AI智能体如何落地制造业

一、AI大模型和智能体拆解

1、AI革新思路

• 链接

• 赋能

• 价值破界

2、机器智能运用层级

• 个人智能

• 情境智能

• 公司智能

3、大模型采用要害要则

• 模型选项

• 提示语规划

• 提示词工程：从下达指令到表述诉求

4、通用VS专用

• 专用AI技艺：用自己公司的资料，训练专属自己的AI算法

• 通用AI技艺：采用别人做好的AI算法，做自己公司的业务

5、通用抓手的落地规律

• 落地进程需要大量的业务学识拉升成效

• 落地成效的两个要害点：采用招数 & 业务模型本领

6、大模型和智能体的运用差异性

• 大模型的“字典”本领

• 智能体会思索的行动者

7、AI智能体核心概念拆解

• 何为智能体？

• 智能体的执行流程

• 智能体：有思路链，不需要人实时驱动，真正能够解放生产力

8、AI智能体技艺架构详解

• 大语言模型（LLM）在智能体中的定位

• 抓手调用（Tool Calling）制度

• 记忆和学识库管控

• 事务流和多智能体协同

9、智能体的分类

• 云端智能体核心优势：门槛低，轻量化，全栈本领强大

• 云端智能体核心劣势：资料保密，必须联网，在实际应用里，无法访问本地资源

• 本地智能体核心优势：隐私可控，往细里说，可高度定制，完全替代人开展本地操作

• 本地智能体核心劣势：门槛多并且高，权限管控，本领开发门槛高

10、智能体的运用示例和实操

• 云端智能体实例1：Workflow-报销机器人

• 本地智能体实例1：业务系统的自动化开发

• 实操：资料看板自动化开发

收束：云端面向多人协同和线上资料，本地面向个人操作和本地隐私资料

11、怎样构筑智能体

• 对话型智能体创建流程

• 演示：基础配置：系统提示词、学识库上传、基础抓手调用

• 实操：通用智能体的搭建和运用

12、

实例拆解：全球首个智能体工厂

• AI重写制造业的三重价值

• 智能体工厂定义：自动化 vs 自主决策

• 14个智能体全景矩阵

• 14个智能体怎样让产线“自己动”？

• 实例情境：首检和锁附革命

• 实例情境：多智能体，品质和工艺联动

• 公司部署智能体工厂五步路线图

• 要害成功要素和避坑指南

二、制造业AI智能体规划办法论和情境运用

1、制造业业务情境拆解

• 制造业核心业务链路梳理

• 生产规划和排产流程

• 采购和供给链管控流程

• 生产执行和质量管控流程

• 库存和物流管控流程

• 思索：AI Ready 流程

2、各环节的痛点和AI机会点识别

• 资料分散、决策倚重心得、响应迟缓等等

• AI智能体可破解的典型问题清单

3、制造业公司智能化轮廓架构

4、全价值链业务情境微差事拆解模式

5、制造业AI智能体规划轮廓

• 诉求拆解

• 情境定义

• 本领规划

• 搭建达成

• 测试部署

6，智能体搭建核心要素

• 系统提示词（System Prompt）规划要则

• 学识库构筑和管控：文档格式、分块打法、更新制度

• 抓手/本领规划：怎样将业务系统API封装为智能体抓手

7、生产规划和排产智能体实战

• 生产规划和排业界务链路详解

• 诉求接收 → 产能评核 → 规划拟定 → 资源分配 → 动态调整

• 智能体本领规划

• 资讯收集：订单、库存、装置状态

• 决策支持：排产方案建议、冲突识别

• 执行辅助：规划发布、异常提醒

• 创建“生产规划助手”智能体

• 系统定位和职责定义

• 上传货品工艺文件、装置参数表、工时准则

• 配置学识检索打法

• 抓手/本领集成

• 规划“接收新订单→评核产能→生成规划草案”流程

• 排产智能体的规划陷阱和成功要害

8、采购和物料管控智能体实战

• 情境：供应商询比价，采购订单跟踪

• 创建采购智能体

• 核心差异点：供应商学识库、比价推演、合同条款处理

• 情境拆解对比：和排产智能体的异同：资料源、决策推演、交互对象

9、实操差事：搭建“物料短缺预警和处理助手”

• 差事情境：当生产规划所需物料库存低于安全库存时，智能体能自动预警，具体来看，就一线经验说，并提供处理建议（如调用替代料，触发紧急采购）

• 智能体创建和定位定义（15分钟）

• 学识库构筑：物料清单（BOM）、替代料表、供应商清单（30分钟）

• 抓手/本领配置：库存查询接口、采购申请表单（30分钟）

• 事务流规划：监控→判断→建议→执行

• 测试和分享（15分钟）

10、生产执行智能体搭建

• 情境：生产工单执行跟踪和异常上报

• 工单查询和进度呈报

• 质量检验结果录入和统计

• 装置异常上报和派工

• 复杂事务流：状态判断→路径选项→多步骤执行

11、质量拆解智能体搭建

• 情境：生产质量资料拆解和改进建议

• 特色功能：资料拆解和报告生成

• 学识库：检验准则、历史质量资料、工艺文件

• 抓手集成：资料查询抓手+图表生成抓手

• 系统提示词规划：带出智能体开展多维度对比和归因拆解

12、AI智能体怎样融合公司内部资讯化系统

• 融合核心：MCP服务

• MCP功能架构

• 传统业务0代码改造转换为MCP Server

• MCP模式下的身份认证和权限管控

• 插件制度灵活设置MCP服务代理打法

• MCP 安全性和成效验证

13、人机差事解构

• 两种痛点梳理路径：基于业务链路和基于决策诉求

• 人机差事解构思路和办法

• 差事输入、核心动作、决策推演、输出

• 结构化差事和非结构化差事

14、工业智能体运用实例

• 华为工业智能体

• 工业智造超级智能体

• 智能体智造平台

• 西门子工业智能体

• “勘探云脑”工业智能体

15、智能体实战思索

• 有效的智能体对公司内部业务专精要求（业务专家）

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|韩迎娣老师