SCADA、PLC、AGV 和仓储系统，形成“感知―判断―执行―反馈”的决策闭环。
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内置AI 复盘机制
通过“执行―反馈―学习―进化”，让制造经验可沉淀、可复用、可迭代。
预期效果
从“坏了修”到“预感修”
降低非计划停机风险。
从“事后追查”到“实时定位”
质量损失更快归因。
从“经验排产”到“运筹 + 推演”
排产调度全局更优。
从“粗放用能”到“精准调控”
能耗碳排持续压降。
从“人走技失”转向“系统越用越聪明”
持续提升柔性生产、能耗管控与规模化定制能力。