在工业 4.0 的浪潮下，AI Agent 产业化落地成为焦点。

一、如何攻克工业 AI Agent 研发难题？

  1. 数据碎片化与利用率低：在边缘侧部署轻量化多模态模型，实现全要素数据连接，借助数据分析挖掘数据价值。边缘计算层与硬件深度融合，在设备端完成多模态数据采集与特征提取，通过频谱分析等边缘计算，将原始数据转化为高质量数据，降低带宽负载，提升响应效率。
  2. 安全信任危机：采用专业系统主导与通用模型辅助的双引擎架构，保留决策路径追溯能力，确保可信可控。
  3. 工业场景实时性要求高：云边协同架构发挥关键作用，边缘节点承担实时任务，云端负责全局管理与策略优化。
  4. 场景碎片化：提供封装好的场景模板，助力企业跨越智能化升级门槛。研华AI AgentBuilder 工业智能体平台，预构建六大场景智能体，涵盖 IoT 数据分析、预测性维护等场景，提供开箱即用的智能体导入最佳实践。
  5. 数据安全风险 ：研华通过边缘侧数据预处理与企业内建本地数据中心，保障数据安全。

针对工业 AI Agent 的落地难题，研华躬身实践提出多种解决方案。一是通过部署轻量化多模态模型、融合边缘计算等方式解决数据碎片化与利用率低的问题。二是采用双引擎架构应对安全信任危机。三是利用云边协同架构满足工业场景实时性要求。四是提供场景模板助力企业跨越场景碎片化门槛。五是借助边缘侧数据预处理与本地数据中心保障数据安全。

二、工业 AI Agent 案例分享

  1. 设备预防性维护 Agent
背景：传统工业设备维护存在诊断效率低、系统割裂、经验依赖性强等痛点，普通维修人员难以快速定位复杂故障，需跨多个孤立系统人工比对数据，备件查询与工单流程脱节，导致维护成本高、停机风险大。
解决方案 ：基于研华 AgentBuilder 智能体开发平台构建设备预防性维护 Agent。通过 IoT 传感器实时监控设备状态，结合 AI 模型预测潜在故障并分析根因。在现场端部署 WISE - 2410 振动传感器和 WISE - 6610 LoRaWAN 网关，实时采集机台温度、振动等关键数据。系统自动整合历史维修记录、备件库存数据，动态生成维护计划，触发工单并跟踪闭环。知识库沉淀案例数据，辅助人员培训与模型优化。
成果：实现端到端闭环管理，减少 70% 以上人工检索与跨系统操作时间，节约 30% - 50% 维护成本，降低因备件短缺或误判导致的非计划停机风险。

  2. 基于视频分析的安全管理 Agent
背景 ：研华林口工厂洁净车间传统门禁系统依赖保安肉眼核对证件和防护装备，在高峰期易出现漏检或错误放行情况，存在未授权人员或穿戴不合规人员混入风险，可能毁掉整批产品。
解决方案：摄像头实时捕获现场图像，MIC - 733 - AO 部署多模态大模型，对人员穿戴合规进行检测。AI Agent 根据检测结果结合人员身份信息控制门禁系统。
成果：实现高效、可靠闭环控制，形成从数据采集、分析、决策到执行的完整链路，支持无人值守场景，可在安全生产监控、电力设备巡检等跨场景复用，提升管理效率，降低边际成本。

  3. 供应链智能管理 Agent
背景：传统供应链管理面临人工跟踪库存及在途数据效率低下，难以精准预测缺料风险；供应商匹配依赖经验，紧急订单需反复确认交期，协同成本高；被动触发紧急采购导致成本激增；ERP、WMS 等多系统数据割裂，人工整合易遗漏关键信息等挑战。
 解决方案：研华部署供应链智能管理 Agent，让企业及时掌握库存与在途状况，优化补货与绩效监控。实时监控库存状态，自动生成结构化短缺清单并关联供应商数据库，3 分钟内完成多语言邮件批量发送。
成果：响应效率提升 40 倍，物料短缺停线风险降低 75%，年均避免超千万元停工损失。

  4. 生产力未达标分析与解决 Agent
背景：传统生产管理中，领班需手动整合数据定位异常，处理方式依赖个人经验且缺乏标准化，管理层难以及时追踪改善效果，导致效率瓶颈。
解决方案 ：研华的生产瓶颈优化 Agent 可实时监测各线生产状态，智能分析产线瓶颈。产能异常时，自动生成含根因分析及优化建议的 AI 诊断报告，并联动通知管理人员。
成果：预计提升 10% 生产效率，缩短 40% 决策响应时间，实现从被动监控到主动优化的智能转型。

研华在工业 AI Agent 领域不断探索创新，通过攻克研发难题，打造丰富落地案例，为工业智能化发展提供有力支持，推动工业从 “替代人力” 向 “超越人力” 迈进，助力智能工业高质量发展。

你对工业 AI Agent 感兴趣吗？对研华的解决方案有什么看法？欢迎在评论区留言交流。