传统制造业流程系统的瓶颈

在传统制造业中，生产流程和管理流程长期依赖人工协调。尽管 MES、ERP、WMS、SCADA 等系统已经覆盖了数据采集和执行层，但在排程、异常处理、跨系统协同等环节，仍需要大量人工参与。

系统能执行指令，却无法持续决策，流程运行的稳定性依赖经验而非系统能力。这种结构性瓶颈，使制造业在规模扩大后面临明显的效率和管理压力，也成为制造业数字化转型的关键障碍。

AI 智能体在制造业系统中的角色

AI 智能体（AI Agent）是一种持续运行的流程决策组件。与传统算法不同，它不是一次性计算结果，而是长期存在于系统中，在既定目标和规则下感知环境变化、做出判断并执行动作。

在制造业系统中，AI 智能体通常部署在：

MES 与调度系统之间，负责生产排程决策

工业数据平台之上，负责异常识别与趋势判断

ERP 与供应链系统之间，负责协调优化

管理系统与执行系统之间，负责信息转换与执行触发

从系统视角看，智能体不是新系统，而是嵌入流程的运行组件。

AI 智能体对生产流程的影响

生产计划与排程

在传统制造业中，生产计划往往周期性生成，依赖人工反复调整。AI 智能体进入后，排程逻辑从静态规则转向动态计算，系统可根据订单变化、设备状态和物料情况持续调整计划。

生产人员更多承担目标设定和约束管理工作，而不是手工排产。

设备运维与质量控制

在设备运维场景中，AI 智能体通过分析传感器数据和历史记录识别异常趋势，并在规则范围内自动调整工艺参数。

质量控制由事后抽检逐步转向过程数据驱动，异常更早被系统捕获。

供应链与库存管理

智能体可以跨系统分析需求波动、库存变化和物流风险，动态调整采购与库存策略。

供应链运行方式从固定计划逐渐向反馈驱动演进，降低不确定性带来的影响。

AI 智能体对管理流程的影响

协调与调度机制

传统制造业中，大量管理工作用于协调资源冲突和任务优先级。

AI 智能体可以在规则范围内自动完成这些协调动作，超出边界时再由人工介入。

数据汇总与决策支持

管理系统不再只是展示数据，而是通过智能体生成实时分析结果，并对不同方案进行模拟对比。

管理者的工作重心逐渐转向目标判断与异常处理。

异常处理与响应机制

在设定的规则范围内，智能体可自动触发应急流程；当异常超出规则边界时，再交由人工处理。

这种分层响应机制正在成为新的流程运行方式。

智能体在制造业中的能力边界

尽管 AI 智能体在流程执行方面表现突出，但其能力仍受限于目标、规则和责任边界的设定。

对于战略决策、组织协调和非结构化问题，系统无法替代人工判断。

因此，在传统制造业中，智能体承担的是流程运行责任，而不是业务决策责任。

制造业岗位与系统责任变化

随着生产流程和管理流程逐步由系统承担，部分执行与协调型任务被系统吸收。

新的工作重心转向流程建模、规则设计、系统治理和智能体运行监控。

制造业工程师需要同时理解业务逻辑与系统架构，才能有效参与智能体系统的设计与演进。

工程实践中的关键关注点

在制造业落地 AI 智能体时，需要重点关注：

智能体的可控性与回退机制

规则与目标的可配置能力

系统运行状态的可观测性

智能体行为的可审计性

与现有系统的解耦与集成方式

这些因素直接影响系统能否稳定、长期运行。

总结：传统制造业流程正在发生的变化

AI 智能体正在推动传统制造业流程从人工协调向系统协同演进。

生产流程与管理流程的运行责任逐步从人转移到系统，这是制造业流程系统演进的必然方向。

这种变化是渐进的，但影响深远。