在智能制造加速渗透的当下，越来越多制造企业将AI视为转型关键，但实际落地却屡屡遇阻：大模型难以解读专业产线数据，通用AI助手因安全风险无法触碰企业核心文档与系统，落地难度大、投资回报率不明确，成为横亘在企业面前的三大难题。

研华推出的iFactory.AI Agent工业智能体平台，并非停留在概念阶段的炫技产品，而是一套历经多行业实践验证、开箱即用且可快速部署的工业AI解决方案。更重要的是，它打破了AI应用对专业技能的依赖，让一线工程师和业务人员无需具备算法背景与IT能力，也能搭建专属智能体，真正让AI融入生产现场。

制造业布局AI Agent：为解决痛点而非赶时髦

工业现场的核心痛点，本质是知识、数据与响应机制的割裂：操作手册、工艺卡片、老师傅的异常处理经验分散在档案柜、硬盘和大脑中，人员流动就意味着经验流失；OT系统采集的电流、温度、振动等数据，与ERP、MES系统中的订单、物料、质检信息互不联通，海量TB级数据沦为"沉默矿渣"，导致品质波动、设备停机、交付延期成为周期性问题；设备异常报警后，仍需人工巡检排查、表格复盘，从报警到定位根因往往耗时数小时，产品报废与客户投诉接踵而至。

这些问题相互交织形成恶性循环：数据不通导致生产排期滞后，订单波动又迫使工人频繁手动调整流程；新人难以承接老师傅的经验，最终要么产能受限，要么次品率飙升。某热力公司老板赵总坦言，制造业的这些痛点靠传统方法难以根治，而工业智能体的出现提供了全新解决方案。导入工业智能体后，企业运营效率显著提升，真正享受到了数字化转型的红利。

制造业企业纷纷布局AI Agent，核心原因在于其"感知-决策-执行-学习"的闭环能力，能够将离散的数据、僵化的流程、被动的响应、隐性的知识，转化为实时、智能、主动、可传承的数字生产力，打破长期存在的运营困境。

选择研华iFactory.AI Agent：安全、易用、能落地

我们试过公有云AI助手，却不敢上传设备参数和客户物料信息；评估过自建大模型，又受限于团队配置难以支撑。"某电子制造企业数字化部门负责人吴经理的分享，道出了众多制造企业的两难处境。而研华iFactory.AI Agent平台之所以能脱颖而出，关键在于它精准解决了企业的核心诉求：

其一，本地部署保障数据安全。平台支持私有化部署，AI推理、向量检索及知识存储均在企业内部GPU服务器完成，数据全程不出厂，彻底规避安全风险，同时支持本地化大模型或公网模型按需选择，兼顾安全性与灵活性。

其二，预构建资源降低落地门槛。提供预构建智能体与场景模板，企业无需从零开发，开箱即可投入使用，大幅缩短部署周期。

其三，零代码工具链实现自主开发。配备丰富的可视化工具链，通过拖拽式配置，IT人员与产线工程师无需编写代码，就能自主完成智能体开发、数据对接和功能设置，20分钟即可上线一个"数字员工"。

研华行业售前经理黄家强表示，制造企业真正需要的是"懂工艺、能学习"的实用工具，而非堆砌新概念的花架子。iFactory.AI Agent平台不仅能深度解析MES/SCADA等系统的设备与生产数据，还能从每次操作中积累经验，面对新故障自动修正知识体系；更能打通非结构化文档、生产数据与业务系统数据的壁垒，实现设备异常诊断、方案推送、报告生成等跨系统复杂任务的自动流转，且所有数据均在厂内处理，合规又可控。 与市面上多数缺乏"工业四肢"的通用AI工具不同，研华iFactory.AI Agent平台专为工厂场景打造，整合OT、IT及知识文档三大数据源，通过MCP工具赋予AI执行能力，可自动创建工单、推送告警、生成报告及调整工艺参数，实现"思考"与"执行"的闭环，为企业高效决策与智能化升级提供坚实支撑。

实战案例："产线小智"如何破解PCB企业痛点

AI的核心价值不在于技术先进度，而在于解决实际问题。研华iFactory.AI Agent平台聚焦制造企业最棘手的典型场景，通过可落地的智能体方案，让沉睡的数据和散落的知识转化为生产力。某PCB企业的实践就是最好的例证。

过去半年，该企业被两大问题困扰：一是产线频繁因设备异常停机，维修团队常因"需等老师傅到场"而延误维修；二是品质部门每天需手动整理AOI不良数据，撰写报告耗时两三个小时。此前引入的通用AI工具，要么无法对接内部MES系统，要么存在客户物料编号外泄风险，根本无法投入实际使用。 部署研华iFactory.AI Agent平台后，企业IT部门主管李工仅通过四个步骤，就自主开发出"产线小智"智能体，彻底解决了这些难题：

第一步：零代码搭建智能体 李工登录平台管理后台，无需编写代码、调试模型或配置GPU。在"模型管理"菜单完成基础配置后，进入智能体创建页面，命名"产线小智"，明确其定位为"设备异常诊断与品质问题快速响应"；从平台集成的私有大模型列表中，选择擅长工业推理的版本，在提示词框中定义角色："作为资深设备与制程工程师，需依据用户提供的设备编号或异常现象，结合实时数据与历史经验，给出可能原因及处理建议"；同时添加{设备编号}和{异常现象}两个输入变量，方便后续动态调用。

第二步：对接数据与配置工具 AI要发挥作用，必须能访问真实数据并触发实际动作。李工通过研华IoT Edge设备联网与边缘计算服务，接入了车间200+台PLC的振动、电流、温度等实时数据；通过DataInsight数据集成与分析服务，对接MES系统中的工单状态、AOI检测结果、物料批次信息；借助KBInsight智能知识管理服务，扫描上传了500多份PDF版设备手册、维修记录和8D报告。随后，在MCP服务器添加三大工具：知识检索用于自动查找相关维修案例，工单创建可调用内部EAM系统接口，企业微信通知能及时将告警推送给责任人。所有配置均在图形界面完成，全程未编写一行代码。

第三步：调试发布快速落地 李工在调试窗口模拟提问："设备CNC-07突然停机，报警代码E102"。AI立即响应："该代码通常为主轴过载，近3次类似故障均因冷却液泵堵塞。建议检查泵滤网，并查看当前主轴负载曲线"，同时日志清晰记录了工具调用情况。满意测试结果后，李工点击"发布"生成Web链接，并将代码嵌入车间班组的钉钉群机器人——如今，员工只需@"产线小智"提问，就能获得专业级响应。

第四步：持续优化越用越聪明 上线两周后，李工发现部分重复问题（如"如何复位贴片机"）的AI回答不够标准。他启用"标注回复"功能，直接编辑理想答案并设置匹配阈值。此后再有类似提问，系统会跳过模型生成环节，直接返回标准操作步骤，既快速又精准。目前，"产线小智"每天可处理60+次咨询，设备平均修复时间缩短40%，品质日报实现自动生成，彻底摆脱了人工依赖。 这个案例没有颠覆性的技术噱头，却展现了普通IT工程师借助安全、易用、可扩展的平台，将AI真正转化为产线生产力的全过程。

这正是研华iFactory.AI Agent平台的设计初心：让AI落地工厂，不靠奇迹，而靠每一个可复制、可操作、可见效的"小智"。

研华iFactory.AI Agent工业智能体平台，摒弃虚浮的技术概念，专注于打造工厂用得上、管得住、见效快的AI解决方案。它唤醒沉睡的数据资源，整合散落的工业知识，为一线员工配备"超级助手"。

无论是开箱即用的预构建智能体，还是灵活自主的低代码开发模式，最终都指向同一个目标：让AI深度扎根制造现场，创造可衡量的业务价值。对于正在寻求靠谱工业AI解决方案的制造企业而言，这款"本地版ChatGPT+数字员工"的组合，或许正是推动企业智能化转型的关键助力。