研華推出的iFactory.AI Agent工業智能體平臺是一套經過多個行業驗證、開箱即用、可快速部署的工業AI解決方案。
在智能制造加速推進的今天，越來越多制造企業開始嘗試引入AI。但現實往往令人沮喪：大模型雖聰明，卻看不懂產線數據；通用AI助手雖好用，卻不能碰企業的核心文檔和系統——安全隱患，落地困難，ROI不明確，成了橫亙在企業面前的三座大山。
研華推出的?iFactory.AI Agent?工業智能體平臺，正是為解決這些問題而生。它不是炫技的概念產品，而是一套經過多個行業驗證、開箱即用、可快速部署的工業AI解決方案。更重要的是，它把“AI能力”交到一線工程師和業務人員手中——無需算法背景和IT技能，也能構建專屬智能體。
制造業老板們為何紛紛試水AI Agent？
選擇布局AI Agent不是為了炫技，而是為了解決問題。
在工業現場，知識、數據與響應像三條被撕裂的傳送帶：操作手冊、工藝卡片、異常處理經驗散落于檔案柜、硬盤和師傅的腦海，人員一流動，經驗便隨人歸零；OT?的電流、溫度、振動與?ERP、MES?的訂單、物料、質檢各說各話，TB?級數據堆成沉默的礦渣，讓品質波動、設備停機、交付延期成為周期性“魔咒”；異常燈亮起，仍靠兩條腿巡檢、一張表復盤，從報警到根因動輒數小時，報廢與客戶投訴已排好隊。
這些問題不是單點麻煩，而是纏成了“死結”：數據不通導致生產排期慢半拍，訂單波動又逼得工人頻繁手動調流程；新人接不上老師傅的經驗，最后要么產能卡殼，要么次品率往上飆。
某熱力公司老板趙總早在去年就開始留意市面上的AI智能體。他坦言，制造業的行業痛點用老方法很難解決。工業智能體的出現，為這些問題的解決提供了新思路、新方法。自從導入了工業智能體，企業仿佛被打通了任督二脈，行業難題迎刃而解，新的紅利開始顯現。
制造業老板們陸續布局企業級?AI Agent，這不是?“趕時髦”——?而是因為AI Agent可以打破這一惡性循環。通過”感知-決策-執行-學習”的閉環能力，?AI Agent將離散的數據、僵化的流程、被動的響應、隱性的知識轉化為實時、智能、主動、可傳承的數字生產力。
制造企業為什么選擇了研華iFactory.AI Agent ？
“我們試過公有云AI助手，但不敢把設備參數和客戶物料信息傳出去；也評估過自建大模型，可團隊配置根本支撐不了。研華iFactory.AI Agent平臺打動我們的，不是技術多炫，而是以下三點：第一，本地部署，數據不出廠，安全合規有保障；第二，預構建智能體+場景模板，開箱就能用，不用從零造輪子；第三，也是最關鍵的——研華提供豐富工具鏈，零代碼拖拽配置，這讓我們IT和產線工程師自己就能開發智能體，接數據、設動作，20分鐘就能上線一個‘數字員工’。現在，它已經成了我們解決設備異常、品質分析、知識查詢的日常工具。”某電子制造企業數字化部門負責人吳經理分享了他們選擇研華iFactory.AI Agent工業智能體平臺的真實原因。
作為制造業經營者，衡量數字系統好不好的標準有兩條：一，可以快速導入，用起來像吃飯一樣簡單，簡潔清晰的UI功能，友好易用，功能邏輯符合廠內流程；第二，色香味俱全，能提供一站式閉環解決方案。對談多家客戶后得知，他們之所以選擇研華iFactory.AI Agent工業智能體平臺，正是因為它同時滿足了這兩條要求，而且既有自動化基礎也無需“傷筋動骨”。
研華行業售前經理黃家強談到，客戶最看重的是系統能夠精準滿足企業需求，而不是一堆新概念和花架子。制造業需要的是“懂工藝、能學習”的工具——研華iFactory.AI Agent工業智能體平臺不單能吃透MES/SCADA等系統里的設備數據與生產數據，還能從每次操作里“攢經驗”，新故障來了自動修正知識；更不用愁數據不通，它能把非結構化的文檔數據跟生產數據與業務系統數據全連起來，連復雜任務（比如設備異常→查記錄→推方案→生成報告）都能跨系統自動跑完，關鍵是數據全在廠里處理，合規又可控。
市面上AI工具不少，但多數是“通用大腦”，缺乏“工業四肢”。研華iFactory.AI Agent平臺的核心優勢在于：專為工廠打造，工業級服務，安全可控。提供本地私有化部署，確保數據零外泄，AI推理、向量檢索及知識存儲均在內部GPU服務器完成。支持本地化大模型或公網模型按需選擇。方案整合OT、IT及知識文檔三大數據源：接入實時設備數據，高效對接業務系統，精準解析非結構化文檔并構建向量庫，形成統一知識底座。MCP工具賦予AI執行能力，可自動創建工單、推送告警、生成報告及調整工藝參數，實現“想”與“做”的閉環。兼顧安全性與靈活性，助力企業高效決策與智能化升級。
新藥治舊痛：iFactory.AI Agent如何解決實際問題？
AI的價值不在于技術多先進，而在于能否真正解決工廠里的“老毛病”。研華iFactory.AI Agent平臺不做概念演示，而是聚焦制造企業最頭疼的典型場景，用可落地的智能體，把沉睡的數據和散落的知識變成生產力。
某PCB企業IT部門主管李工分享了他們通過研華iFactory.AI Agent工業智能體平臺開發“產線小智”的經歷。
過去半年，他們被兩個問題反復“折磨”：一是產線頻繁因設備異常停機，維修團隊總說“等老師傅回來才能修”；二是品質部門每天手動整理AOI不良數據，寫報告動輒兩三個小時。他試過引入通用AI工具，但要么連不上內部MES，要么把客戶物料編號發到公網上——根本不敢用。
直到公司部署了研華iFactory.AI Agent平臺，諸多難題迎刃而解。
第一步：不寫代碼，也能搭智能體?平臺部署后，李工登錄管理后臺，發現不需要寫代碼調模型、配GPU。他直接在“模型管理”菜單里把模型配置好，智能體創建頁面點“添加”，起名叫“產線小智”。再寫上描述：“用于設備異常診斷與品質問題快速響應”。接著，他從平臺已集成的私有大模型列表中選了一個擅長工業推理的版本，并在提示詞框里寫下角色定義：“你是一名資深設備與制程工程師，請根據用戶提供的設備編號或不良現象，結合實時數據和歷史知識，給出可能原因與處理建議。”他還加了兩個輸入變量：{設備編號}?和?{異常現象}，方便后續動態調用。
第二步：接數據、配工具，讓AI能“看”會“做”?李工知道，光靠聊天沒用，AI必須能訪問真實數據并觸發動作。他通過研華IoT Edge設備聯網與邊緣計算服務接入了車間200+臺PLC的振動、電流、溫度等數據；通過研華DataInsight數據集成與分析服務對接了MES中的工單狀態、AOI檢測結果、物料批次；用研華KBInsight智能知識管理服務掃描上傳了500多份PDF版設備手冊、維修記錄和8D報告。然后，他在MCP服務器添加了三個工具：知識檢索用來自動查找相關維修案例；工單創建方便調用內部EAM系統接口；企業微信通知可以把告警推送給責任人。所有配置都在圖形界面完成，全程沒寫一行代碼。
第三步：調試、發布?李工在調試窗口模擬提問：“設備CNC-07突然停機，報警代碼E102”。AI立刻返回：“該代碼通常為主軸過載，近3次類似故障均因冷卻液泵堵塞。建議檢查泵濾網，并查看當前主軸負載曲線。”同時，日志顯示調用工具的情況。他很滿意，點擊“發布”，生成了一個Web鏈接。隨后，他把這段代碼嵌入到車間班組的釘釘群機器人里——現在，任何人@“產線小智”提問，都能獲得專業級響應。
第四步：越用越聰明?上線兩周后，李工發現有些重復問題（如“如何復位貼片機”）AI回答不夠標準。他打開“標注回復”功能，直接編輯理想答案，并設置匹配閾值。下次再有人問類似問題，系統跳過模型生成，直接返回標準操作步驟——既快又準。如今，“產線小智”每天可以處理60+次咨詢，設備平均修復時間縮短40%，品質日報自動生成，李工終于不用半夜被電話叫醒。
這個案例沒有夸張的“顛覆式創新”，只有一個普通IT工程師，用一套安全、易用、可擴展的平臺，把AI真正變成了產線上的生產力工具。而這，正是研華iFactory.AI Agent平臺設計的初心：讓AI落地工廠，不是靠奇跡，而是靠每一個可復制、可操作、可見效的“小智”。
AI的價值，不在于參數多大，而在于是否能真正解決問題。
研華iFactory.AI Agent工業智能體平臺，不做虛的，只做工廠用得上、管得住、見效快的AI。它讓知識不再沉睡，讓數據開口說話，讓一線員工擁有“超級助手”。無論是開箱即用的預構建智能體，還是靈活DIY的低代碼開發，都指向同一個目標：讓AI真正扎根工廠，創造可衡量的業務價值。
