工业 AI 智能体
让工厂的经验
变成会干活的 AI 智能体
Automaton Agent 把工艺数据、专家经验与工厂文档转化为可解释的 AI 智能体，帮助企业诊断质量问题、优化工艺参数、加速研发与工程工作。
- 纺织面料
- 食品饮料
- 汽车零部件
- 通信设备制造
四大行业的成功实践
每一个智能体都源自真实的生产问题，并由每天使用它的工程师共同打磨。
平台
从专家直觉到可解释的行动
一个智能体平台、三层架构，直接对接您现有的系统。
连接
将 MES、SCADA、PLC、LIMS、QMS、PLM 与各类文档统一到同一个制造上下文中，支持本地或私有云部署。
- MES / SCADA
- LIMS / QMS
- PLM / ALM
- SOP 与规格书
推理
领域模型、统计引擎与大模型智能体协同工作，每一个结论都附带证据与影响因素。
- 工艺模型
- SPC 引擎
- 知识库
- 可解释性
行动
智能体输出原因排序、调参建议、报告与测试方案；任何生产变更都需工程师审批。
- 优化建议
- 8D / CAPA
- 测试用例
- 审批流程
可解释
每条建议都说明原因：依据哪些参数、数据和资料来源。
人在回路
智能体提出建议，工程师做决定；未经审批不改动生产。
数据私有
支持本地或私有云部署，工艺数据始终属于您。
可规模复制
在一条产线验证有效的方案，可复制到所有产线与工厂。
演示
向智能体询问一个缺陷问题
回放注塑工艺智能体排查缩痕比例上升的全过程。
示意回放，使用模拟数据。
- 从 MES 与注塑机控制器调取近 8 小时 1,240 条模次记录
- 对 14 个工艺参数执行 SPC 检查
- 与 M-217 已验证的工艺窗口进行比对
- 检索试模记录与相似异常案例
最可能的原因：10:40 换料后保压压力衰减，同时动模侧模温持续上漂。
对缩痕的影响贡献
建议调整
- 保压压力 62 → 66 MPa（窗口 58–70）
- 保压时间 +0.4 秒
- 检查动模侧冷水机 B 回路
成功案例
真实的生产问题，由智能体解决
面料手感与后整理工艺 Copilot
把资深师傅的手感判断沉淀为可解释模型，按目标手感推荐后整理工艺配方。
查看案例 食品饮料 · 瓶装奶茶瓶装奶茶批次一致性智能体
保障不同批次、不同产线的口感与质地一致，并把每一次偏差追溯到原料批次与工序。
查看案例 汽车零部件 · 注塑工艺注塑工艺调参智能体
把每一模次的设备数据转化为缺陷原因排序与带安全边界的调参建议，交由技术员确认执行。
查看案例 汽车零部件 · 铸造工艺压铸缺陷（气孔 / 缩孔）分析智能体
把每一模次的压射曲线与 X 光、机加工结果关联，在压铸单元就提前识别缺陷风险。
查看案例 通信设备制造 · 研发流程研发流程智能体
在复杂的软硬件研发流程中，自动完成需求分析、设计评审、测试规划与追溯管理。
查看案例合作流程
从第一次研讨到全厂推广
- 1
需求研讨
与您的工程师共同选定一个高价值问题，并明确成功指标。
- 2
数据与知识接入
对接相关系统，结构化整理 SOP、规格书与专家经验。
- 3
单线试点
智能体与团队并行工作，工程师审核每一次输出，智能体从反馈中持续改进。
- 4
规模推广
把验证有效的智能体复制到更多产线、产品与工厂，知识共享。
常见问题
客户常问的问题
可以本地部署吗？
可以。智能体支持本地或私有云部署，也可使用私有化部署的大模型，生产数据不出企业网络。
启动需要哪些数据？
通常是您已有的数据：设备与工艺参数、质量检验结果，以及 SOP、规格书、异常记录等文档。我们会在需求研讨阶段评估数据准备情况。
试点需要多长时间？
试点一般聚焦一条产线或一个流程，周期从数周到数月不等，取决于数据对接情况和问题复杂度。
会取代我们的工程师吗？
不会。智能体承担数据收集、分析与文档工作，让工程师专注于决策；所有影响生产的动作都需要人工审批。
可以对接哪些系统？
常见对接包括 MES、SCADA/PLC、LIMS、QMS、ERP、PLM/ALM、测试管理与缺陷跟踪系统，以及各类文件文档。
为什么可以信任智能体的建议？
每条建议都可解释：展示影响因素、支撑数据与引用来源，并始终限定在您设定的工艺边界之内。
从一条产线、一个问题开始。
告诉我们您的质量、工艺或研发难题，我们将用您的数据展示智能体能做什么。