（一）場(chǎng)景定義“AI+制造”場(chǎng)景是指人工智能技術(shù)在制造業(yè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)和業(yè)務(wù)單元中的應(yīng)用集合，涵蓋從單點(diǎn)功能優(yōu)化到跨系統(tǒng)、跨環(huán)節(jié)的綜合應(yīng)用模式，充分體現(xiàn)AI在制造業(yè)的應(yīng)用價(jià)值。這些場(chǎng)景包括軟硬件系統(tǒng)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈與經(jīng)營(yíng)管理等環(huán)節(jié)的綜合應(yīng)用，或通過(guò)AI原生軟件、（二）指南定義指南是面向制造業(yè)企業(yè)推進(jìn)“AI+制造”的操作性指引文件。指南圍技術(shù)選型，到系統(tǒng)部署與持續(xù)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化的全過(guò)程實(shí)施要素，幫助企業(yè)在實(shí)本指南旨在通過(guò)三大核心舉措為制造業(yè)企業(yè)實(shí)施智能化轉(zhuǎn)型提供操作加速人工智能技術(shù)在不同行業(yè)企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理等典型場(chǎng)景的規(guī)范化部署與規(guī)模化推廣。二是統(tǒng)一實(shí)施路徑，凝聚行業(yè)共識(shí)。通過(guò)建立統(tǒng)一的建設(shè)框架與標(biāo)準(zhǔn)，清晰界定了從技術(shù)選型、資源配置到系統(tǒng)部署與持續(xù)運(yùn)營(yíng)的全流程實(shí)施路徑圖，幫助形成行業(yè)共識(shí)。三是闡明技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，降低建設(shè)成本。針對(duì)模型選型、語(yǔ)料準(zhǔn)備、算力需求及系統(tǒng)穩(wěn)定性等核心技術(shù)要素，明確了一系列性能標(biāo)準(zhǔn)。為企業(yè)在方案評(píng)估等環(huán)節(jié)提（四）編制過(guò)程上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)會(huì)同上海市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)、中國(guó)信通院2上海工創(chuàng)中心、上海工業(yè)數(shù)字化研究院等單位，共同組織開(kāi)展了本次編制工作。先后經(jīng)歷了編制框架研制、兩輪場(chǎng)景申報(bào)和遴選，召開(kāi)了多次編制第一批場(chǎng)景指南的編制單位主要為上海市“AI+制造”服務(wù)商和前沿制造企業(yè)，包括智己汽車(chē)、青翼工藝軟件、華院計(jì)算、致景科技、品見(jiàn)智能、羚數(shù)智能、達(dá)朗智能、中移信息、中國(guó)海工、松應(yīng)科技、特贊等。編制單位根據(jù)場(chǎng)景圖譜，定位自身已落地的應(yīng)用場(chǎng)景，為制造企業(yè)場(chǎng)景建設(shè)（一）場(chǎng)景框架痛點(diǎn)、邊界、流程等情況；2）技術(shù)要求，參考工信部制造業(yè)場(chǎng)景數(shù)字化轉(zhuǎn)型“一圖四清單”模式，明確語(yǔ)料、算法模型、系統(tǒng)軟件、人員技能、算力與集成的需求；3）安全與合規(guī)要求，明確數(shù)據(jù)與隱私保護(hù)措施，以及質(zhì)量、過(guò)程、安全及知識(shí)產(chǎn)權(quán)等合規(guī)要求；4）場(chǎng)景智能體架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)部署，闡述智能體的架構(gòu)設(shè)計(jì)與功能分層，明確各智能體的角色、功（二）場(chǎng)景概要12345367891112 ETO制造供應(yīng)鏈智能管控 01在汽車(chē)、高端裝備等產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域，以計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)為核心的研發(fā)流程，其效率與質(zhì)量的優(yōu)化是企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要關(guān)鍵。企業(yè)需在加速產(chǎn)品迭代的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)質(zhì)量的持續(xù)提升與核心知識(shí)的有效沉淀。AI大模型與智能體技術(shù)的引入，旨在重塑傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)工作模式，通過(guò)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)流程的自動(dòng)化和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的智能化，推動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)邁向更高效、更計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)場(chǎng)景，是企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中進(jìn)行三維建模、二維期、降低設(shè)計(jì)成本。在汽車(chē)、航空航天、高端裝備等行業(yè)的復(fù)雜產(chǎn)品研發(fā)一是設(shè)計(jì)流程固化低效：產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中包含大量標(biāo)準(zhǔn)化的手動(dòng)操作，如參數(shù)調(diào)整、模型重繪、截圖制表等。這些操作不僅耗時(shí)巨大，也直接制約了產(chǎn)品的研發(fā)迭代速度。以汽車(chē)設(shè)計(jì)為例，單次人機(jī)工程學(xué)的頭部二是優(yōu)化依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)：對(duì)于人機(jī)工程優(yōu)化等多目標(biāo)、多約束的復(fù)雜設(shè)計(jì)問(wèn)題，傳統(tǒng)模式高度依賴資深工程師的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行反復(fù)試錯(cuò)。這種模式不僅難以系統(tǒng)性地尋得全局最優(yōu)解，也使得企業(yè)的核心設(shè)計(jì)知識(shí)難以固化三是變更響應(yīng)遲緩：研發(fā)設(shè)計(jì)是高度迭代的過(guò)程，任何上游造型、材料、關(guān)鍵點(diǎn)）的變更，都會(huì)引發(fā)下游一連串零部件的連鎖修改。在傳統(tǒng)的人工操作模式下，這種變更響應(yīng)鏈條長(zhǎng)、溝通成本高，難以適應(yīng)02“智能自動(dòng)化設(shè)計(jì)優(yōu)化”場(chǎng)景以AI大模型和智能體為核心，在既有設(shè)計(jì)軟件基礎(chǔ)上貫通“指令解析—任務(wù)規(guī)劃—模型操作—結(jié)果優(yōu)化”全流指令解析與任務(wù)規(guī)劃：工程師通過(guò)自然語(yǔ)言下達(dá)指令。語(yǔ)義解析智能體（由大模型驅(qū)動(dòng)）對(duì)指令進(jìn)行理解，并自主規(guī)劃出完成任務(wù)所需的步驟業(yè)的優(yōu)化算法（如粒子群優(yōu)化），將設(shè)計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算模型，在滿足持續(xù)反饋與知識(shí)沉淀：所有的操作流程、優(yōu)化結(jié)果與設(shè)計(jì)規(guī)則，都將以代碼化的形式沉淀入知識(shí)庫(kù)，為后續(xù)任務(wù)的快速調(diào)用和模型迭代提供基通過(guò)智能化流程重塑，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)：關(guān)鍵設(shè)計(jì)任務(wù)耗時(shí)從“小時(shí)級(jí)”壓縮至“分鐘級(jí)”，根因定位準(zhǔn)確率≥99%；設(shè)計(jì)變更響應(yīng)時(shí)間從“天級(jí)”縮短至“分鐘級(jí)”，同類設(shè)計(jì)錯(cuò)誤復(fù)發(fā)率顯著降低；關(guān)鍵設(shè)計(jì)任務(wù)效率提在推進(jìn)工業(yè)產(chǎn)品計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)智能化場(chǎng)景的建設(shè)過(guò)程中，企業(yè)需統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：含產(chǎn)品信息（如項(xiàng)目代號(hào)、零件號(hào)）、模型文件（三維模型、二維圖紙）、人員信息（設(shè)計(jì)師、審批人）等支撐數(shù)據(jù)，用于任務(wù)溯03交互數(shù)據(jù)：涵蓋計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件的界面元素?cái)?shù)據(jù)（圖標(biāo)、菜單、），工程知識(shí)數(shù)據(jù)：包括設(shè)計(jì)手冊(cè)、標(biāo)準(zhǔn)件庫(kù)、材料屬性庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等清晰描述每個(gè)智能體和工具的能力、參數(shù)與用途，作為大模型進(jìn)行任務(wù)規(guī)完整性：交互數(shù)據(jù)需覆蓋目標(biāo)軟件所有高頻操作的圖標(biāo)，關(guān)鍵字段完一致性：UI截圖需在不同分辨率和軟件版本下保持一致性，命名規(guī)本地端：通過(guò)腳本工具，系統(tǒng)性地截取設(shè)計(jì)軟件界面，并由專業(yè)人員云端層：將整理好的工程知識(shí)數(shù)據(jù)、語(yǔ)言模型語(yǔ)料存放在中央知識(shí)庫(kù)預(yù)處理要求：采集的UI截圖需進(jìn)行歸一化處理，工程知識(shí)需進(jìn)行結(jié)智能優(yōu)化算法體系：集成專業(yè)優(yōu)化算法庫(kù)（如粒子群優(yōu)化PSO、遺傳04對(duì)UI圖像、工程知識(shí)進(jìn)行清洗標(biāo)注；二是模型訓(xùn)練與微調(diào)，使用標(biāo)注好的UI數(shù)據(jù)集專門(mén)訓(xùn)練CV模型，并通過(guò)提示詞工程或微調(diào)方式適配LLM；三是多能力融合，在智能體框架中將規(guī)劃、感知、優(yōu)化、執(zhí)行等能力有機(jī)（3）可選的RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）軟件，用于處理跨應(yīng)用的復(fù)“智能自動(dòng)化設(shè)計(jì)優(yōu)化”場(chǎng)景下，設(shè)計(jì)工程師需具備新的人機(jī)協(xié)同能力，能夠清晰地通過(guò)自然語(yǔ)言下達(dá)指令，并對(duì)智能體生成的方案進(jìn)行最終企業(yè)需完成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)集成準(zhǔn)備，打通設(shè)計(jì)軟件、PLM、知識(shí)調(diào)度層準(zhǔn)備：基于“任務(wù)復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性要求”原則，動(dòng)態(tài)調(diào)度云端05為確保工業(yè)產(chǎn)品計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景在應(yīng)用AI技術(shù)過(guò)程中的數(shù)據(jù)可信、過(guò)程可控、責(zé)任可追溯，企業(yè)需要同步構(gòu)建完善的安全與設(shè)備與訪問(wèn)安全：智能體的所有操作嚴(yán)格繼承自當(dāng)前登錄操作系統(tǒng)的工程師賬戶權(quán)限，無(wú)法越權(quán)訪問(wèn)或修改工程師本人無(wú)權(quán)操作的任何數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)與權(quán)限安全：所有核心設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)（如三維模型、技術(shù)參數(shù)）均存儲(chǔ)于企業(yè)內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器或PLM系統(tǒng)中，采用分層加密與分級(jí)權(quán)限隱私與敏感信息保護(hù)：對(duì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中可能涉及的個(gè)人與商業(yè)敏進(jìn)行分級(jí)保護(hù)，禁止超范圍采集與傳輸。與云端大語(yǔ)言模型交互的指令內(nèi)容，需在本地進(jìn)行脫敏處理，確保不包含具體的設(shè)計(jì)參數(shù)、模型結(jié)構(gòu)等敏質(zhì)量與過(guò)程合規(guī)：建立完善的操作日志與審計(jì)機(jī)制，詳細(xì)記錄所有智能體的操作，包括任務(wù)發(fā)起人、執(zhí)行時(shí)間、調(diào)用的智能體與工具、關(guān)鍵輸入?yún)?shù)以及執(zhí)行結(jié)果。這為事后的問(wèn)題追溯、安全審計(jì)和系統(tǒng)性能分析提安全與知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)：建立數(shù)據(jù)安全與知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)體系，完善應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。明確由智能體輔助生成的設(shè)計(jì)成果，其知識(shí)產(chǎn)權(quán)完全歸屬于企業(yè)所有。企業(yè)自主開(kāi)發(fā)的智能體、算法模型和工具庫(kù)，也應(yīng)作為核心數(shù)字資產(chǎn)進(jìn)行產(chǎn)權(quán)保護(hù)。確保所有使用的開(kāi)源組件和第三方服務(wù)均符合其授權(quán)管-專家”模式為核心的多智能體協(xié)同架構(gòu)。該架構(gòu)旨06調(diào)度協(xié)同層：作為系統(tǒng)的統(tǒng)一入口和智能中樞，由一個(gè)主管智能體構(gòu)成。它負(fù)責(zé)接收并理解工程師的自然語(yǔ)言指令，進(jìn)行任務(wù)的分解與規(guī)劃，成。每個(gè)專家智能體都是為解決一類特定問(wèn)題而設(shè)計(jì)的，它們是實(shí)際完成基礎(chǔ)工具層：這是一個(gè)共享的、標(biāo)準(zhǔn)化的原子操作庫(kù)。它將所有最底封裝成獨(dú)立的“工具”，供所有上層智能體按需調(diào)用。該層是整個(gè)系統(tǒng)可執(zhí)行的分離、通用能力與專業(yè)能力的分離，構(gòu)建了一個(gè)高效、靈活、可擴(kuò)主管智能體作為系統(tǒng)的“總調(diào)度中心”，利用大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大認(rèn)知能力，通過(guò)三個(gè)邏輯步驟，將工程師的自然語(yǔ)言指令轉(zhuǎn)化為一系07功能：精準(zhǔn)捕捉并理解工程師通過(guò)自然語(yǔ)言下達(dá)的復(fù)合型、模糊性指版人體模型”。②主管智能體結(jié)合預(yù)設(shè)的“智能體功能描述語(yǔ)料庫(kù)”作為上下文，發(fā)送給大語(yǔ)言模型，使其能夠理解指令中涉及的關(guān)鍵業(yè)務(wù)概念，功能：基于對(duì)用戶意圖的理解，將宏觀的、復(fù)雜的任務(wù)自動(dòng)分解為一工作流：大語(yǔ)言模型根據(jù)意圖，生成一個(gè)行動(dòng)計(jì)劃。對(duì)于上述例子，工作流：主管智能體作為調(diào)度器，根據(jù)行動(dòng)計(jì)劃，依次調(diào)用相應(yīng)的專家智能體。①調(diào)度“文件管理智能體”找到文件。②調(diào)度“設(shè)計(jì)軟件操作智能體”打開(kāi)軟件。③調(diào)度“頭部空間優(yōu)化智能體”執(zhí)行核心優(yōu)化。④統(tǒng)08③智能優(yōu)化：調(diào)用內(nèi)置的粒子群優(yōu)化（PSO）算法。算法將“調(diào)整人體模次的迭代計(jì)算。④執(zhí)行最優(yōu)解：算法收斂后，將找到的最優(yōu)參數(shù)組合應(yīng)用如果輸入中包含材料變更，智能體首先會(huì)從內(nèi)置知識(shí)庫(kù)中查詢并應(yīng)用新材一系列預(yù)設(shè)的二維繪圖命令（如畫(huà)線、約束），09一系列預(yù)設(shè)的三維建模命令（如拉伸、曲面偏移、實(shí)體切除、倒角等），創(chuàng)建出符合規(guī)范的加強(qiáng)鈑金幾何實(shí)體。④輸出成果：保存新生成的三維鈑10清單。②數(shù)據(jù)交互：自動(dòng)登錄PLM系統(tǒng)（如Teamcenter），根據(jù)零件號(hào)圖文抓?。豪糜?jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）和文本識(shí)別（OCR）技術(shù)，自動(dòng)截取標(biāo)準(zhǔn)視圖，并讀取模型中的關(guān)鍵文本信息。⑤文檔生成：將截取的圖片和識(shí)別的文本，自動(dòng)粘貼并填寫(xiě)到Excel或Word模板的指定位置，生成最終遵循“工具優(yōu)先、分層構(gòu)建”的原則。首先，基于Python語(yǔ)言，通然后，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，通過(guò)對(duì)工具的組合與編排，快速構(gòu)建上層的專家智主管智能體：其核心的大語(yǔ)言模型推理服務(wù)，部署于私有云端或高性專家智能體：其執(zhí)行腳本，部署在工程師的本地工作站，以確保與本為保障各類智能體中模型的穩(wěn)定性與可持續(xù)優(yōu)化，在開(kāi)發(fā)部署環(huán)節(jié)中評(píng)測(cè)指標(biāo)：圍繞功能性（如優(yōu)化方案通過(guò)率≥80%）、性能（如滿負(fù)11迭代機(jī)制：建立常規(guī)的月度增量訓(xùn)練和季度全量迭代機(jī)制。同時(shí)設(shè)立（撰寫(xiě)人：羅文發(fā)、阮曉虹、陳然浩、高山青）12材料研發(fā)高度依賴科學(xué)且高效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，其水平直接決定創(chuàng)新速度人工智能（AI）的深度融合正帶來(lái)革命性改變。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，AI能預(yù)測(cè)材料成分、工藝與性能間的復(fù)雜關(guān)系，從而精準(zhǔn)篩選高價(jià)值實(shí)驗(yàn)方錯(cuò)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)”，能大幅縮短研發(fā)周期、降低成本，為突破關(guān)材料行業(yè)企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以“量產(chǎn)落地、市場(chǎng)適配、成本可控”需求理解困境：經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師能快速將研發(fā)需求轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，而年輕工程師常需大量溝通確認(rèn)。約三成實(shí)驗(yàn)成果因與初始需求多約束參數(shù)優(yōu)化困境：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)需同步平衡材料性能、工藝要求、成知識(shí)復(fù)用效率低：企業(yè)內(nèi)部積累的工藝數(shù)據(jù)、客戶反饋等隱性知識(shí)未能有效沉淀和共享，數(shù)據(jù)壁壘增加了科研人員整合跨部門(mén)信息的難小樣本量數(shù)據(jù)瓶頸：新產(chǎn)品研發(fā)常僅依賴實(shí)驗(yàn)室的小樣本數(shù)據(jù)，缺乏13“智能實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)”場(chǎng)景構(gòu)建了一個(gè)以AI驅(qū)動(dòng)的交互平臺(tái)，其核心是一個(gè)基于企業(yè)研發(fā)知識(shí)庫(kù)的知識(shí)底座，并依托自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)與平臺(tái)的智能響應(yīng)始于RAG機(jī)制，它能從企業(yè)等多源知識(shí)庫(kù)中精準(zhǔn)召回相關(guān)信息。但RAG僅是起點(diǎn)，段進(jìn)行深度理解、邏輯重組與創(chuàng)新性整合，最終生成既符合工程約束又傾依托知識(shí)庫(kù)的深度向量挖掘能力與多Agent協(xié)同的智研發(fā)效率倍增：通過(guò)AI替代傳統(tǒng)人工繁瑣的文獻(xiàn)檢索、方案設(shè)計(jì)、知識(shí)沉淀：打破企業(yè)內(nèi)部研發(fā)知識(shí)的部門(mén)壁壘、人員依賴與傳承斷層問(wèn)題，讓核心研發(fā)經(jīng)驗(yàn)通過(guò)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化沉淀與高效復(fù)用，新人培研發(fā)模式轉(zhuǎn)型：推動(dòng)企業(yè)研發(fā)從傳統(tǒng)“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)、試錯(cuò)迭代”向“數(shù)據(jù)+AI驅(qū)動(dòng)、精準(zhǔn)設(shè)計(jì)”升級(jí)，構(gòu)建差異化的核心研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)力14藝過(guò)程、性能表征及外部約束全面數(shù)字化，轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可關(guān)聯(lián)的特征實(shí)驗(yàn)方案作為研發(fā)意圖的數(shù)字化指令集，其核心是將模糊需求轉(zhuǎn)化為可操作的探索框架。它需明確定義優(yōu)化目標(biāo)、決策變量及其邊界，并綜合考慮設(shè)備能力、成本等硬軟約束；方案設(shè)計(jì)需提供具體的實(shí)驗(yàn)參數(shù)組合），所有決策（無(wú)論是AI生成還是人工調(diào)整）均需記錄其邏輯、版本、置信度或修改理由，以支持全過(guò)程的審計(jì)與系統(tǒng)迭代。實(shí)驗(yàn)報(bào)告是研發(fā)全過(guò)程的數(shù)字檔案，其完整記錄保障了因果鏈可溯源與知識(shí)可沉淀。它詳細(xì)記錄實(shí)際工藝參數(shù)、操作日志、異?，F(xiàn)象與設(shè)備狀態(tài)，并關(guān)聯(lián)投入-產(chǎn)出數(shù)據(jù)，包含原始測(cè)量值、校準(zhǔn)結(jié)果、初步判定及結(jié)在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中，需確保數(shù)據(jù)在完整性上核心字段無(wú)缺失，業(yè)務(wù)主鏈完整，并分階段擴(kuò)展覆蓋范圍；在準(zhǔn)確性上真實(shí)反映客觀事實(shí)，通過(guò)儀器校準(zhǔn)與權(quán)責(zé)界定控制誤差；在一致性上統(tǒng)一編碼、單位等規(guī)范，依托主范圍：涵蓋歷史實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、方案文本15值、單位差異、語(yǔ)義模糊等問(wèn)題。將非結(jié)構(gòu)化算法模型作為智能實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的核心驅(qū)動(dòng)，主要通過(guò)專用機(jī)器學(xué)習(xí)模型與大語(yǔ)言模型的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從原料篩選、實(shí)驗(yàn)規(guī)劃到閉環(huán)迭代的全鏈路智結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)圖譜，快速召回歷史成功案例與相似配方。采用輕量化預(yù)測(cè)模型（如XGBoost）對(duì)材料進(jìn)行高通量虛擬篩選，快速剔除核心是基于貝葉斯優(yōu)化與主動(dòng)學(xué)習(xí)的序貫設(shè)計(jì)框架。通過(guò)構(gòu)建代理模型并量化不確定性，利用采集函數(shù)平衡探索與利用，主動(dòng)推薦信息增益最大的實(shí)驗(yàn)點(diǎn)。同時(shí)集成多目標(biāo)優(yōu)化與多約束處理，以最少實(shí)驗(yàn)次數(shù)逼近全通過(guò)自動(dòng)化特征工程、模型搜索與超參數(shù)優(yōu)化，降低專用模型構(gòu)建門(mén)材料行業(yè)智能實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)場(chǎng)景中，模型體系分為專用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（非智能體，用于數(shù)值預(yù)測(cè)與優(yōu)化搜索）與領(lǐng)域?qū)Ｓ么笳Z(yǔ)言模型（用于多16通過(guò)AutoML管道在結(jié)構(gòu)化歷史數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)精度、泛化能力與不確定性估計(jì)，用于快速預(yù)測(cè)與代理模型，提供高保真數(shù)值模擬支AutoGen或自定義orchestrator），實(shí)現(xiàn)四個(gè)專用助手調(diào)用與多輪人機(jī)交互。兼具自然語(yǔ)言理解、復(fù)雜推理與動(dòng)態(tài)路由能力，確企業(yè)研發(fā)知識(shí)庫(kù)：企業(yè)產(chǎn)品相關(guān)的文獻(xiàn)信息，以及內(nèi)部歷史研發(fā)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)過(guò)程記錄及報(bào)告管理系統(tǒng)：真實(shí)，且完整地記錄實(shí)驗(yàn)方案執(zhí)行情可選的外部行業(yè)文獻(xiàn)庫(kù)：用以補(bǔ)充內(nèi)部知識(shí)數(shù)據(jù)不足。此平臺(tái)可作為“智能實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)”場(chǎng)景下，是一種人機(jī)交互的協(xié)同工作模式。操作人員需要具備專業(yè)技術(shù)能力，才能夠基于與智能體交流的過(guò)程中，綜合智能17JSON/XML等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式并規(guī)范數(shù)據(jù)模式，同時(shí)明確關(guān)鍵接口在實(shí)時(shí)查詢與模型調(diào)用中的響應(yīng)時(shí)間、吞吐量等性能指標(biāo)，并遵循面向未來(lái)的原進(jìn)行身份認(rèn)證并遵循最小權(quán)限原則，并依托API網(wǎng)關(guān)實(shí)施速率限制、IP白名單等訪問(wèn)控制，對(duì)敏感數(shù)據(jù)脫敏并記錄全量日志以供審計(jì)。數(shù)據(jù)交互優(yōu)先采用RESTfulAPI與JSON格式，明確結(jié)構(gòu)并實(shí)施嚴(yán)格校驗(yàn)與過(guò)濾，確保重要數(shù)據(jù)境內(nèi)存儲(chǔ)且跨境傳輸經(jīng)安全評(píng)估，接口需支持版本控制與向并通過(guò)全局異常處理器實(shí)現(xiàn)重試與降級(jí)，同時(shí)監(jiān)控異常率與響應(yīng)時(shí)間以觸設(shè)備與訪問(wèn)安全：對(duì)所有接入系統(tǒng)的設(shè)備進(jìn)行認(rèn)證，對(duì)用戶實(shí)行基于存儲(chǔ)與權(quán)限安全：對(duì)敏感數(shù)據(jù)（如核心配方、未公開(kāi)的性能數(shù)據(jù)）進(jìn)隱私與敏感信息保護(hù)：建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)制度，對(duì)涉及商業(yè)系統(tǒng)智能體基于領(lǐng)域微調(diào)的大語(yǔ)言模型（如通義千問(wèn)Qwen-32B/70B感知層：負(fù)責(zé)多源輸入采集與預(yù)處理。實(shí)時(shí)接收用戶自然語(yǔ)言需求、Agent與調(diào)度器組成，通過(guò)基于LLM的多Agent調(diào)度框架實(shí)18（1）企業(yè)研發(fā)知識(shí)庫(kù)：系統(tǒng)知識(shí)支撐核心，負(fù)責(zé)所有相關(guān)歷史數(shù)據(jù)（2）實(shí)驗(yàn)交互智能體：基于知識(shí)庫(kù)，智能解析實(shí)驗(yàn)需求，按照企業(yè)（3）原料&配方篩選助手：以需求為導(dǎo)向，從知識(shí)庫(kù)中檢索相似歷方法、環(huán)境等細(xì)節(jié)的可操作實(shí)驗(yàn)規(guī)劃，并進(jìn)行多約束優(yōu)化，大幅提升設(shè)計(jì)（5）迭代學(xué)習(xí)助手：將實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果反饋至知識(shí)庫(kù)，與規(guī)劃方案對(duì)比分析，進(jìn)行模型自我學(xué)習(xí)與方法迭代，實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的持續(xù)豐富與系統(tǒng)整大語(yǔ)言模型微調(diào)是將通用LLM（如阿里通義千問(wèn)Qwen系列）轉(zhuǎn)化為19領(lǐng)域?qū)Ｓ枚郃gent智能體的關(guān)鍵步驟。通過(guò)漸進(jìn)式微調(diào)策略高效注入材料數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)企業(yè)歷史實(shí)驗(yàn)報(bào)告、文獻(xiàn)、專利等進(jìn)行清洗、結(jié)構(gòu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)齊（RLHF）：結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果與專家反饋進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)：測(cè)試環(huán)節(jié)以全量歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景功能應(yīng)用驗(yàn)證。上（撰寫(xiě)人：李麟、張振、王楚瑜）20在金屬冶煉和加工行業(yè)，連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量?jī)?yōu)化是降本增效的重AI大模型與智能體技術(shù)的引入，在數(shù)字化系統(tǒng)效率提升的基礎(chǔ)上進(jìn)一步打破了信息孤島，推動(dòng)工藝情況、缺陷情況、優(yōu)化操作三者聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)、缺陷根因的精準(zhǔn)定位，并自動(dòng)生成最優(yōu)工藝參數(shù)方案。場(chǎng)景可進(jìn)一步導(dǎo)入數(shù)字孿生仿真環(huán)境，建立模型知識(shí)記憶推動(dòng)質(zhì)量?jī)?yōu)化從“被動(dòng)追溯、人為優(yōu)化”邁向“主動(dòng)預(yù)測(cè)、自我優(yōu)化”的質(zhì)量控制與工藝優(yōu)化場(chǎng)景，是企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)、問(wèn)題追溯與工藝改進(jìn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在保障產(chǎn)品性能穩(wěn)定、降低缺陷率。在金屬冶煉與加工行業(yè)中，鋼鐵產(chǎn)品通常經(jīng)歷“煉鋼-連鑄-熱軋-冷軋”等多個(gè)環(huán)節(jié)，工藝鏈條長(zhǎng)、變量復(fù)雜。原料成分、熔煉溫度、壓力控制及環(huán)境濕度等任一參數(shù)的微小波動(dòng)，均可能引發(fā)材料組織變化，顯著影響產(chǎn)在傳統(tǒng)模式下，質(zhì)量問(wèn)題識(shí)別主要依賴人工巡檢、數(shù)據(jù)抽查和經(jīng)驗(yàn)判斷，一旦出現(xiàn)質(zhì)量缺陷，往往需人工比對(duì)生產(chǎn)記錄、化驗(yàn)數(shù)據(jù)與設(shè)備日志定位問(wèn)題，過(guò)程耗時(shí)且受主觀經(jīng)驗(yàn)影響，導(dǎo)致四方面痛點(diǎn)問(wèn)題：一是缺陷根因定位低效：產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)受“人機(jī)料法環(huán)測(cè)”等多因素影響，人工排查緩慢且依賴經(jīng)驗(yàn)。二是追溯精度不足：系統(tǒng)割裂、接口不兼容，難以實(shí)現(xiàn)個(gè)體級(jí)缺陷追溯。三是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警滯后：質(zhì)量管理以事后追溯為主，缺乏21預(yù)測(cè)性監(jiān)測(cè)與前端預(yù)警。四是知識(shí)復(fù)用困難：經(jīng)驗(yàn)分散、案例沉淀不足，“智能質(zhì)量控制工藝優(yōu)化”場(chǎng)景以AI大模型和智能體為核心，在既有數(shù)字化基礎(chǔ)上貫通“數(shù)據(jù)采集-智能決策”全流程，構(gòu)建質(zhì)量管控的智數(shù)據(jù)采集與融合感知。在關(guān)鍵工序部署傳感器、工業(yè)相機(jī)及設(shè)備互聯(lián)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集溫度、壓力、化學(xué)成分、振動(dòng)頻率、圖像等過(guò)程數(shù)據(jù)。數(shù)缺陷識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。缺陷識(shí)別智能體對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)識(shí)別異常工藝參數(shù)與潛在質(zhì)量問(wèn)題，生成預(yù)警信號(hào)，按風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)向相關(guān)根因診斷與問(wèn)題定位。當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別出質(zhì)量異常時(shí)，根因分析智能體基于知識(shí)圖譜和因果推理算法，對(duì)異常參數(shù)和缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行多維關(guān)聯(lián)分析，快速定位問(wèn)題根因（如原料偏差、設(shè)備故障或工藝異常），并生成診斷報(bào)告推送至操作員終端。操作員基于系統(tǒng)推送的診斷信息與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行綜工藝優(yōu)化與數(shù)字驗(yàn)證。工藝優(yōu)化智能體根據(jù)決策結(jié)果自動(dòng)調(diào)整工藝參數(shù)，數(shù)字孿生驗(yàn)證智能體在虛擬仿真環(huán)境中驗(yàn)證優(yōu)化方案的可行性與穩(wěn)定性，模擬工藝變化對(duì)產(chǎn)品性能的影響，確保方案持續(xù)反饋與自學(xué)習(xí)優(yōu)化。所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)、優(yōu)化結(jié)果與驗(yàn)證反饋將沉淀入知識(shí)庫(kù)，為模型迭代與算法優(yōu)化提供訓(xùn)練樣本，推動(dòng)系統(tǒng)持續(xù)學(xué)習(xí)與自體級(jí)”，受影響產(chǎn)品定位準(zhǔn)確率≥90%；質(zhì)量問(wèn)題根因定位時(shí)間從“小時(shí)級(jí)”壓縮至“分鐘級(jí)”，根因診斷準(zhǔn)確率≥90%，同類問(wèn)題復(fù)發(fā)率降低50%；潛在質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率≥85%，批量不合格品發(fā)生率降低40%。22基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：含產(chǎn)品信息（鋼種牌號(hào)、規(guī)格尺寸、訂單編號(hào)）、設(shè)備信息（設(shè)備編號(hào)、型號(hào)、維護(hù)記錄）、人員信息（班組編號(hào)、操作工資質(zhì)）生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)：涵蓋工藝參數(shù)（連鑄結(jié)晶器液位、熱軋軋制力、板形偏差）、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)（溫度、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速），為AI預(yù)測(cè)、優(yōu)化工），根因分析報(bào)告（如問(wèn)題描述、根因結(jié)論、改進(jìn)措施）、預(yù)警記錄（如預(yù)警23根因診斷算法體系：基于知識(shí)圖譜與因果推斷技術(shù)，構(gòu)建“人機(jī)料法風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)算法體系：融合時(shí)序預(yù)測(cè)與非線性建模方法，提前識(shí)別潛在工藝優(yōu)化算法體系：通過(guò)人工智能大模型進(jìn)行工藝優(yōu)化分析輸入的工分三步訓(xùn)練：一是數(shù)據(jù)預(yù)處理，篩選工藝過(guò)程時(shí)序參數(shù)、缺陷圖像等特征數(shù)據(jù)，剔除異常值后，按7:2:1劃分訓(xùn)練/驗(yàn)證/測(cè)試集；二是預(yù)訓(xùn)練將設(shè)備時(shí)序數(shù)據(jù)，缺陷圖像等多源數(shù)據(jù)融入模型，同時(shí)結(jié)合現(xiàn)有小模型如（2）完備的過(guò)程跟蹤及計(jì)劃任務(wù)系統(tǒng)。企業(yè)需要具備良好的生產(chǎn)線過(guò)程跟蹤能力，同時(shí)下發(fā)的計(jì)劃任務(wù)可以與現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行良好的匹配與聯(lián)（3）可選的制造命令管理系統(tǒng)。企業(yè)最好具有制造命令管理系統(tǒng)，（4）可選的ERP系統(tǒng)。企業(yè)最好具有企業(yè)級(jí)系統(tǒng)，可將實(shí)時(shí)的結(jié)果24“智能質(zhì)量控制工藝優(yōu)化”場(chǎng)景下，操作人員對(duì)智能體生成的結(jié)果進(jìn)能基于智能體的實(shí)時(shí)反饋和優(yōu)化建議進(jìn)行決策執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)“人機(jī)共智”的邊緣層準(zhǔn)備：在關(guān)鍵工序部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，每節(jié)點(diǎn)配置8核CPU、調(diào)度層準(zhǔn)備：基于“實(shí)時(shí)性優(yōu)先、負(fù)載均衡”原則，動(dòng)態(tài)調(diào)度算力。邊緣層優(yōu)先執(zhí)行實(shí)時(shí)任務(wù)；云端按任務(wù)優(yōu)先級(jí)分級(jí)調(diào)度，一級(jí)任務(wù)即時(shí)執(zhí)性能要求：接口實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸頻率≥1Hz，更新時(shí)延≤500ms；RESTAPI接口單次請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間≤3s，支持并發(fā)處理≥100次/秒，接口可數(shù)據(jù)交互規(guī)范：上游數(shù)據(jù)獲取應(yīng)采用JSON格式并附帶供應(yīng)商數(shù)字簽25異常處理：接口異常自動(dòng)重試并觸發(fā)告警；記錄故障日志；恢復(fù)后自為確保缺陷檢測(cè)等場(chǎng)景在運(yùn)行過(guò)程中數(shù)據(jù)可信、過(guò)程可控、責(zé)任可追存儲(chǔ)與權(quán)限安全：存儲(chǔ)采用分層加密與分級(jí)權(quán)限控制，敏感數(shù)據(jù)脫敏隱私與敏感信息保護(hù)：個(gè)人與商業(yè)敏感信息分級(jí)保護(hù)，禁止安全與知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)：建立數(shù)據(jù)安全與知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)體系，完善應(yīng)急行智能體-數(shù)字孿生智能體”組成的遞階式智能體系，實(shí)現(xiàn)復(fù)大腦智能體層作為系統(tǒng)中樞，承擔(dān)總體感知、推理與決策功能，由元認(rèn)知協(xié)調(diào)智能體、語(yǔ)義解析智能體和數(shù)據(jù)感知智能體構(gòu)成。其中，元認(rèn)知智能體負(fù)責(zé)任務(wù)拆解與資源調(diào)度；語(yǔ)義解析智能體理解工程師自然語(yǔ)言指令并轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行任務(wù)；數(shù)據(jù)感知智能體實(shí)時(shí)匯聚多源數(shù)據(jù)，為模型分析與決策提供支撐。功能執(zhí)行智能體層負(fù)責(zé)面向具體業(yè)務(wù)目標(biāo)開(kāi)展智能分析與優(yōu)化，包括缺陷預(yù)測(cè)、根因分析和工藝優(yōu)化等智能體，分別實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題識(shí)別、成因診斷及工藝參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。數(shù)字孿生智能體層承擔(dān)虛實(shí)映射26功能：承擔(dān)智能體系統(tǒng)的“大腦”和“調(diào)度中心”的角色，實(shí)現(xiàn)任務(wù)分解、資源調(diào)度和閉環(huán)管控三項(xiàng)職能。根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)，將復(fù)雜任務(wù)拆解為可執(zhí)行子任務(wù)，分配至相應(yīng)功能智能體，并依據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)與系統(tǒng)負(fù)載動(dòng)態(tài)分配數(shù)據(jù)資源。同時(shí)，統(tǒng)籌全鏈路的執(zhí)行與反饋，推動(dòng)模型與策略持續(xù)提取指令核心信息。③結(jié)合上下文（多輪對(duì)話）自動(dòng)修正解析偏差。④功能：采集并融合設(shè)備、工藝、質(zhì)量、圖像等多源數(shù)據(jù)。向預(yù)測(cè)與分27器信號(hào)、工業(yè)相機(jī)圖像按工序。③輸出高可信度、結(jié)構(gòu)化的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品ID②AI模型處理，時(shí)序分支提取時(shí)間特征，多尺度CNN提取空間特征，通過(guò)時(shí)空交叉注意力機(jī)制融合。③輸出缺陷預(yù)測(cè)結(jié)果（裂紋、夾雜、成分偏），收缺陷預(yù)測(cè)結(jié)果及生產(chǎn)數(shù)據(jù)。②構(gòu)建缺陷成因邏輯路徑，使用雙引擎算法進(jìn)行多參數(shù)耦合概率計(jì)算。③輸出分析結(jié)果：參數(shù)影響熱力圖、因果關(guān)系①接收根因分析參數(shù)及設(shè)備約束參數(shù)等。②使用混合優(yōu)化算法生成全局最優(yōu)參數(shù)組合，兼顧缺陷率、能耗、設(shè)備壽命。③功能智能體，實(shí)現(xiàn)多功能協(xié)同與能力疊加，逐步拓展場(chǎng)景智能體的能力邊界。進(jìn)一步，為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝自優(yōu)化與驗(yàn)證，可進(jìn)一步疊加工藝優(yōu)化智能體和數(shù)字孿生驗(yàn)證智能體，共同構(gòu)建“工藝優(yōu)化-工藝驗(yàn)證”的雙環(huán)聯(lián)動(dòng)功能：在數(shù)字孿生環(huán)境中將真實(shí)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行高精度映射，并對(duì)工藝優(yōu)化方案開(kāi)展虛擬仿真與效果驗(yàn)證。工作流：①接收工藝優(yōu)于生產(chǎn)場(chǎng)景數(shù)字孿生模型，模擬工藝優(yōu)化方案實(shí)施效果。③輸出驗(yàn)證報(bào)告28語(yǔ)義解析智能體：部署于私有云端，接口采用HTTPS協(xié)議，數(shù)據(jù)傳數(shù)據(jù)感知智能體：邊緣端與云端協(xié)同部署，接口用OPCUA，采集時(shí)缺陷預(yù)測(cè)智能體：邊緣端部署輕量化模型，安全要求操作日志留存根因分析智能體：私有云端部署，接口用RESTAPI，僅授權(quán)質(zhì)量管數(shù)字孿生驗(yàn)證智能體：私有云+公有云彈性為保障各類智能體中模型的穩(wěn)定性與可持續(xù)優(yōu)化，在開(kāi)發(fā)部署環(huán)節(jié)中測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)：離線測(cè)試覆蓋80%數(shù)據(jù)，在線測(cè)試監(jiān)控參數(shù)超限時(shí)的應(yīng)評(píng)測(cè)指標(biāo)：功能指標(biāo)（工藝優(yōu)化方案通過(guò)率≥80%）、性能指標(biāo)（滿迭代機(jī)制：每月增量訓(xùn)練，每季度全量迭代，模型準(zhǔn)確率下降≥10%（撰寫(xiě)人：余炯、李欣榮、張哲、張翰博）29 在鋼鐵生產(chǎn)中，原料配料直接決定成本與質(zhì)量，但長(zhǎng)期受價(jià)格波動(dòng)、原料特性復(fù)雜和經(jīng)驗(yàn)依賴制約，難以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)平衡。引入機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化和大模型技術(shù)，融合采購(gòu)、生產(chǎn)、檢化驗(yàn)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測(cè)與成本優(yōu)化模型，可動(dòng)態(tài)生成并驗(yàn)證最優(yōu)配料方案，打通“采購(gòu)—庫(kù)存—配料是鋼鐵制造前端煉焦與燒結(jié)工序的核心環(huán)節(jié)，直接決定了焦炭、燒結(jié)礦等關(guān)鍵中間產(chǎn)品的質(zhì)量與最終生產(chǎn)成本。在傳統(tǒng)運(yùn)行模式下，配料方案高度依賴專家經(jīng)驗(yàn)與靜態(tài)計(jì)算，面臨數(shù)據(jù)割裂、模型缺失、協(xié)同低效一是成品質(zhì)量預(yù)測(cè)精度不足：缺乏科學(xué)的多維度預(yù)測(cè)模型，難以基于煤質(zhì)特性、礦石成分、配比參數(shù)等高噪音、偏態(tài)分布的海量因子精準(zhǔn)預(yù)判焦炭強(qiáng)度、燒結(jié)礦品位等關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)，導(dǎo)致產(chǎn)品性能波動(dòng)大，質(zhì)量穩(wěn)定二是配料成本管控壓力大：現(xiàn)有配料方案未充分實(shí)現(xiàn)原料適配與成本最優(yōu)的平衡，面臨優(yōu)質(zhì)原料稀缺、對(duì)特定高價(jià)原料過(guò)度依賴、配比組合全三是質(zhì)量溯源體系缺失：缺乏從采購(gòu)入庫(kù)、庫(kù)存管理到生產(chǎn)消流程數(shù)據(jù)跟蹤手段，數(shù)據(jù)分散在各孤立系統(tǒng)中。一旦出現(xiàn)質(zhì)量異常，無(wú)法反饋”的閉環(huán)協(xié)同機(jī)制，信息傳遞滯后，嚴(yán)重影響配料決策的及時(shí)性與準(zhǔn)30五是原料評(píng)價(jià)與數(shù)據(jù)支撐不足：缺乏貼合企業(yè)自身生產(chǎn)特點(diǎn)與工藝裝備的個(gè)性化原料評(píng)價(jià)方法，未建立統(tǒng)一、規(guī)范的原料數(shù)據(jù)庫(kù)，難以系統(tǒng)性地分析不同產(chǎn)地、批次原料的適配性與性價(jià)比，制約了科學(xué)配料策略的制為系統(tǒng)性地解決上述痛點(diǎn)，“智能配料優(yōu)化”場(chǎng)景以AI大模型與智能體技術(shù)為核心，在既有自動(dòng)化與信息化基構(gòu)建覆蓋原料特性、配比參數(shù)、工藝條件與成品質(zhì)量的全要素?cái)?shù)據(jù)底座，并結(jié)合過(guò)往生產(chǎn)數(shù)據(jù)及一線生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建具備自學(xué)習(xí)能力的配料模型。工藝約束與質(zhì)量要求，在高噪音、分布偏態(tài)的海量配比組合中快速尋優(yōu)，動(dòng)態(tài)生成兼顧成本最省與質(zhì)量穩(wěn)定的最優(yōu)配料方案，實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)配料”系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)從采購(gòu)到產(chǎn)出的全流程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與質(zhì)量追蹤。任何質(zhì)量異常均可快速定位至具體批次與環(huán)節(jié)，同時(shí)將溯源結(jié)果反饋至優(yōu)化模型，形成持續(xù)智能體，將復(fù)雜的配料優(yōu)化過(guò)程轉(zhuǎn)化為直觀的人機(jī)對(duì)話，實(shí)現(xiàn)了從專業(yè)軟件操作到自然語(yǔ)言交互的轉(zhuǎn)變，大幅降低了系統(tǒng)使用門(mén)檻，提升了決策的31決策效率飛躍：配料方案生成時(shí)間從“分鐘級(jí)”縮短至“秒級(jí)”，實(shí)知識(shí)沉淀與復(fù)用：將專家經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)規(guī)律沉淀為可復(fù)用的模型與知識(shí)為構(gòu)建精準(zhǔn)可靠的智能配料模型，需構(gòu)建覆蓋“資源-生產(chǎn)-質(zhì)量-設(shè)備信息（如筒倉(cāng)編號(hào)與狀態(tài)）及人員信息（如班組），為數(shù)據(jù)溯源與責(zé)配比與生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)：涵蓋生產(chǎn)核心參數(shù)，如配比方案、配料質(zhì)量、），質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)：包括原料的化驗(yàn)數(shù)據(jù)（如煤的揮發(fā)分、硫分，礦石的全鐵含量）以及成品的質(zhì)量數(shù)據(jù)（如焦炭反應(yīng)后強(qiáng)度(CSR)、燒結(jié)礦轉(zhuǎn)鼓成本與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：包括原料采購(gòu)價(jià)格、采購(gòu)量、庫(kù)存量、消耗等，是完整性：關(guān)鍵配料方案與質(zhì)量結(jié)果一一對(duì)應(yīng)，關(guān)鍵工藝參數(shù)完整率準(zhǔn)確性：化驗(yàn)數(shù)據(jù)檢測(cè)誤差在國(guó)標(biāo)允許范圍內(nèi)，人工錄入數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率時(shí)效性：生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，化驗(yàn)數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)層對(duì)接：通過(guò)OPCUA協(xié)議從PLC/DCS采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)API邊緣層采集：在系統(tǒng)層對(duì)接基礎(chǔ)上，補(bǔ)充采集所需關(guān)重?cái)?shù)據(jù)，如：在32配料倉(cāng)下料口、混合機(jī)、焦?fàn)t、燒結(jié)機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備處部署稱重傳感器、在線成分分析儀、溫度傳感器等，實(shí)時(shí)采集原料消耗、混合料成分、過(guò)程溫預(yù)處理與融合：對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)需進(jìn)行單位換算、異常值剔除、物料平衡校驗(yàn)，并按照“批次”或“訂單”關(guān)鍵字將分散于各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)智能配料優(yōu)化算法體系由三大核心引擎構(gòu)成，以支撐從預(yù)測(cè)、優(yōu)化到傳統(tǒng)知識(shí)類：通過(guò)領(lǐng)域知識(shí)與生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)所沉淀歸納的公式模型，如通過(guò)巖相信息、流動(dòng)度區(qū)間、灰成分指數(shù)、變質(zhì)程度等級(jí)劃分、評(píng)價(jià)得分、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)類：基于已有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)積累，通過(guò)數(shù)據(jù)量的支撐尋找與挖掘新的配聊規(guī)律，將統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等前沿的人工智能模型融入到包括入廠原料的再劃分、質(zhì)量指標(biāo)的相關(guān)性計(jì)算、質(zhì)量指標(biāo)篩數(shù)學(xué)建模類：在深入生產(chǎn)和質(zhì)量的基礎(chǔ)上，對(duì)配料場(chǎng)景做更深入的提取與抽象，除了質(zhì)量信息本身外，進(jìn)一步的將生產(chǎn)操作思路相關(guān)的數(shù)據(jù)納入建模中，如對(duì)質(zhì)量波動(dòng)的考慮、對(duì)配料數(shù)據(jù)的有效性評(píng)估、對(duì)質(zhì)量評(píng)價(jià)每個(gè)專家對(duì)配料優(yōu)化都有各自的見(jiàn)解，多類或者多個(gè)模型的集成相當(dāng)于是語(yǔ)言模型作為基座，因其在處理復(fù)雜工業(yè)時(shí)空數(shù)據(jù)和注入領(lǐng)域知識(shí)方面具有優(yōu)勢(shì)，具備基于自然語(yǔ)言交互的意圖識(shí)別、透明化的推理決策與方案生（1）自然語(yǔ)言交互能力：支持用戶通過(guò)自然語(yǔ)言輸入配料需求，包33可用原料范圍、生產(chǎn)工藝條件等。應(yīng)具備多輪對(duì)話能力，支持上下文理解（2）意圖識(shí)別與任務(wù)解析：自動(dòng)解析用戶輸入，識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可執(zhí)行的配料任務(wù)。應(yīng)具備語(yǔ)義糾錯(cuò)、同義詞映射、行業(yè)術(shù)語(yǔ)識(shí)別等能力，提升交互的魯棒性。系統(tǒng)應(yīng)能記錄并展示意（3）推理與決策路徑可視化：在生成配料方案前，系統(tǒng)應(yīng)以結(jié)構(gòu)化與評(píng)價(jià)；優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)排序；模型調(diào)用與計(jì)算邏輯說(shuō)明。用戶可查看（4）智能配料任務(wù)調(diào)度：在用戶授權(quán)后，自動(dòng)調(diào)用智能配料模塊中的預(yù)測(cè)模型與優(yōu)化算法，生成符合要求的配料方案。支持多目標(biāo)優(yōu)化策略的靈活切換，如成本優(yōu)先、質(zhì)量?jī)?yōu)先、綜合最優(yōu)等。應(yīng)支持批量任務(wù)處理（5）方案生成與可視化展示：生成的配料方案應(yīng)包含各原料配比明細(xì)；預(yù)測(cè)的中間品與成品質(zhì)量指標(biāo)；成本估算與化產(chǎn)預(yù)測(cè)；達(dá)成率分析與置信度評(píng)估。結(jié)果應(yīng)以圖表形式直觀展示，如餅圖展示配比結(jié)構(gòu)、折線圖（6）反饋學(xué)習(xí)與迭代優(yōu)化：系統(tǒng)應(yīng)記錄用戶對(duì)推薦方案的采納、修改或拒絕行為，作為反饋數(shù)據(jù)用于模型迭代。支持基于用戶反饋的個(gè)性化偏好學(xué)習(xí)，逐步提升推薦方案的實(shí)用性與用戶滿意度。應(yīng)具備版本化管理智能配料優(yōu)化系統(tǒng)的有效運(yùn)行，依賴于底層一套完整且互聯(lián)互通的工（1）完備的基礎(chǔ)自動(dòng)化系統(tǒng)。企業(yè)需具備完整的基礎(chǔ)自動(dòng)化層，包稱重、混合等配料過(guò)程的精準(zhǔn)控制與實(shí)時(shí)信號(hào)采集，為上層優(yōu)化系統(tǒng)提供（2）完備的生產(chǎn)執(zhí)行與過(guò)程跟蹤系統(tǒng)。企業(yè)需要具備MES（制造執(zhí)34（3）必需的實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)。企業(yè)必須部署LIMS（實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)），用于對(duì)原料、在制品及成品的檢化驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化管理。該系統(tǒng)是保證質(zhì)量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、可溯且能夠被算法模型高效調(diào)用的關(guān)鍵，為（4）可選的配煤/配礦專家系統(tǒng)。企業(yè)若已部署傳統(tǒng)的配煤或配礦計(jì)算專家系統(tǒng)，可將其作為歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的來(lái)源之一，并與新建的AI優(yōu)（5）可選的ERP系統(tǒng)。企業(yè)最好具備ERP（企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)），智能配料系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行與價(jià)值釋放，離不開(kāi)具備相應(yīng)技能的人員隊(duì)伍。其核心轉(zhuǎn)變?cè)谟?，人員需從傳統(tǒng)的“經(jīng)驗(yàn)操作者”升級(jí)為“AI輔助操作人員需超越原有的手動(dòng)設(shè)定與常規(guī)巡檢，能夠理解并審核由智能體生成的配料方案，關(guān)注系統(tǒng)推送的異常預(yù)警與根因分析報(bào)告，并基于此進(jìn)行綜合判斷與執(zhí)行。他們需要掌握系統(tǒng)人機(jī)交互界面的操作，并能在自配料工藝工程師的角色更為關(guān)鍵，需具備數(shù)據(jù)解讀與模型協(xié)同能力。他們應(yīng)能理解AI模型的輸出邏輯與優(yōu)化依據(jù)，能夠?qū)ο到y(tǒng)推薦的配比方案進(jìn)行合理性評(píng)估與微調(diào)，并主導(dǎo)或參與對(duì)根因分析結(jié)論的驗(yàn)證與后續(xù)工質(zhì)檢與原料采購(gòu)人員則需要與系統(tǒng)形成跨部門(mén)協(xié)同。質(zhì)檢人員需確保輸入系統(tǒng)的化驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠；采購(gòu)人員應(yīng)能理解系統(tǒng)輸出的原料評(píng)價(jià)與適配性分析，將其作為采購(gòu)決策的重要參考，從而將生產(chǎn)優(yōu)化與供應(yīng)鏈管閉環(huán)反饋優(yōu)化”的高效協(xié)作流程，確保智能配料系統(tǒng)不僅是一個(gè)工具，更35邊緣層準(zhǔn)備：在配料控制室、焦?fàn)t及燒結(jié)中控室等關(guān)鍵工序側(cè)部署GPU，用于承擔(dān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、物料平衡快速計(jì)算及輕量化質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的推理任務(wù)，確保配料指令的瞬時(shí)響應(yīng)。需預(yù)留15%的冗余算一套高性能服務(wù)器集群，主要承載知識(shí)圖譜構(gòu)建、多目標(biāo)成本優(yōu)化、全流程根因分析及數(shù)字孿生仿真等復(fù)雜、非實(shí)時(shí)性任務(wù)。公有云則提供彈性伸縮能力，在模型再訓(xùn)練或大規(guī)模仿真期間按需租用算力，避免本地資源長(zhǎng)調(diào)度層準(zhǔn)備：依據(jù)“實(shí)時(shí)優(yōu)先、負(fù)載均衡”的原則進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度。邊成本優(yōu)化計(jì)算）即時(shí)執(zhí)行，二級(jí)任務(wù)（如模型增量訓(xùn)練）與三級(jí)任務(wù)（如為實(shí)現(xiàn)與MES、LIMS、ERP及基礎(chǔ)自動(dòng)化系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接，需建立統(tǒng)接口協(xié)議：與PLC/DCS等控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互優(yōu)先采用OPCUA36性能要求：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸頻率不低于1Hz，從數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)更新的兼容與擴(kuò)展：接口需支持主流系統(tǒng)的現(xiàn)有版本，并在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中預(yù)留對(duì)于與供應(yīng)商數(shù)據(jù)平臺(tái)等外部系統(tǒng)的對(duì)接，需在保障安全的前提下實(shí)數(shù)據(jù)交互規(guī)范：上游獲取的原料質(zhì)量數(shù)據(jù)等應(yīng)采用JSON格式并附帶PDF、Excel等格式提供，所有對(duì)外數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的脫敏處理，隱藏系統(tǒng)需記錄完整的故障日志，并在連接恢復(fù)后自動(dòng)補(bǔ)傳數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)鏈設(shè)備與訪問(wèn)安全：對(duì)所有接入系統(tǒng)的PLC、傳感器及邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)施設(shè)備身份雙向認(rèn)證與數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)，防止非法設(shè)備接入與數(shù)據(jù)篡改。建立系統(tǒng)操作與數(shù)據(jù)訪問(wèn)的全流程審計(jì)日志，記錄操作人員、時(shí)間、內(nèi)容實(shí)施分層加密策略，核心工藝與商業(yè)數(shù)據(jù)采用國(guó)密算法加密。系統(tǒng)權(quán)限實(shí)37行分級(jí)分權(quán)管理，遵循最小權(quán)限原則，確保操作員、工程師、管理員等不同角色僅能訪問(wèn)其職責(zé)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)與功能，嚴(yán)格隔離配比設(shè)定、成本查隱私與敏感信息保護(hù)：對(duì)涉及的個(gè)人信息（如操作員身份業(yè)敏感信息（如特定原料采購(gòu)價(jià)格、優(yōu)化算法邏輯）進(jìn)行分級(jí)分類保護(hù)。在數(shù)據(jù)導(dǎo)出、共享或用于模型訓(xùn)練前，必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的脫敏處理（如替換關(guān)鍵數(shù)值、泛化供應(yīng)商名稱），對(duì)導(dǎo)出的報(bào)告文件添加動(dòng)態(tài)水印，明確標(biāo)識(shí)責(zé)任人與密級(jí)，嚴(yán)禁超范圍采集與傳輸，從根本上防范核心商業(yè)機(jī)密與智能配料系統(tǒng)所構(gòu)建的全流程質(zhì)量溯源能力，必須滿足國(guó)際通用質(zhì)量管理體系、行業(yè)特定規(guī)范以及國(guó)家數(shù)據(jù)安全法規(guī)的嚴(yán)格要求，確保系統(tǒng)在質(zhì)量與過(guò)程合規(guī)：系統(tǒng)的追溯機(jī)制與數(shù)據(jù)管理需嚴(yán)格遵循ISO9001質(zhì)量管理體系。同時(shí)，應(yīng)契合鋼鐵行業(yè)自身的《鋼鐵行業(yè)智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》等相關(guān)規(guī)范，確保從“一批次原料”到“一批次成品”的全鏈路數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)清晰、記錄完整、可查詢、可驗(yàn)證，為質(zhì)量回溯、產(chǎn)品在數(shù)據(jù)層面，需嚴(yán)格遵守《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》及《個(gè)人信息保護(hù)法》，對(duì)采集和處理的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)管理，并建立數(shù)據(jù)安全應(yīng)急預(yù)案。在技術(shù)與軟件層面，需確保所使用的算法模型、開(kāi)發(fā)框架及商業(yè)軟件的來(lái)源合法、授權(quán)清晰，核心配料優(yōu)化模型應(yīng)具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)或?yàn)閷?shí)現(xiàn)配料過(guò)程的智能化升級(jí)，本場(chǎng)景構(gòu)建一個(gè)由“元智能體—功能執(zhí)行智能體—數(shù)字孿生智能體”組成的遞階式智能體架構(gòu)。該體系通過(guò)任務(wù)分解、專業(yè)執(zhí)行與虛擬驗(yàn)證的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜配料任務(wù)的閉環(huán)優(yōu)化與自38元智能體層作為系統(tǒng)中樞，承擔(dān)全局感知、推理與決策調(diào)度職能。功能執(zhí)行智能體層面向具體業(yè)務(wù)目標(biāo)，開(kāi)展精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)、優(yōu)化與分析。數(shù)字孿生智能體層則在虛擬空間中對(duì)優(yōu)化方案進(jìn)行高保真仿真與效果驗(yàn)證，確三層智能體通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口與數(shù)據(jù)流協(xié)同工作，共同構(gòu)建起“功能：作為系統(tǒng)的“總調(diào)度”，負(fù)責(zé)全局任務(wù)分解、資源調(diào)度與執(zhí)行將其拆解為數(shù)據(jù)查詢、成本優(yōu)化、質(zhì)量預(yù)測(cè)等子任務(wù)，并依據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)與系統(tǒng)負(fù)載，動(dòng)態(tài)分配數(shù)據(jù)與算力資源至相應(yīng)的功能智能體。同時(shí)，它統(tǒng)素；③結(jié)合對(duì)話上下文自動(dòng)修正歧義；④輸出標(biāo)準(zhǔn)化的JSON格式指令，39物料平衡校驗(yàn)；③輸出與“生產(chǎn)批次/訂單ID”強(qiáng)關(guān)聯(lián)的、高質(zhì)量的結(jié)功能：基于實(shí)時(shí)與歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)特定配比方案下的成品關(guān)鍵質(zhì)量指的混合模型進(jìn)行計(jì)算；③輸出焦炭反應(yīng)后強(qiáng)度（CSR）、燒結(jié)礦轉(zhuǎn)鼓指數(shù)功能：在質(zhì)量、工藝與庫(kù)存約束下，生成經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)的配料方案。出驗(yàn)證報(bào)告，包含預(yù)測(cè)的質(zhì)量結(jié)果、能耗、排放及潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，確保方案步清洗，通過(guò)OPCUA協(xié)議上傳；云端進(jìn)行數(shù)據(jù)融合與存儲(chǔ)，并對(duì)設(shè)備編40質(zhì)量預(yù)測(cè)與成本優(yōu)化智能體：輕量化推理模型部署于邊緣端，以滿足根因分析智能體：部署于私有云，通過(guò)RESTAPI提供服務(wù)，分析報(bào)數(shù)字孿生智能體：采用云端彈性部署，在方案驗(yàn)證高峰期可自動(dòng)從公為保障智能體中各類模型的持續(xù)有效性與進(jìn)化能力，需建立嚴(yán)格的模上線流程：新模型需先通過(guò)近3個(gè)月歷史數(shù)據(jù)的離線測(cè)試，再進(jìn)入產(chǎn)線進(jìn)行不超過(guò)1周的小批次在線試運(yùn)行，在效果達(dá)標(biāo)（如預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)：離線測(cè)試需覆蓋超過(guò)80%的工況數(shù)據(jù)；在線測(cè)試需重點(diǎn)迭代機(jī)制：建立月度增量訓(xùn)練與季度全量迭代的常規(guī)機(jī)制。當(dāng)模型在（撰寫(xiě)人：李欣榮、楊晶晶、羅粵清、安子文、李磊）41在紡織生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)器故障、紗線缺陷及過(guò)度拉伸等問(wèn)題不可避免地導(dǎo)致布匹瑕疵，而表面疵點(diǎn)是影響產(chǎn)品質(zhì)量的核心因素。當(dāng)前布匹疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)多集中于驗(yàn)布環(huán)節(jié)，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)織布過(guò)程中產(chǎn)生的瑕疵，效率低、人工成本高。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)尚缺乏針對(duì)在織坯布的商業(yè)化在線檢測(cè)系統(tǒng)，無(wú)論硬件、軟件還是算法識(shí)別能力都亟需創(chuàng)新。通過(guò)引入AI大模型與智能體技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)布匹疵點(diǎn)的實(shí)時(shí)識(shí)別與分類，精準(zhǔn)定位問(wèn)題并自動(dòng)優(yōu)化工藝參數(shù)，推動(dòng)織布生產(chǎn)從“被動(dòng)檢測(cè)、人工干預(yù)”向“主動(dòng)預(yù)測(cè)、自我優(yōu)化”升級(jí)。同時(shí)，結(jié)合數(shù)字孿生仿真環(huán)境，可構(gòu)建模型知識(shí)迭代體系，進(jìn)一步提升檢測(cè)準(zhǔn)確率、效率和適用范圍，為智能化紡織工廠建設(shè)提供核通過(guò)對(duì)數(shù)千家織廠的調(diào)研，傳統(tǒng)紡織行業(yè)的織布環(huán)節(jié)長(zhǎng)期依賴人工巡檢與驗(yàn)布來(lái)保證質(zhì)量，這一模式面臨多重挑戰(zhàn)。一、人工的主觀性與一致性問(wèn)題：驗(yàn)布工受疲勞、情緒等主觀因素的影響，難以長(zhǎng)時(shí)間保持高度專注，導(dǎo)致疵點(diǎn)漏檢與誤檢頻發(fā)；同時(shí)，不同驗(yàn)布工之間存在個(gè)體差異，難以確保驗(yàn)布結(jié)果的一致性，進(jìn)一步影響了產(chǎn)品質(zhì)量控制；二、高成本與招面臨著支付高昂的人工成本的壓力，招工難也成為制約紡織行業(yè)發(fā)展的瓶頸之一。三、數(shù)字化管理缺失：傳統(tǒng)紡織工廠在管控品質(zhì)時(shí)缺乏有效的數(shù)布品質(zhì)的不穩(wěn)定給坯布銷售帶來(lái)了巨大壓力，根據(jù)相關(guān)研究報(bào)道，人工視足30%，因坯布質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的交付后退貨、賠付問(wèn)題屢見(jiàn)不鮮，多數(shù)織42此外，布匹智能質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的另一個(gè)大挑戰(zhàn)是對(duì)用戶需求的多樣化和個(gè)性化趨勢(shì)日益顯著，大量新布種需求產(chǎn)生，同一家工廠生產(chǎn)的坯布品種隨訂單變化而頻繁變動(dòng)，這要求設(shè)備能夠迅速適應(yīng)新布種的疵點(diǎn)檢測(cè)。然而，市場(chǎng)上的坯布種類繁多，不同工廠?？椀牟挤N差異顯著，而建立不同品種坯布瑕疵識(shí)別能力更強(qiáng)的算法和模型需要足夠多在織坯布智能質(zhì)量檢測(cè)場(chǎng)景以紡織行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為依托，融合AI模型驅(qū)動(dòng)，提升質(zhì)檢準(zhǔn)確度。智巡織檢系統(tǒng)通過(guò)深度融合深度學(xué)習(xí)與AIGC技術(shù)，一方面持續(xù)優(yōu)化疵點(diǎn)檢測(cè)算法，提升模型識(shí)別精度；另一方面通過(guò)高效構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)模型的泛化能力，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多品種坯布疵點(diǎn)的高準(zhǔn)確率檢測(cè)。在滿足正常訂單品質(zhì)要求的前提下，對(duì)連續(xù)60天、32臺(tái)設(shè)備滿負(fù)荷生產(chǎn)、涵蓋10個(gè)不同品種的坯布進(jìn)行抽樣測(cè)試，并由10名驗(yàn)布工進(jìn)行交叉驗(yàn)證。測(cè)試結(jié)果顯示，智巡織檢系統(tǒng)零巡檢、免質(zhì)檢，減少人工成本。智巡織檢系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)織布和驗(yàn)布合二將10余項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)拆解至智能化設(shè)備+獨(dú)立工種。擋車(chē)工將專職處理經(jīng)取消驗(yàn)布環(huán)節(jié)，落布即生成質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告（定品、定級(jí)），節(jié)省100%的數(shù)字化管理，提升品控穩(wěn)定性。智巡織檢系統(tǒng)為管理人員提供工人忙時(shí)占比、接單速度、工單處理速度、工單數(shù)量、機(jī)臺(tái)效率等數(shù)據(jù)，實(shí)全鏈路可追溯，降低賠付風(fēng)險(xiǎn)。智巡織檢系統(tǒng)使出廠的每一匹布都有了“身份證”，可以隨時(shí)查看其定級(jí)結(jié)果與質(zhì)量詳情，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)信息全43資源接入包含四個(gè)方面的內(nèi)容，分別為工業(yè)設(shè)備、信息系統(tǒng)、傳輸協(xié)工業(yè)設(shè)備：主要為梭織布生產(chǎn)線的梭織設(shè)備——噴水織機(jī)，致景自研傳輸協(xié)議：包括南向協(xié)議（HTTP），北向協(xié)議（MQTT、HTTPS），云數(shù)據(jù)：通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議接收從邊緣端上發(fā)的坯布缺陷圖像及將包含平紋、斜紋、鍛紋等不同紋理的多種坯布圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，形成標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行高精度模型訓(xùn)練，完成適配多種紋理布匹的模型算法研究，基于人工質(zhì)檢知識(shí)規(guī)則學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)坯布疵點(diǎn)分智巡織檢系統(tǒng)的核心是邊端缺陷檢測(cè)模塊，通過(guò)邊緣計(jì)算盒子進(jìn)行圖像預(yù)處理以及瑕疵的智能識(shí)別分析。邊緣計(jì)算盒子主要包括運(yùn)動(dòng)控制板和算法板，負(fù)責(zé)對(duì)獲取到的運(yùn)動(dòng)紡織布圖像進(jìn)行預(yù)處理、實(shí)時(shí)疵點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)如告警燈語(yǔ)，并將識(shí)別結(jié)果數(shù)據(jù)上傳到云端格式轉(zhuǎn)換、信息賦值等，通過(guò)規(guī)則引擎和算法完成布匹瑕疵識(shí)別、疵點(diǎn)圖邊緣端根據(jù)瑕疵對(duì)應(yīng)的事件描述生成瑕疵工單事件，一旦發(fā)現(xiàn)疵點(diǎn)問(wèn)題便根據(jù)嚴(yán)重程度觸發(fā)本地疵點(diǎn)告警，并自動(dòng)生成擋車(chē)工工單統(tǒng)計(jì)、機(jī)修工工單統(tǒng)計(jì)以及廢布原因分析等事件報(bào)表，通過(guò)MQTT通道將工單信息推送到云端，完成交互提示功能。通過(guò)不同燈語(yǔ)實(shí)時(shí)提44有問(wèn)題布匹的生產(chǎn)中織機(jī)進(jìn)行干預(yù)，實(shí)現(xiàn)零巡檢。此外，邊緣端開(kāi)發(fā)內(nèi)容還包括了規(guī)則配置化、流程配置化，支持更靈活的表達(dá)式，支持不同工廠的定制需求。規(guī)則配置化支持疵點(diǎn)拼接規(guī)則、亮燈規(guī)則、織機(jī)啟停規(guī)則的遠(yuǎn)程配置下發(fā)。流程配置化支持疵點(diǎn)檢測(cè)流程、按鈕事件流程的遠(yuǎn)程配置下發(fā)。支持增加新疵點(diǎn)類型生效周期下降到小時(shí)級(jí)。可通過(guò)程序遠(yuǎn)程升級(jí)智巡織檢系統(tǒng)還具備獨(dú)立的云端模塊，以SaaS和App的形式對(duì)外提供服務(wù)，涵蓋QCR概覽、數(shù)據(jù)傳輸管理、設(shè)備管理、質(zhì)檢管理（免質(zhì)檢）等功能模塊，主要完成對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，形成質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告等，實(shí)現(xiàn)“免質(zhì)檢”，并支持織布機(jī)布寬、落布信號(hào)燈、了機(jī)信號(hào)燈等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及疵點(diǎn)檢測(cè)模型的下發(fā)，為紡織工廠提供全面的數(shù)字化質(zhì)量管理硬件部分主要包括支架模塊、成像模塊、運(yùn)動(dòng)模塊及邊緣計(jì)算盒子，實(shí)現(xiàn)坯布圖像實(shí)時(shí)采集、疵點(diǎn)的實(shí)時(shí)識(shí)別分析、疵點(diǎn)工單分類定級(jí)和業(yè)務(wù)告警，完成關(guān)鍵非敏感數(shù)據(jù)上傳，同時(shí)支持邊端程序遠(yuǎn)程升級(jí)、按坯布品其中，支架模塊主要用于掛載其他硬件模塊組件。成像模塊主要是高分辨率工業(yè)相機(jī)，運(yùn)動(dòng)模塊主要是滑軌。它們共同負(fù)責(zé)高質(zhì)量運(yùn)動(dòng)紡織布圖像的采集獲取，根據(jù)織布機(jī)狀態(tài)控制滑軌裝置來(lái)移動(dòng)相機(jī)攝像頭，根據(jù)滑軌返回的觸發(fā)信號(hào)，可以采集相應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)布匹圖像和位置信息（物理坐標(biāo)）。邊緣計(jì)算盒子核心主要是運(yùn)控板和算法板，運(yùn)控板用于控制滑軌移動(dòng)方向與時(shí)長(zhǎng)，算法板搭載實(shí)時(shí)推斷的布面檢測(cè)AI模型，能（1）硬件裝置整體應(yīng)能適應(yīng)紡織車(chē)間的溫度、濕度等環(huán)境，并具備（3）成像模塊應(yīng)采用高分辨率工業(yè)相機(jī)，根據(jù)目前坯布運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的問(wèn)題應(yīng)全局快門(mén)相機(jī)，根據(jù)相機(jī)到布面的物理距離選擇合適的鏡頭配合拍攝，考慮拍色條件需要選擇合適的強(qiáng)光源提升布面流明的強(qiáng)度排除掉織布45邊端硬件升級(jí)：為了滿足實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中性能要求，以及迭代算法適（1）針對(duì)噴氣織機(jī)豐田織機(jī)的背光裝置的EVT可行性驗(yàn)證和DVT小批量驗(yàn)證。完成背光裝置的均勻度的驗(yàn)證，可以根據(jù)布面寬幅自動(dòng)調(diào)節(jié)背（2）成像設(shè)備由雙攝像頭降本為單攝像頭。為更好將噴氣全棉坯布（5）算力設(shè)備與滑軌運(yùn)控板之間的通信利用CAN總線進(jìn)行通信，提（6）為了提升質(zhì)檢設(shè)備的適配性，降低后續(xù)商用硬件整體成本，還針對(duì)機(jī)頭等關(guān)鍵組件進(jìn)行了開(kāi)模定制，預(yù)計(jì)單臺(tái)機(jī)器硬件成本平均能夠節(jié)為了高效進(jìn)行AI疵點(diǎn)識(shí)別算法模型開(kāi)發(fā)及迭代，需要開(kāi)發(fā)集訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試、模型量化為一體的云端標(biāo)注平臺(tái)工具及模型訓(xùn)練系統(tǒng)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源主要通過(guò)掛測(cè)+試點(diǎn)工廠針對(duì)布面于缺陷合成模型形成的缺陷數(shù)據(jù)及工廠現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備采集數(shù)據(jù)等）和良品圖像數(shù)據(jù)。利用執(zhí)行規(guī)則引擎對(duì)圖片進(jìn)行處理，然后將處理后的圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，然后根據(jù)任務(wù)需求傳輸至模型訓(xùn)練平臺(tái)，通過(guò)模型訓(xùn)練輸出算法模型。然后通過(guò)模型量化進(jìn)行線上數(shù)據(jù)觀察，并結(jié)合產(chǎn)線上生產(chǎn)的坯布種類適配模型下發(fā)到邊端的QCR進(jìn)行推理。后續(xù)通過(guò)產(chǎn)線進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)合收集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)云幫機(jī)功能對(duì)工單疵點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)復(fù)核最終輸出準(zhǔn)確率以及召回率，分為實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和試點(diǎn)工廠測(cè)試兩個(gè)環(huán)節(jié)，針對(duì)有異常的識(shí)別結(jié)果會(huì)通過(guò)過(guò)檢分析和漏檢分析得到優(yōu)化模型的數(shù)據(jù)，重新回流至模型訓(xùn)練平臺(tái)進(jìn)行標(biāo)注、數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練然后輸出更新的模46公司依托飛梭智紡工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)研發(fā)智巡織檢查系統(tǒng)，通過(guò)融合AI機(jī)器視覺(jué)識(shí)別、AIGC及機(jī)器控制等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建云邊協(xié)同的智能質(zhì)檢新生態(tài)。在織造過(guò)程中，以智能巡檢替代人工巡檢布面疵點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)坯布在線疵點(diǎn)檢測(cè)及預(yù)警，實(shí)現(xiàn)擋車(chē)工人“零巡檢”，可單人看臺(tái)數(shù)提升50%；同時(shí)將疵點(diǎn)信息實(shí)時(shí)上報(bào)云端，通過(guò)整合分析實(shí)現(xiàn)落布即在云端生成質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告，省去驗(yàn)布環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)“免質(zhì)檢”。為了應(yīng)對(duì)下游小單快反模式對(duì)小批量新布種迭代需求，在更換坯布品種后，也可快速適配多種疵點(diǎn)識(shí)別算法優(yōu)化：通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)和基于擴(kuò)散模型的坯布缺陷生成技術(shù)，結(jié)合行業(yè)知識(shí)、現(xiàn)場(chǎng)業(yè)務(wù)邏輯和幾百萬(wàn)條生產(chǎn)數(shù)據(jù)的積累，創(chuàng)新AI模型算法。坯布“智巡織檢”機(jī)器人系統(tǒng)采用的缺陷檢測(cè)技術(shù)在充分考慮坯布缺陷檢測(cè)不明顯和檢測(cè)難度較大等客觀因素的基礎(chǔ)上，對(duì)深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了復(fù)合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以更好地提取坯布的缺陷特征。其核心是采用Res2Net和CSPDarkNet53進(jìn)行主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取，采用E-ELAN（擴(kuò)展高效層聚合的dark3、dark4、dark5三個(gè)層次的特征進(jìn)行特征融合計(jì)算，然后將從分別對(duì)不同尺寸的缺陷對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。在每個(gè)預(yù)測(cè)頭中，分別處理物體的類別信息和位置信息，以實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確率。該特征融合方案對(duì)坯布表面缺陷的表達(dá)能力更強(qiáng)，可以召回一些比較難以區(qū)分的缺陷對(duì)象。隨后，將訓(xùn)練好的模型從云端無(wú)縫部署至邊端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了云管端的智能化設(shè)備能基于AIGC研發(fā)缺陷合成模型：為提高疵點(diǎn)檢出率，提供一個(gè)用來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試的大規(guī)模的紡織行業(yè)坯布瑕疵圖像數(shù)據(jù)庫(kù)至關(guān)重要。一方面，針對(duì)全棉混紡范圍內(nèi)的布種進(jìn)行缺陷樣本收集，主要通過(guò)飛梭智紡平臺(tái)鏈接47邏輯信息及生產(chǎn)數(shù)據(jù)，同時(shí)通過(guò)平臺(tái)線上及線下工廠端包機(jī)采集，獲取百萬(wàn)良品坯布圖像數(shù)據(jù)及缺陷圖像數(shù)據(jù)完成缺陷樣本的采集和標(biāo)注工作。另一方面，基于視覺(jué)領(lǐng)域的AIGC大模型（如SClip等大模型），將坯布工藝參數(shù)信息、缺陷語(yǔ)料信息、坯布良品圖片將之作為新品種坯布檢測(cè)模型的缺陷數(shù)據(jù)集，快速訓(xùn)練針對(duì)新品種的缺陷檢測(cè)模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練的參數(shù)調(diào)優(yōu)，顯著提升其缺陷檢測(cè)能力?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，采用分組訓(xùn)練策略，實(shí)現(xiàn)AI模型對(duì)常見(jiàn)布種疵點(diǎn)的遷移與泛化能力。針對(duì)與常見(jiàn)織布品種差異較大的布種疵點(diǎn)識(shí)別，如竹節(jié)紗等特殊布基于上述技術(shù)路線，智巡織檢系統(tǒng)已可穩(wěn)定識(shí)別市面常見(jiàn)的棉布、TR布種及噴水布種，并顯著縮短新布種適配周期，克服傳統(tǒng)采集、標(biāo)注和訓(xùn)在全棉混紡數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證結(jié)果表明，模型召回率達(dá)到85%、準(zhǔn)確率達(dá)到對(duì)于尚未采集但符合拍攝標(biāo)準(zhǔn)的新品種，可在10小時(shí)內(nèi)完成基礎(chǔ)適配，并在14天內(nèi)提升至高精度水平，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)噴氣、噴水等多類織機(jī)機(jī)型（撰寫(xiě)人：陳鐘浩、管瑞峰、鄒建法、羅鵑、朱琳）48 在流程型制造業(yè)，生產(chǎn)計(jì)劃不僅是企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的“中樞神經(jīng)”，更是承載戰(zhàn)略目標(biāo)落地與生產(chǎn)執(zhí)行銜接的關(guān)鍵機(jī)制。計(jì)劃直接決定了產(chǎn)能利用率、交付達(dá)成率、能源與成本控制、跨工序協(xié)調(diào)以及供應(yīng)鏈協(xié)同水平，對(duì)企業(yè)提質(zhì)、降本、增效具有決定性作用。在此背景下引入AI與智能體自動(dòng)優(yōu)化與持續(xù)學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃的動(dòng)態(tài)生成與滾動(dòng)重構(gòu)，推動(dòng)生產(chǎn)組隨著流程制造企業(yè)逐步邁向多品種、小批量和柔性化生產(chǎn)的新常態(tài)，傳統(tǒng)依賴人工編排和靜態(tài)規(guī)則的計(jì)劃方式已難以支撐快節(jié)奏生產(chǎn)需求，行業(yè)普遍面臨以下六大痛點(diǎn)：（1）計(jì)劃響應(yīng)滯后：訂單頻繁變更與產(chǎn)線負(fù)荷波動(dòng)并存，人工排程周期長(zhǎng)、重算困難，難以實(shí)現(xiàn)快速應(yīng)變。（2）計(jì)劃精度不足：計(jì)劃邏輯粗放，未充分考慮設(shè)備能力、工藝約束及物料到位輔助工序閑置，換產(chǎn)與等待頻繁，整體產(chǎn)能利用率偏低。（4）執(zhí)行偏差不可控：計(jì)劃與實(shí)際執(zhí)行脫節(jié)，進(jìn)度偏差、設(shè)備故障及產(chǎn)量波動(dòng)無(wú)法實(shí)時(shí)回饋，影響滾動(dòng)調(diào)整。（5）數(shù)據(jù)割裂嚴(yán)重：計(jì)劃數(shù)據(jù)分散于ERP、MES、WMS等系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座與主數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，協(xié)同效率低下。（6）計(jì)劃決策依賴經(jīng)驗(yàn)：缺乏科學(xué)建模與算法支撐，計(jì)劃員依靠經(jīng)驗(yàn)人工權(quán)衡在流程制造環(huán)節(jié)引入人工智能與智能體技術(shù)，可顯著提升計(jì)劃體系核心價(jià)值體現(xiàn)在1）智能計(jì)劃生成：融合訂單、能力、工藝、庫(kù)存等49（2）動(dòng)態(tài)滾動(dòng)優(yōu)化：智能體持續(xù)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)狀態(tài)與執(zhí)行偏差，驅(qū)動(dòng)計(jì)劃自動(dòng)重算與局部?jī)?yōu)化，實(shí)現(xiàn)全時(shí)域動(dòng)態(tài)排程。（3）資源與產(chǎn)能均衡：構(gòu)建可追蹤、可回溯的全流程管控閉環(huán)。（5）知識(shí)沉淀與自學(xué)習(xí)：智能體在持續(xù)運(yùn)行中積累決策經(jīng)驗(yàn)，形成模型自學(xué)習(xí)與計(jì)劃規(guī)則自演化機(jī)制，AI需識(shí)別與優(yōu)化的對(duì)象主要包括訂單需求、設(shè)備能力、工藝路徑、生產(chǎn)節(jié)拍、庫(kù)存水平與在制品狀態(tài)等多維要素。通過(guò)對(duì)這些約束條件的建模與預(yù)測(cè)，AI能夠在多目標(biāo)、多約束環(huán)境下實(shí)現(xiàn)訂單優(yōu)先級(jí)排序、資源生產(chǎn)執(zhí)行反饋及歷史計(jì)劃執(zhí)行結(jié)果等；處理邏輯包括數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提輸出結(jié)果則表現(xiàn)為多維度優(yōu)化后的主生產(chǎn)計(jì)劃、作業(yè)排程方案及實(shí)時(shí)調(diào)整指令，并可通過(guò)模型評(píng)估與反饋機(jī)制持續(xù)優(yōu)化算法性能，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)排AI在該場(chǎng)景中承擔(dān)著從“計(jì)劃編制”到“執(zhí)行優(yōu)化”的全流程智能驅(qū)動(dòng)角色，使排程系統(tǒng)具備“可感知、可決策、可自進(jìn)化”的特征，推動(dòng)為保障智能排程場(chǎng)景的穩(wěn)步建設(shè)與可持續(xù)發(fā)展，企業(yè)應(yīng)統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)據(jù)資源、算力基礎(chǔ)、算法模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的協(xié)同布局，構(gòu)建支撐智能決策與50基礎(chǔ)與主數(shù)據(jù)：包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、人力與組織數(shù)據(jù)、計(jì)量與資源數(shù)據(jù)。該類數(shù)據(jù)主要用于支撐排程算法的能力建模、資源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：包括訂單數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、采購(gòu)與供應(yīng)數(shù)據(jù)、銷售與發(fā)運(yùn)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)資源計(jì)劃數(shù)據(jù)是主生產(chǎn)計(jì)劃生成的主要輸入數(shù)據(jù)，為產(chǎn)能平衡生產(chǎn)約束數(shù)據(jù)：包括設(shè)備能力上限、切換時(shí)間、工藝兼容關(guān)系、規(guī)格限制、能耗限制等，用于算法建模階段約束條件定義，確保計(jì)劃結(jié)果計(jì)劃過(guò)程數(shù)據(jù)：包含計(jì)劃層各階段的輸入輸出，如能力評(píng)估、負(fù)載分析、產(chǎn)能利用率、排程優(yōu)先級(jí)計(jì)算、瓶頸識(shí)別等信息，是AI模型用于訓(xùn)計(jì)劃執(zhí)行數(shù)據(jù)：涉及計(jì)劃下發(fā)、生產(chǎn)反饋、設(shè)備狀態(tài)、產(chǎn)量、進(jìn)度偏差、異常停機(jī)等實(shí)時(shí)信息，用于智能體感知現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)、觸發(fā)滾動(dòng)重算及計(jì)完整性：關(guān)鍵數(shù)據(jù)項(xiàng)（訂單、設(shè)備、產(chǎn)品、工序、庫(kù)存、約束、目標(biāo)準(zhǔn)確性：工藝路徑、節(jié)拍參數(shù)、設(shè)備能力值與切換時(shí)間等約束參數(shù)偏差率≤2%；設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)能可用性及庫(kù)存數(shù)量的實(shí)測(cè)值與系統(tǒng)記錄場(chǎng)景智能排程場(chǎng)景的數(shù)據(jù)采集應(yīng)以全流程覆蓋、實(shí)時(shí)更新與語(yǔ)義統(tǒng)一51采集原則與范圍：數(shù)據(jù)采集應(yīng)覆蓋計(jì)劃、生產(chǎn)、設(shè)備、物料及執(zhí)行反（1）計(jì)劃層數(shù)據(jù)：包括訂單結(jié)構(gòu)、產(chǎn)能計(jì)劃、交期與優(yōu)先級(jí)，用于（2）生產(chǎn)層數(shù)據(jù)：采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、工序節(jié)拍、產(chǎn)量、停機(jī)與切（3）物料與庫(kù)存數(shù)據(jù)：覆蓋原料、半成品、在制品與成品的數(shù)量、（4）執(zhí)行反饋數(shù)據(jù)：包括任務(wù)完成進(jìn)度、偏差原因、能耗記錄及異采集方式：通過(guò)MES與設(shè)備控制系統(tǒng)（PLC、OPC、API）實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)與設(shè)備信號(hào)；通過(guò)與ERP系統(tǒng)接口同步據(jù)中臺(tái)或調(diào)度總線實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合、清洗與對(duì)齊，形成統(tǒng)一的排程數(shù)采集治理與監(jiān)控：建立采集日志與字段映射機(jī)制，記錄采集頻率、延遲與異常情況；設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控規(guī)則，對(duì)缺失值、異常值及時(shí)序錯(cuò)位進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)與修復(fù)；對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)源（如設(shè)備狀態(tài)、執(zhí)行反饋）設(shè)定采集優(yōu)產(chǎn)能、工藝路徑及庫(kù)存狀態(tài)等多維要素進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)訂單優(yōu)先級(jí)排序、動(dòng)態(tài)排程算法體系：融合滾動(dòng)優(yōu)化與強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)執(zhí)行預(yù)測(cè)分析算法體系：基于時(shí)序預(yù)測(cè)與狀態(tài)建模技術(shù)，提前識(shí)別潛在智能協(xié)同算法體系：結(jié)合多智能體協(xié)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃層、排程層與執(zhí)行層的動(dòng)態(tài)交互與決策協(xié)同，支撐跨工序、跨系統(tǒng)的生產(chǎn)優(yōu)化與協(xié)調(diào)52智能排程大模型以集成數(shù)據(jù)集為情境化輸入口，以算子與模板庫(kù)為執(zhí)價(jià)及事前事后分析構(gòu)成完整的工程化落地鏈路。整體形成“輸入-語(yǔ)義化-算子驅(qū)動(dòng)求解-驗(yàn)證部署-監(jiān)控評(píng)價(jià)-反饋迭代”的閉環(huán)運(yùn)行（1）輸入端（配置化業(yè)務(wù)輸入）：模型輸入包括約束規(guī)則配置、觸發(fā)參數(shù)、決策目標(biāo)及多源數(shù)據(jù)快照。其中，約束規(guī)則涵蓋設(shè)備能力、工藝順序、資源邊界與交付要求；觸發(fā)參數(shù)反映實(shí)時(shí)狀態(tài)與滾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)；決策目標(biāo)定義成本、交期與效率等優(yōu)化方向。這些配置化信息經(jīng)輕量化處理該模塊負(fù)責(zé)生成與治理輕量化數(shù)據(jù)快照，包括數(shù)據(jù)切片、語(yǔ)義標(biāo)注與版本（3）計(jì)算資源與能力集（算子與模板庫(kù)）：算子工具箱、多方案調(diào)度模板及算法解耦架構(gòu)構(gòu)成模型的可調(diào)度執(zhí)行單元。模型在執(zhí)行排程、資（4）模型運(yùn)行模塊（求解與輸出）：模型運(yùn)行模塊接收來(lái)自快照層的輸入與算子庫(kù)能力，完成模型快速構(gòu)建、并行求解、多方案生成與初步打分。其輸出結(jié)果包括可下發(fā)的排產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度方案、參數(shù)化配置、回滾（5）驗(yàn)證與部署工具鏈：模型運(yùn)行結(jié)束后，輸出結(jié)果將經(jīng)過(guò)沙盤(pán)驗(yàn)證、自動(dòng)化測(cè)試與一鍵部署三個(gè)步驟，以確保方案下發(fā)的可控性、可復(fù)現(xiàn)（6）監(jiān)控與評(píng)價(jià)機(jī)制：運(yùn)行時(shí)監(jiān)控工具持續(xù)采集執(zhí)行層與監(jiān)控流數(shù)據(jù)，對(duì)模型行為進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤、異常檢測(cè)與策略調(diào)整。監(jiān)控結(jié)果將送入模型評(píng)價(jià)模塊與事后分析模塊，實(shí)現(xiàn)偏差識(shí)別、效果評(píng)估與經(jīng)驗(yàn)沉淀，并將53）：事前分析：提供瓶頸識(shí)別、可行性評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)提示；事后分析：聚焦偏差歸因、因果分析與經(jīng)驗(yàn)固化。兩者共同構(gòu)建自學(xué)習(xí)閉環(huán)，使模型具備（2）完備的過(guò)程跟蹤及計(jì)劃任務(wù)系統(tǒng)：用戶需要具備有良好的生產(chǎn)線過(guò)程跟蹤能力，同時(shí)下發(fā)的計(jì)劃任務(wù)可以與現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行良好的匹配與（3）可選的制造命令管理系統(tǒng)：用戶最好具有制造命令管理系統(tǒng)，（4）可選的ERP系統(tǒng)：用戶最好具有企業(yè)級(jí)系統(tǒng)，可將實(shí)時(shí)的結(jié)果（1）算力架構(gòu)：采用“集中計(jì)算+彈性擴(kuò)展”的混合算力架構(gòu)。核54心算力節(jié)點(diǎn)部署于企業(yè)私有云環(huán)境，用于支撐常規(guī)排程求解與模型推理；同時(shí)通過(guò)公有云或集群節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)展，以應(yīng)對(duì)訂單波動(dòng)、計(jì)劃重算及（2）資源配置：根據(jù)生產(chǎn)規(guī)模與優(yōu)化任務(wù)復(fù)雜度，企業(yè)應(yīng)配置足夠（3）任務(wù)調(diào)度與優(yōu)先級(jí)機(jī)制：算力平臺(tái)需具備任務(wù)分級(jí)與動(dòng)態(tài)調(diào)度機(jī)制，遵循“實(shí)時(shí)響應(yīng)優(yōu)先、資源利用最優(yōu)”原則。短周期滾動(dòng)排程任務(wù)設(shè)為高優(yōu)先級(jí)實(shí)時(shí)任務(wù)，需即時(shí)計(jì)算并反饋結(jié)果；長(zhǎng)周期優(yōu)化任務(wù)可分時(shí)（4）性能與安全要求：算力平臺(tái)應(yīng)確保排程任務(wù)響應(yīng)延遲≤1秒，滾動(dòng)優(yōu)化計(jì)算時(shí)間≤5分鐘，接口可用性≥99.9%。算力平臺(tái)需支持用戶身份認(rèn)證、訪問(wèn)控制與日志追溯，防止數(shù)據(jù)越權(quán)與任務(wù)沖突。為保障生產(chǎn)連續(xù)性，建議配置任務(wù)容災(zāi)與斷點(diǎn)續(xù)算機(jī)制，確保在硬件故障或網(wǎng)絡(luò)異常（5）擴(kuò)展性與運(yùn)維管理：算力平臺(tái)應(yīng)支持橫向擴(kuò)展與異構(gòu)計(jì)算資源接入，可根據(jù)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)增加節(jié)點(diǎn)或接入新算法組件。運(yùn)維管理平臺(tái)需具備資源監(jiān)控、性能告警與容量預(yù)測(cè)功能，實(shí)現(xiàn)算力使用的可視化與可持為保障智能計(jì)劃體系的安全性與合法合規(guī)性，企業(yè)在建設(shè)和運(yùn)行過(guò)程中必須遵循以下安全與合規(guī)規(guī)范，覆蓋業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、語(yǔ)料、知識(shí)庫(kù)等所有信（2）數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中應(yīng)加密，支持安全55（3）備份與恢復(fù)：建立數(shù)據(jù)備份策略和災(zāi)備方案，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)和（4）異常監(jiān)測(cè)與審計(jì)：對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)、修改、調(diào)用等行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)企業(yè)自主研發(fā)的規(guī)則、算法、模型、工藝文檔及知識(shí)庫(kù)內(nèi)容應(yīng)建立明對(duì)外部模型、算法、數(shù)據(jù)集、論文、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、案例庫(kù)等使用需遵循合法授權(quán)或開(kāi)放協(xié)議，確保不侵權(quán)。對(duì)引用或集成的外部資源建立使用記對(duì)核心模型結(jié)構(gòu)、算法邏輯、訓(xùn)練語(yǔ)料及參數(shù)設(shè)置采取保護(hù)措施，防止未經(jīng)授權(quán)的復(fù)制或泄露。建立模型及算法使用規(guī)范，明確允許的調(diào)用范修改和更新。建立審計(jì)機(jī)制，確保知識(shí)資產(chǎn)的使用、共享和迭代全程可追（1）法律法規(guī)遵循：智能計(jì)劃體系建設(shè)和運(yùn)行需符合國(guó)家及地方數(shù)（2）行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)遵循：參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與最佳實(shí)踐，建立系統(tǒng)化的安全（3）操作流程規(guī)范：對(duì)數(shù)據(jù)使用、知識(shí)庫(kù)更新、模型訓(xùn)練、智能體應(yīng)對(duì)復(fù)雜的智能排程問(wèn)題，參考多人協(xié)作的模式，設(shè)計(jì)多智能體協(xié)同AI算子工具增強(qiáng)分析與決策能力，使其各司其職地專注于解決特定領(lǐng)域56的問(wèn)題，以協(xié)同分工又有機(jī)融合的方式適應(yīng)復(fù)雜且靈活需求，以核心決策引擎，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)排程與多方案優(yōu)化。功能：基于多算法融合功能：解析人工輸入與系統(tǒng)參數(shù)，適配排產(chǎn)規(guī)則與優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)模57應(yīng)調(diào)用規(guī)則庫(kù)、參數(shù)庫(kù)與優(yōu)化模板，推理可行參數(shù)組合3）動(dòng)態(tài)更新排程約束條件，并回寫(xiě)至決策模型智能體；輸出可視化參數(shù)建議與影響評(píng)功能：決策中樞，統(tǒng)籌全局任務(wù)與交互調(diào)度，明確多智能體間的分工與任務(wù)拆解，負(fù)責(zé)排程任務(wù)的整體協(xié)調(diào)與資源分配。工作流1）識(shí)別）；（動(dòng)解析任務(wù)邊界，拆分為可并行處理的子任務(wù)3）分配至對(duì)應(yīng)功能或決策智能體，并監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)4）匯總子任務(wù)執(zhí)行結(jié)果，形成全功能：數(shù)據(jù)底座的關(guān)鍵執(zhí)行單元，感知人、機(jī)、料、法、環(huán)等多維狀態(tài)信息，形成動(dòng)態(tài)排程輸入特征。工作流：（1）從現(xiàn)場(chǎng)自動(dòng)化系統(tǒng)采集人、機(jī)、料、法、環(huán)等狀態(tài)信息2）對(duì)實(shí)時(shí)信號(hào)進(jìn)行清洗、特征提取工作流1）收集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與生產(chǎn)實(shí)績(jī)數(shù)據(jù)2）計(jì)算負(fù)載率、能力余量與瓶頸工序3）將評(píng)估結(jié)果傳遞至排程決策模型，形成能力邊；（功能：實(shí)時(shí)追蹤生產(chǎn)執(zhí)行與發(fā)運(yùn)進(jìn)度，監(jiān)控交期與庫(kù)存狀態(tài)。實(shí)現(xiàn)計(jì)劃執(zhí)行閉環(huán)管理和滾動(dòng)優(yōu)化。工作流：（1）接入MES與物流系統(tǒng)數(shù)據(jù)，（3）生成交付偏差報(bào)告并反饋至協(xié)同管理智能體458部署后，各類智能體可根據(jù)任務(wù)類型自動(dòng)分配算力資源，實(shí)現(xiàn)不同層異常檢測(cè)：若智能體通信中斷、任務(wù)異?；蚪Y(jié)果偏差，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)效果評(píng)估：定期對(duì)智能體的預(yù)測(cè)精度、決策有效性與協(xié)同效率進(jìn)行量下線與重構(gòu)全過(guò)程。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化模板與可視化運(yùn)維工具，實(shí)現(xiàn)智能體的版59本管理、資源調(diào)度與權(quán)限控制，確保智能體體系在擴(kuò)展性、安全性與可維（撰寫(xiě)人：江智善、楊云麗、顧敏潔、金雅昭、劉一思）60上海市“AI+制造”場(chǎng)景建設(shè)指南ETO制造供應(yīng)鏈智能管控 ETO制造供應(yīng)鏈智能管控在重型裝備制造領(lǐng)域，ETO（按訂單設(shè)計(jì)）模式下項(xiàng)目執(zhí)行高度依賴物料的及時(shí)齊套。由于產(chǎn)品高度定制、供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)復(fù)雜且交付周期長(zhǎng)，常引入大模型驅(qū)動(dòng)的智能體技術(shù)后，物料齊套管控正在從“人工跟蹤、靜態(tài)核對(duì)”向“動(dòng)態(tài)感知、主動(dòng)干預(yù)”轉(zhuǎn)變。智能體能夠?qū)崟r(shí)理解項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、BOM變更、采購(gòu)進(jìn)度及庫(kù)存狀態(tài)，在復(fù)雜約束下自動(dòng)識(shí)別缺料風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估測(cè)性協(xié)同”的智能階段，顯著提升重型裝備企業(yè)的項(xiàng)目履約能力和供應(yīng)鏈在高度定制化的ETO（按訂單設(shè)計(jì)）模式下，項(xiàng)目交付周期長(zhǎng)、物料種類繁多、供應(yīng)來(lái)源廣泛且變動(dòng)頻繁，物料準(zhǔn)備復(fù)雜度高、協(xié)同難度大，成為制約生產(chǎn)啟動(dòng)與準(zhǔn)時(shí)交付的關(guān)鍵瓶頸。每個(gè)項(xiàng)目常涉及大量非標(biāo)件、進(jìn)口件及長(zhǎng)周期物料，其采購(gòu)進(jìn)度、物流狀態(tài)與庫(kù)存可用性依賴跨系統(tǒng)、在此背景下，“物料齊套管理”面臨四大核心挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)分散，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、接口割裂，采購(gòu)訂單、交期、在途物流、庫(kù)存等信息形成效率低且易出錯(cuò)。二是信息獲取耗時(shí)，實(shí)時(shí)性差。計(jì)劃員需登錄多個(gè)系統(tǒng)61上海市“AI+制造”場(chǎng)景建設(shè)指南ETO制造供應(yīng)鏈智能管控并查閱郵件、提單、報(bào)關(guān)單等非結(jié)構(gòu)化文檔，平均耗時(shí)數(shù)小時(shí)才能完成齊套判斷，嚴(yán)重影響主計(jì)劃排程與交付承諾。三是查詢響應(yīng)滯后，靈活性不現(xiàn)有工具支持困難，每次新增需求均需開(kāi)發(fā)，敏捷性差。四是預(yù)警滯后，被動(dòng)應(yīng)對(duì)。多為事后分析，缺乏基于交期、物流與消耗趨勢(shì)的預(yù)測(cè)能力，問(wèn)題常臨近投產(chǎn)才暴露，導(dǎo)致緊急采購(gòu)、產(chǎn)線待料，推高成本并影響客戶通過(guò)引入智能體架構(gòu)，系統(tǒng)可構(gòu)建齊套分析、缺料預(yù)警、根因追溯等專業(yè)化智能體。這些智能體主動(dòng)對(duì)接ERP、SRM、WMS、TMS等異構(gòu)系統(tǒng)，持續(xù)采集并理解多源結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圍繞“項(xiàng)目物料齊套”核心目標(biāo)，實(shí)