系统形成孤岛
订单、生产、库存和质量数据分散，异常需要人工跨系统追踪。
工业难题
数据已经采集，系统已经上线，跨环节协同仍依赖人盯人
工业客户真正需要的不是一个脱离现场的大模型，而是能够理解工艺和资源关系、调用现有系统、在安全边界内协助执行的智能体平台。
经验难以复制
工艺与设备知识掌握在少数专家手中，新员工培养周期长。
现场数据滞后
纸质表单、照片和巡检记录无法及时进入管理和决策流程。
异常处置被动
质量、设备和物料异常发现晚、派单慢，影响交付与成本。
工业场景
覆盖研发、生产、质量、设备与供应链关键环节
优先选择与产量、质量、交期、库存或安全直接相关的场景，用可衡量结果验证价值，再复用数据和技能资产。
智能排产与动态调度
综合订单、产能、设备、物料与交期约束，生成排产建议并随异常动态调整。
AI 视觉质检
识别划痕、变形、裂纹和装配异常，联动工艺参数、复检与处置流程。
巡检与预测性维护
融合传感器、告警、视频和维修记录，研判故障风险并自动生成工单。
工艺与设备知识助手
检索图纸、手册、SOP 和历史故障，回答附带出处并按岗位控制权限。
智拍表与记录结构化
纸质点检表和现场照片拍照转结构化数据，校验后回写 MES 或 ERP。
库存盘点与物料调度
结合视觉盘点、消耗预测与排产计划，生成采购、补料与调拨建议。
代表案例 · 跨工厂排产
汽车零部件集团跨工厂排产 Agent
打通 5 个分厂的 MES、ERP 与 WMS，由排产智能体统一协调产能和物流，异常工单实时拆解派单，集团交付节拍可视化。
5 个工厂统一调度
28%交付周期缩短
17%库存周转提升
全流程订单、产能、物料协同
实施路径
用“小快轻准”的场景验证，降低工业改造风险
在不替换核心生产系统的前提下，先打通必要数据和动作，验证效果后逐步扩展到产线、工厂与集团。
现场诊断
梳理生产价值流、异常点、现有系统、数据质量与网络环境。
场景建模
定义设备、物料、工艺、订单关系和智能体可调用的工具。
产线验证
选择一个工位、产线或流程，用真实数据评估效果和稳定性。
复制推广
沉淀接口、模型和技能资产，扩展到相邻产线、工厂与业务域。
常见问题
不推翻现有系统，也能让智能体进入生产现场
围绕系统集成、边缘部署、数据条件和项目切入点进行务实设计。
需要替换现有 MES、ERP 或 WMS 吗？
通常不需要。ZGT 通过接口、数据库、消息服务和受控 RPA 连接现有系统，重点补充跨系统理解、协同和决策能力。
工厂网络受限或不能连接公网怎么办？
支持本地化和边缘部署，可根据网络分区、算力、实时性和安全要求设计云边端协同架构。
数据质量一般是否可以开始？
可以从数据条件较好的单一场景开始，同时在项目中完成必要的数据清洗、口径对齐和质量监控。
哪个场景最适合先验证？
优先选择问题高频、损失可量化、业务边界清晰且具备历史数据的场景，例如质检、知识问答、巡检或现场表单。