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无锡工业智能体开发:从场景评估到产线上线

在无锡做工业智能体,成败不在模型选型,而在场景选得对不对、规则写没写清、护栏设没设。我们到厂做场景评估,先判断这件事该不该用智能体做,再决定做不做。

无锡本地实施先评估再开发接 ERP · MES单场景 6-10 周
01 / 先做什么

无锡工厂里最值得先做的三个智能体

判断标准是三条同时成立:频次高、每次都要看几个系统、老师傅不在就做不好。

质量

缺陷归因与 8D 报告

异常发生后要跨工序追、要翻历史相似案例、要写报告。这类活占质量工程师大量时间,且判断逻辑相对稳定。

设备

报警根因与处置建议

报警码分散在手册里,新人查不到、老人凭记忆。智能体能对着设备手册与历史工单给处置路径。

计划

插单影响评估

销售插一张急单,计划员要算三套方案。智能体能取排程、库存、齐套数据,给出影响与建议,人做决定。

反过来,如果一件事规则能写成 100 行 if-else 且三年不变,那该用 RPA 或规则引擎,不用智能体。我们在评估阶段会把这类场景挑出来。

02 / 为什么本地

智能体上线前那段,最需要人到现场

智能体真正的难点在试运行:它会给出人意料之外的答案,需要有人盯着、当场改规则、当场问业务。这一段如果靠远程,周期会拉长一倍以上。

  • 规则要当面校准。老师傅说"这个情况一般要停",到底"一般"是多少概率?这种话远程问不出来,得蹲在旁边看他怎么判断。
  • 护栏要现场定。哪些动作必须人工确认、阈值设多少,涉及责任划分,得把生产和质量的人叫到一起。
  • 异常要当天处理。试运行期的错误如果隔天才修,一线就不信了,后面很难推。

我们在无锡经开区,市区各园区 40-60 分钟可达,试运行阶段可以高频到场;江阴、宜兴当天往返。

03 / 交付节奏

一个场景,六到十周

阶段周期做什么到厂安排
场景评估1-2 周判断可行性、数据可得性、预期收益1-2 天
设计与规则集1-2 周目标拆解、工具清单、判据阈值、人工确认点每周 1 天
开发与接入2-4 周接 ERP/MES、知识库、设备数据;搭智能体与护栏关键节点 2 天
试运行与调优2 周真实数据跑,看日志逐条修高频,每周 2-3 天
交接1 周评测集、运维手册、管理员培训1-2 天

跨部门、多系统联动的场景通常要 10-14 周。我们更愿意先做一个边界清楚的小场景,跑出指标再扩——一次性铺开的风险太高。

04 / 已交付

同类场景的实测口径

以下为脱敏后的指标,不指向具体客户。口径与测试条件可在方案阶段核对。

场景结果口径前提条件
离散制造排程 产能提升 28%(同批订单、同等人力) 设备能力与换型时间数据完整
数控机床健康管理 非计划停机下降 35%(6 个月统计) 有主轴电流或振动采集
封装测试良率预测 报废率下降 8%(按批次核算) 设备参数、来料批次、环境数据可关联

注意"前提条件"这一列。同一个场景,前提不成立,指标就不成立——这是我们不愿意给"保证提升 X%"这类承诺的原因。

05 / 服务范围

无锡大市,可驻场

服务覆盖无锡市区(经开区、新吴区、滨湖区、梁溪区、惠山区、锡山区)及江阴、宜兴。市区可常态驻场,江阴宜兴按阶段驻场、当天往返。

如果数据敏感不出厂,我们带设备进场开发与调试;最终部署方式在方案阶段一起定。

平台选型(WorkBuddy 企业版、扣子类平台、开源编排框架、完全自研)不预设结论,按你的场景与运维能力定,详见WorkBuddy 企业级服务与工业智能体开发。

FAQ

常见问题

无锡专长工业智能体的服务商怎么找?
先看三件事:有没有同行业的可核验项目、团队里有没有懂工艺的人、能不能在评估阶段就告诉你"这个场景不该做智能体"。能说"不该做"的通常更靠谱,因为这说明他真的做过。
智能体上线要多久?
单场景 6-10 周:场景评估 1-2 周、规则设计 1-2 周、开发接入 2-4 周、试运行调优 2 周、交接 1 周。跨部门多系统的场景 10-14 周。
我们系统很多(ERP/MES/WMS),接得动吗?
多数情况能接,取决于接口开放程度。有 API 最好;没有 API 可以走中间库或定期导出;完全没有接口的老系统,一般用只读数据库或文件交换兜底。接不动的部分我们会提前说明,不做"什么都能接"的承诺。
我们的数据不太准,能做吗?
要看不准到什么程度。如果是缺字段、口径不一,可以在项目里顺带治理;如果是关键数据长期缺失或错误,智能体会学到错的,通常建议先做一轮数据治理再上。这一条我们会照实说。
智能体判断错了谁负责?
设计上就规避这个风险:涉及下单、改排程、停机等动作必须人工确认;置信度低于阈值直接转人工。系统留完整调用日志可追溯。责任边界在合同里写清——我们负责系统按规则运行,业务决策仍由人做。

先判断这个场景该不该用智能体

把你想做的场景讲清楚:谁在做、多久做一次、要看哪些数据、出错代价多大。我们给一个"能不能做、值不值得做"的判断。

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