一、培训对象
二、培训目标
通过本课程学习，学员能够：
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理解AI智能体的核心架构（感知-规划-记忆-行动）及其与传统自动化、RPA的区别
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识别制造业中适合部署AI智能体的典型场景（排程、巡检、预警、处置等）
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掌握智能体任务拆解、工具调用、规则嵌入与安全边界设定的基本方法
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学会设计“人-AI协同”的生产管理流程，提升异常响应速度与决策一致性
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结合企业实际，规划AI智能体的试点落地路径与效果评估指标
三、培训内容介绍
一、 AI智能体概述：从大语言模型到制造执行主体
讲解AI智能体的定义、核心能力（自主规划、工具使用、记忆反思）及发展现状，对比传统工业自动化脚本与智能体的本质差异，澄清“智能体不是聊天机器人”。
二、 制造业智能体的架构与运行逻辑
拆解感知模块（对接PLC/传感器/MES）、规划模块（任务分解与路径选择）、执行模块（下发指令或告警）、记忆模块（历史案例与规则库），说明各模块在产线中的部署方式。
三、 智能体驱动的生产排程与动态调度
演示多智能体协同排程系统：每个产线/机台配置独立智能体，通过协商应对急单插入、设备故障、来料延迟等扰动，输出可执行的甘特图调整方案，减少人工调度耗时。
四、 设备自主巡检与故障预处置智能体
设计设备智能体：定时采集振动、温度、电流数据，结合历史故障库自主判断异常类型，执行预处置动作（降速、报警、切换备机），无法解决时自动生成维修工单并附诊断报告。
五、 质量异常自动溯源与围堵智能体
当SPC系统触发报警时，质量智能体自动回溯前后三工序参数、批次、操作员及环境记录，快速输出嫌疑变量排序，并建议临时围堵措施（停线、隔离、复检），缩短响应时间。
六、 物料配送与线边库管理智能体
仓储智能体与产线消耗智能体协同：实时感知线边库存与工单进度，自主触发AGV叫料、退料或紧急补货，并动态调整配送路径，减少缺料停线与缓存堆积。
七、 工艺参数自优化智能体
工艺智能体对接生产实时数据库，以良率或能耗为目标函数，在工艺规程允许的安全边界内自动微调温度、压力、速度等参数，每次调整后记录效果并迭代优化策略。
八、 安全与环境监控智能体
安全智能体持续分析视频流（劳保穿戴、区域闯入）及传感器数据（气体、烟感），识别违规或危险趋势后，通过现场声光、大屏推送、语音通知等方式自主劝阻或联动急停。
九、 人机协同：智能体的介入规则与退出机制
设计智能体决策的置信度阈值：高置信度场景自主执行，中置信度生成建议推送人工复核，低置信度直接转交人工。同时明确人工可随时接管及智能体“学习-验证-上线”的管控流程。
十、 多智能体协同与产线数字孪生集成
介绍排程智能体、质量智能体、设备智能体之间的消息通信与冲突协调机制，结合数字孪生平台实现智能体决策的离线仿真验证，避免上线后对生产的意外干扰。
十一、 制造业智能体落地的数据准备与基础设施
分析企业现有OT系统（PLC、SCADA）和IT系统（MES、WMS、ERP）对智能体接入的支持能力，给出数据治理、接口标准化、算力边缘部署的最低起步方案与常见坑点。
十二、 企业AI智能体试点演练与实施路线图
学员分组选取本企业一个高频、规则明确、数据可及的痛点场景（如换型参数切换、常见异常处置、低层级调度），设计智能体角色定义、交互流程及验收指标，产出3个月试点计划书。
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