如果你是制造业企业的中高管，希望你能有机会看到这篇文章，结合自身企业的现状，规避AI应用的坑，让企业的钱花在刀刃上，毕竟，制造业真的很难。
不再赘述离散制造业面临"多品种、小批量"与"高效率、低成本"的双重极限挑战，不再诟病传统的数字化转型为啥止步于"数据可视化"，这篇文章我把自己思考的"关于工业智能体（AI agent）如何落地在离散制造业的生产管理场景"的5个原则做个整理输出，供相关从业者参考，期待私信讨论。
原则一：流程重塑是根本
离散制造的生产管理痛点本质是**"流程的割裂"** 。
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计划部门依赖经验排产，往往脱离于实际的车间产能；
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质量检测多数依赖人工抽检，异常追溯滞后；
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设备维护依赖事后救火，难以预测。
引入工业智能体，不是在混乱的流程上加速，而是要思考重新定义"人机分工"，优化冗余流程。
以生产计划与排产为例。
传统ERP的排产逻辑是"需求→主生产计划→车间排产"的串行流程，周期长且插单困难。
工业智能体的引入逻辑是：
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需要可以抓取到数据，如：客户订单波动、供应商物料到货状态、车间设备OEE、人员技能；
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排产智能体自运行；
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如有插单需求或设备宕机，排产智能体接管流程，自主分析"插单对于现有订单的交期影响"，并推送给销售部门做调整建议，人工参与决策，智能体调整下一步行动。
再以质量不合格处理为例。
传统办法是依赖人工判定为主，遇到生产制造不合理，集中放在不合格品管控区，等待抽检/全检/实验室检/漏检等，这些都是滞后行为，会导致错误的制造执行行为并没有及时停止，隐形损失远大于检查出的不合格品。
工业智能体的引入逻辑是：
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需要有检验实时数据，有判定标准，有缺陷库；
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不合格品处理智能体自运行，根据预设的策略，例如"客户满意度影响"、"成本影响"等，自动执行不合格品处理方式，并推送人工参与必要审核；
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8D智能体和异常分析智能体会托管流程，针对不合格原因进行分析，并推荐预防措施，推送给FMEA智能体等进行协作。
这两个场景中，智能体具有逻辑推荐和任务自治的能力，人是指挥官的角色，不需要参与琐碎的执行，而是根据经验快速决策智能体的行为，并做进一步的约束。这时，人就可以聚焦更有创造、创新的活动或任务。
原则二：技术是手段，组织与人才是核心
离散制造管理者惯有的认知是，数字化项目/工业智能体是"IT项目"，交给信息化部门去推进就可以。
但生产流程的优化，必须让懂业务的车间主任、工艺工程师、设备工程师、一线班组长参与，他们最清楚哪个环节最痛，哪个环节必须要人参与。
智能体和人如何分工，智能体和智能体如何协作，不能只靠模型和工具，更需要组织与角色的重塑。
比如，设立**"智能制造产品经理"**，这个角色必须由行业资深工艺工程师或生产管理者转型，他们负责定义参与制造流程的各个智能体的"任务边界"和"验收标准"，确保AI懂制造，构建人机协作新范式。基于工艺路线的各个工艺/工序环节，不再是人配合机器，而是智能体服务于人。
比如，在压铸过程中，"SPC智能体"通过实时分析压力和温度参数，自动反馈质量风险。
在组织重塑方面，需要建立跨职能的"特种部队"，包含数据科学家、OT工程师和精益生产专家，共同持续调优智能体的奖励函数，确保AI不仅"能用"，而且符合精益生产原则。
原则三：探索多智能体自主协同
离散制造的效率瓶颈往往藏在各个环节的衔接处。
未来的工厂将是多智能体协作的生态系统，会要求覆盖"研产供销服"各个业务场景，形成体系化数据不断点的赋能。
我们需要设计"智能体角色分工"，以新产品试制流程为例。
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预判型智能体：分析市场/用户趋势，生成核心需求；
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设计型智能体：根据需求，从PLM中调取类似工艺，生成试制工艺方案；
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执行型智能体：联动MES准备排单，EAM准备设备，QMS准备阶段异常质量事件；
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监督型智能体：监控试制过程，实时反馈诸如"尺寸偏差"、"表面缺陷"、"性能不达标"等具体问题，推动人决策并自迭代。
这中间必须人工参与的有"工艺路线变更"、"客户关键需求变更"、"质量事故导致的处理判定"等，可以交给智能体托管的有"物料齐套检查"、"设备故障预警"、"具有约束条件的质量异常自动化处理"等。
这些智能体通过标准协议共享状态，协商冲突。
企业管理需要关注的不是单一智能体的智商，而是整个智能体网络的协同协议和目标对齐 ，确保他们不会为了局部指标而牺牲整体试制目标。
原则四：风险设计治理
离散制造的工业智能体直接作用于物理世界，一个错误的指令可能导致昂贵的设备损坏，严重的质量损失，甚至安全事故，因此必须建立工业级的风险控制体系，防止自主性失控。
治理机制参考如下。
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身份统一：给每个智能体分配唯一"数字身份证"，明确其可访问的系统、可执行的操作。一旦超出，必须触发"人工参与"机制；
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日志可溯：每一步智能体的决策与执行，都要记录"时间、主体、输入数据、输出结果"，形成生产审计日志，出现质量问题时，可快速定位"是智能体建议的工艺参数问题，还是工人执行偏差。
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行为审计：设置"智能体行为阈值"，当智能体监测指标出现异常波动（如温度飙升、振动异常）时，无需等待云端大模型思考，本地规则引擎应具有最高优先级切断控制，确保物理安全。
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运行限制：对关键工艺工序的智能体操作，实行"双确认"------智能体提出建议后，需人工点击"确认"才能执行。
原则五：构建可扩展、灵活的智能体技术架构
离散制造环境极其复杂，ERP、PLM、MES、QMS、WMS以及底层的PLC、SCADA系统林立，数据孤岛惯象。如果智能体仅仅是外挂在某个系统上的聊天机器人，其价值将微乎其微。
企业需要构建一个去中心化的"AI网格"架构，而非单体巨型应用。
所谓"AI网格"，是模块化、松耦合的智能体能力框架，核心是"连接"而非"替换"。
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执行模块：对接PLM、MES、QMS、IoT等系统，负责执行智能体的决策；
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记忆模块：存储生产历史数据，如排产方案，质量缺陷案例，成本数据，供智能体学习；
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感知模块：实时抓取跨系统数据，覆盖"人机料法环测"的数据；
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治理模块：统一管理智能体的权限、日志与行为。
工业智能体在离散制造业的落地，绝非一次简单的IT系统升级，而是一场生产关系的变革。
希望我们制造业企业的管理者在寻求数智化转型的过程中，能从流程源头审视业务，建立稳健的技术底座与风控体系，更要敢于重塑组织，让领域专家驾驭AI。
谁能率先实现从"自动化工厂"向"智能体协同工厂"的跨越，谁就能在以"敏捷"为王的新制造时代掌握绝对的主动权。