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工業(yè)AI智能體重構(gòu)人機結(jié)合邊界

貿(mào)澤電子 ? 來源:貿(mào)澤電子 ? 2025-10-15 09:50 ? 次閱讀
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從“設(shè)備管人”到“數(shù)據(jù)賦能人”,從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“智能決策,工業(yè)自動化的演進,本質(zhì)是生產(chǎn)關(guān)系與生產(chǎn)力的持續(xù)重構(gòu)。隨著自動化技術(shù)的顛覆性突破,人工智能的加速發(fā)展使得“人機結(jié)合”的制造環(huán)境正逐步變?yōu)楝F(xiàn)實。其中,工業(yè)AI智能體(Agent)正在滲透到工業(yè)全流程,帶來的不止于效率的提升,更有可能重構(gòu)人機結(jié)合的邊界以及管理的邊界,成為一種隱形的競爭力。

工業(yè)AI智能體(Agent),主要指利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架,以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技術(shù),構(gòu)建工業(yè)Agent基礎(chǔ)框架和能力,為工業(yè)場景提供創(chuàng)新解決方案。這是一種特殊的人工智能體,它專門針對工業(yè)生產(chǎn)制造場景設(shè)計和優(yōu)化,滿足工業(yè)智能應(yīng)用在確定性、可信性、適用性、可控性、工程化等方面的嚴格要求。工業(yè)智能體具備對企業(yè)生產(chǎn)過程、人員、設(shè)備、環(huán)境等多方面的感知和控制能力。通過傳感器網(wǎng)絡(luò),它能夠?qū)崟r獲取生產(chǎn)線上設(shè)備的運行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等信息,并根據(jù)這些信息進行智能決策和控制。

工程師的“好搭子”

工業(yè)AI智能體加速“人機結(jié)合”

西門子在今年工博會上展示了其功能完備的Industrial Copilot工業(yè)智能體應(yīng)用,可全面覆蓋流程工業(yè)與離散工業(yè)領(lǐng)域中工業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)。憑借其在工業(yè)領(lǐng)域積累起的廣泛的實踐經(jīng)驗,西門子已經(jīng)將涵蓋制造業(yè)、冶金、數(shù)據(jù)中心、物流等行業(yè)的工業(yè)知識沉淀為安全規(guī)范與工藝模型,內(nèi)嵌于其工業(yè)AI智能體決策邏輯中。西門子表示,在工廠場景下,其工業(yè)AI智能體已經(jīng)能夠串聯(lián)不同功能的協(xié)同助手,實現(xiàn)工業(yè)全價值鏈工作流程的自動化運行。

在現(xiàn)場,西門子展示了Industrial Copilot在中國的首個試點項目效果。其攜手中科摩通打造的新一代新能源汽車EMB智能裝配設(shè)備正是通過Industrial Copilot輔助工程師進行自動化程序開發(fā),提高效率20%,結(jié)合西門子標準化解決方案及機器人庫,Industrial Copilot助力中科摩通將程序開發(fā)時間減少 30%,產(chǎn)線現(xiàn)場調(diào)試周期縮短30%,人工與物料損耗降低10%,充分證明了工業(yè)AI在復(fù)雜制造環(huán)境中的真實價值。

據(jù)了解,目前西門子的工業(yè)智能體的類型已經(jīng)覆蓋設(shè)計、規(guī)劃、工程、運營、服務(wù)等各個流程,堪稱“工程師的好搭子”。

比如,面向設(shè)計的Copilot,支持自然語言交互,目前已適配NX CAD軟件,能夠加速產(chǎn)品設(shè)計流程,助力用戶開拓創(chuàng)新設(shè)計思路。設(shè)計工程師可借助該工具高效處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、權(quán)衡利弊,并完成跨領(lǐng)域任務(wù)。此外,西門子正在研發(fā)氫氣生產(chǎn)工廠設(shè)計工具Hydrogen Configurator。借助該工具,用戶可以無縫生成包含精準工廠單元布局與互聯(lián)功能的工藝流程圖。

而面向運營的Copilot可對整個工廠的運營狀況進行全景化洞察分析。在設(shè)備層面,西門子還計劃推出面向車間工人用于運營管理的Copilot,預(yù)計于2025年底正式發(fā)布。在流程工業(yè)領(lǐng)域,生成式AI助手SIMATIC eaSie支持技術(shù)人員與維護人員通過文字聊天或語音對話,快速調(diào)取工廠及設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù),從而有效增強控制室遠程監(jiān)控與現(xiàn)場作業(yè)維護的可靠性及安全性。值得一提的是,其面向服務(wù)的Copilo可為維護團隊提供專家級設(shè)備診斷服務(wù)。近期該解決方案的應(yīng)用已全面覆蓋設(shè)備維護全生命周期,支持從被動維修到預(yù)測性、預(yù)防性維護的全流程管理。試點實施數(shù)據(jù)顯示,該方案可使被動維護時間平均縮短25%。

以上AI智能體都依托于西門子開放的數(shù)字商業(yè)平臺Xcelerator,中國已鏈接53 萬用戶,匯聚300多個生態(tài)伙伴,其中超60%與AI相關(guān),構(gòu)建起開放共贏的創(chuàng)新生態(tài)。

此外,研華科技也展出了基于邊緣軟硬件能力的WISE-Edge協(xié)同平臺,以及自研的AI大模型底座與行業(yè)應(yīng)用集結(jié)的AgentBuilder工業(yè)智能體平臺。兩個平臺向下對接制造業(yè)、能源、食品、醫(yī)療等企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場指令,向上對接設(shè)備運維、碳能管理各類應(yīng)用場景模型,作為“模型載體”讓AI融入場景、現(xiàn)場自助決策和部分控制的閉環(huán)。例如,AgentBuilder工業(yè)智能體平臺的能源管理、裝備管理、產(chǎn)線診斷,就是賦能制造業(yè)很常見的應(yīng)用類別。

顯而易見,AI技術(shù)發(fā)展并融入工業(yè)場景,顯著提升了工業(yè)自動化和工業(yè)機器人的性能。麥肯錫全球研究院的報告指出,AI除了極大提升了機器的感知能力,優(yōu)化決策能力,并提升運動控制精度外,很重要的一點在于增強人機交互的易用性。自然語言和語音界面的發(fā)展,使沒有受過專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的人員也能輕松與AI互動。例如工業(yè)AI助手,新員工無需大量系統(tǒng)培訓(xùn),直接詢問就能獲取答案,推動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的民主化。AI將作為工業(yè)軟件系統(tǒng)的“前端”,通過人性化交互方式,取代繁瑣的操作流程。如生成式人工智能可幫助草擬郵件、制作演示文稿,在工業(yè)領(lǐng)域能提高生產(chǎn)力、簡化工作流程和縮短價值實現(xiàn)時間。

正如西門子所表達的對于工業(yè)智能未來的期待是,未來工業(yè)AI智能體與工人無縫協(xié)作,由智能體自主承擔(dān)常規(guī)性工作流程,釋放人力專注于創(chuàng)新研發(fā)、創(chuàng)意設(shè)計及復(fù)雜問題攻堅。

智能背后的“人”

將經(jīng)驗數(shù)字化的“認知制造”

AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,已經(jīng)貫穿于產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等眾多環(huán)節(jié)。它可以成為“數(shù)字伙伴”,承擔(dān)信息整合、初步判斷與建議生成的任務(wù),讓人專注于更高層次的戰(zhàn)略決策。更進一步,則是可以起到“知識傳承”的作用,將資深工業(yè)人的經(jīng)驗提煉為可復(fù)用的決策邏輯。這在技能人才短缺的背景下意義深遠。

事實上,這樣的變化正在發(fā)生。比如,在一座先進的半導(dǎo)體制造工廠里,智能化革命已經(jīng)穿透設(shè)備層,滲透至整個制造生態(tài)——從設(shè)備層向工藝鏈、車間乃至整廠多層級智能感知演進,為模型訓(xùn)練、工藝優(yōu)化與調(diào)度協(xié)同提供支撐,構(gòu)建覆蓋全流程的智能響應(yīng)機制。AI正在將制程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可進化的“工藝大腦”,形成智能調(diào)度算法、AI良率模型,讓半導(dǎo)體工廠悄然走向“無人”。

平臺負責(zé)打通OT和IT系統(tǒng),實現(xiàn)人機界面的統(tǒng)一,并達到各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù),讓設(shè)備不再“各自為政”;大模型則負責(zé)理解、預(yù)測和規(guī)劃,把“經(jīng)驗”變成“算法”。AI智能體就像是一個個人類工人的“數(shù)字分身”,在產(chǎn)線里獨立執(zhí)行換線、采購、巡檢、節(jié)能等具體任務(wù)。

“以往我們靠經(jīng)驗調(diào)度,現(xiàn)在靠數(shù)據(jù)在調(diào)自己。”有以為晶圓廠一線工程師發(fā)出這樣的感嘆。這已經(jīng)不只是自動化,而是系統(tǒng)可以將這種經(jīng)驗數(shù)字化,從而作出的“認知式制造”——系統(tǒng)在每秒評估數(shù)萬個變量——溫度、濕度、排產(chǎn)、機臺稼動率、缺陷分布、能源成本、供應(yīng)交期——而后才推送一次調(diào)度。這種智能調(diào)度能力的結(jié)果是顯著的:24小時不間斷運作、0.2%的非計劃停機率、98.7%的平均稼動率,良率預(yù)測誤差控制在1%以內(nèi)。

2023年,Gartner數(shù)據(jù)顯示全球半導(dǎo)體制造企業(yè)中,約67%的廠商已部分導(dǎo)入AI調(diào)度系統(tǒng),35%部署全流程SPC(統(tǒng)計過程控制)+EDA(工程數(shù)據(jù)分析)平臺,形成“AI主導(dǎo)、人類審校”的新范式。臺灣晶圓代工龍頭之一的聯(lián)電,在2024年宣布全面導(dǎo)入自研AI制程系統(tǒng),用于光刻缺陷預(yù)測與自適應(yīng)糾偏,內(nèi)部評估報告顯示已實現(xiàn)平均良率提升3.4%,月均節(jié)能12.6%。

那么當(dāng)機器越來越聰明,智能化程度越來越高,工廠里的人越來越少,特別是當(dāng)有一天,工廠車間里如同黑魔法一般存在的“老師傅的經(jīng)驗”也能全面數(shù)字化,當(dāng)“無人工廠”成為普遍的常態(tài),是否意味著,人的價值就“失效”了?

其實并不然。智能背后的關(guān)鍵,依然是人?!八械淖詣诱{(diào)度、缺陷預(yù)測、遠程協(xié)作背后,仍然是一線工程師、IT專家、設(shè)備商、算法科學(xué)家密切配合的結(jié)果。系統(tǒng)只會做它被允許做的事。我們必須教會它‘什么是正確’,這才是智能制造真正的難點?!?br /> 事實上,對于一線工程師而言,“新的工種”已經(jīng)出現(xiàn)。中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會2024年的統(tǒng)計顯示,具備“數(shù)據(jù)分析+工藝理解”雙重能力的工程師月薪中位數(shù)較傳統(tǒng)設(shè)備工程崗位高出37%,同時被視為未來5年極緊缺的人才群體之一。

寫在文末

從工業(yè)4.0到工業(yè)5.0的演進,超越自動化的過程,已經(jīng)是技術(shù)層面的線性迭代。具體來看,大致三條主線邏輯:

1第一步是從自動化到柔性化

早期自動化聚焦于“機器代人”,流程固化、節(jié)拍統(tǒng)一;而當(dāng)前生產(chǎn)線必須應(yīng)對多項目、多節(jié)點混線及小批量驗證,對應(yīng)的是柔性制程、模塊化工藝、跨流程調(diào)度。

2第二步是從算法調(diào)度到自學(xué)習(xí)模型

傳統(tǒng)工廠里的調(diào)度,依賴于人腦與經(jīng)驗,現(xiàn)在智慧工廠里則利用AI實現(xiàn)自主學(xué)習(xí),優(yōu)化排程模型。在智能化程度較高的晶圓制造工廠內(nèi)則采用基于強化學(xué)習(xí)(RL)與貝葉斯優(yōu)化的AI排程模型,使得每輪投片都能根據(jù)歷史波動、產(chǎn)能瓶頸、自適應(yīng)糾錯自動優(yōu)化。

3第三步是從設(shè)備聯(lián)網(wǎng)到全域感知

傳統(tǒng)工廠僅局部數(shù)據(jù)采集,智慧工廠則要求“全量數(shù)據(jù)即服務(wù)”,通過邊緣節(jié)點+云平臺+數(shù)據(jù)中臺,構(gòu)建納秒級反饋閉環(huán),實現(xiàn)預(yù)測性維護、能效調(diào)度、自動缺陷識別與供應(yīng)鏈協(xié)同。

但生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的持續(xù)重構(gòu)是不變的主線。關(guān)于工業(yè)智能的下一敘事,“人”一定是一個關(guān)鍵的因素。

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原文標題:從自動化到認知化:人機協(xié)同真正開啟“認知制造”

文章出處:【微信號:貿(mào)澤電子,微信公眾號:貿(mào)澤電子】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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