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MFG · 先进制造

追溯良率损失、排定产线计划的智能体

工厂数据分散在 MES、SCADA 历史库、SPC 控制图和 QMS 中，工程师要花大量时间手工拼接。FreeSeek 构建的智能体直接查询这些系统，汇集证据并起草下一步行动。每项输出在下发车间前，均由质量、工艺和设备工程师审核批准。

可对接的系统
MESSCADASAP PP/QMQMSOPC UAHistorianPLM
应用场景 案例分析
行业现状

工厂运营现状

过去十年，多数工厂已完成车间数字化。设备数据经 OPC UA 进入历史库，MES 记录每个批次与追溯链路，SAP PP/QM 管理订单、工艺路线和检验批。数据已经齐备，但要把它们关联起来，仍依赖少数资深工程师：他们知道该关联哪些表、哪些位号关键、哪些偏差在某条产线上属于正常波动。

产品组合日益多样，批量持续缩小，换线和新品导入愈发频繁。每次变更都带来质量风险和文档工作。IATF 16949 下的客户审核要求可追溯的根因分析、最新的 PFMEA 和受控的 SOP。团队仍在用电子表格和 Word 文件维护这些文档，积压增长的速度超过了人手增加的速度。

工艺经验稀缺

能同时读懂 SPC 趋势和 MES 追溯数据的资深工程师正在退休，或分身于多条产线。他们的经验很少沉淀到系统中。

多品种小批量

品种更多、批量更小，意味着每班换线次数增加。在物料和工装约束下排产成为每天的难题。

审核与文档负担

IATF 16949 和客户特殊要求规定，每次重大缺陷后都要提交 8D 报告、更新 PFMEA 并修订 SOP。编写这些文件往往需要数天。

设备报警疲劳

状态监测每周产生数千条报警。计划员难以从噪声中识别真正的故障征兆，也难以开出正确的工单。

智能体运行 · 示例

看智能体如何完成一项真实任务

每一步都是对业务系统的工具调用，全程留痕、可复核；结果交给指定负责人签字确认。

智能体运行 · 示例run_7f3a21
任务4 号线一次合格率自周二起从 97.8% 降至 93.1%，请找出可能原因。
  1. mes.query()
    提取 4 号线周一以来的 186 个批次，按缺陷代码分为合格组和不合格组。
  2. historian.read()
    发现周二维修后，回流焊 6 区温度高于设定值 4 °C，覆盖 81% 的不合格批次。
  3. qms.search()
    该模式与 2025 年同一台炉子的一份 8D 吻合，当时更换的热电偶校准有误。
结果 · 已将排序后的假设报告和验证计划发送给 4 号线质量工程师审批。
应用场景

四个业务流程，逐步拆解。

每个场景都说明：现在怎么做、智能体接手哪些环节、在哪里由人签字，以及我们衡量哪些指标。

MFG-1良率下滑根因分析MFG-2生产排程与换线规划MFG-3基于缺陷记录起草 8D、PFMEA 与 SOPMFG-4基于传感器报警的维修工单分诊
MFG-1

良率下滑根因分析

智能体将良率下滑与工艺、物料和设备数据关联，给出排序后的根因假设。

集成深度 深度集成
典型试点周期8–10 周
现状

一次合格率下降时，质量工程师要从 MES 导出批次数据，调取 SPC 控制图，在历史库中排查参数漂移，再向仓库核对物料批次。各数据源的标识和时间戳各不相同，在 Excel 中对齐需要一到三天，调查也常常止步于第一个看似合理的原因。与此同时，产线仍在产出废品，或零件被送去隔离。

调用的系统
MESSAP QMHistorianSPCQMS
智能体做什么
  1. 从 MES 和 SAP QM 检验批中提取受影响批次、工序步骤和缺陷代码。
  2. 将批次追溯链与同一时间窗口、同一设备的历史库位号和 SPC 数据对齐。
  3. 按物料批次、工装、班次和工艺参数对比良品批与不良批，对候选原因排序。
  4. 用历史 8D 记录和 PFMEA 中的已知失效模式逐一核验每条假设。
  5. 输出简明的证据报告，附图表、排序后的假设和建议的验证试验。
人工把关点
质量工程师审阅排序后的假设，决定执行哪些验证试验，并决定隔离措施。智能体不修改工艺参数，也不放行物料。
衡量指标
  • 确认根因用时
  • 单次事件报废成本
  • 一次合格率恢复时间
  • 重复缺陷率
MFG-2

生产排程与换线规划

智能体围绕物料到货、工装和交期安排换线顺序，生成可执行的班次计划。

集成深度 中等
典型试点周期6–8 周
现状

计划员每天早上拿到 SAP PP 的 MRP 结果后手工重排顺序。他们要在多个界面间核对现有物料、模具和工装状态、操作工资质和客户交期。物料到货延迟时，只能在白板上重新调整计划。换线顺序多凭习惯决定，顺序不合理的代价随后以加班或交付延误的形式显现。

调用的系统
SAP PPMESTooling databaseWMS
智能体做什么
  1. 从 SAP PP 读取计划订单、工艺路线和交期，从 MES 读取当前在制品状态。
  2. 逐单核对物料可用量、未清采购订单和工装状态。
  3. 生成两到三个候选排序方案，在保证交期的前提下压缩换线时间。
  4. 说明每个方案的取舍，包括有交付风险的订单和所需加班。
  5. 将批准的排序写回 MES 派工单。
人工把关点
生产计划员选定方案，并在下达前与班组长确认。任何无法按期交付的订单都需计划员批准，并附客服说明。
衡量指标
  • 每周换线工时
  • 准时交付率
  • 计划达成率
  • 计划员重排用时
MFG-3

基于缺陷记录起草 8D、PFMEA 与 SOP

智能体将缺陷记录和调查笔记整理为 8D 报告草稿、PFMEA 更新和 SOP 修订稿。

集成深度 快速见效
典型试点周期4–6 周
现状

收到客户投诉或内部不合格后，质量团队必须在紧迫期限内提交 8D 报告。工程师把 QMS 数据、照片和会议记录复制进模板，之后才去更新 PFMEA 和相关 SOP，往往要拖上数周。文档之间逐渐脱节，审核员发现 PFMEA 评分没有反映近期失效。资深工程师每周有相当一部分时间花在写文件上。

调用的系统
QMSPLMDocument control systemMES
智能体做什么
  1. 从 QMS 汇集不合格记录、遏制措施、试验结果和调查笔记。
  2. 按客户要求的模板起草 8D 的 D1 至 D8，每一步注明证据来源。
  3. 识别受影响的 PFMEA 条目和控制计划项，提出更新后的严重度、频度和探测度评分。
  4. 为受影响的作业指导书准备带修订标记的 SOP 修订稿。
  5. 将整套文件提交到文件控制流程中审核。
人工把关点
责任质量工程师修改并批准 8D 后才提交客户。PFMEA 评分变更和 SOP 修订按工厂既有的文件控制流程审批。
衡量指标
  • 8D 周期
  • 8D 按时提交率
  • PFMEA 更新滞后时间
  • 文件控制相关审核发现项
MFG-4

基于传感器报警的维修工单分诊

智能体对传感器报警分组，匹配已知故障模式，并起草按优先级排序的工单。

集成深度 中等
典型试点周期6–8 周
现状

状态监测和 SCADA 会针对振动、温度和电流发出报警，其中许多是瞬时报警或重复报警。维修计划员逐条浏览报警列表，在 CMMS 中查看设备履历，再决定是否开工单。真正的故障征兆被淹没在噪声中，导致部分故障在计划外发生，同时技术员又被派去检查运行正常的设备。

调用的系统
SCADAHistorianOPC UASAP PMCMMS
智能体做什么
  1. 从 SCADA 和历史库收集报警，按设备和时间窗口分组。
  2. 将报警模式与 CMMS 中的设备维修履历和历史故障记录比对。
  3. 结合当前排产，按可能的失效模式、紧急程度和生产影响为每组报警评分。
  4. 起草工单，列明可能原因、建议检查项、所需备件和建议时段。
人工把关点
维修计划员对每张工单草稿批准、合并或驳回。任何需要停线的操作都须生产主管签字。
衡量指标
  • 计划外停机时长
  • 报警转工单比例
  • 平均修复时间
  • 误派工率
案例分析

这个领域里的项目是怎么落地的。

示意案例：综合多个典型项目整理而成，已隐去客户信息。数据代表我们设计试点时的目标区间。

SMT 产线根因分析提速

客户: 一级汽车电子供应商，3 家工厂地区: 东亚
−41%确认根因用时
−23%试点产线报废成本
100%试点期间 8D 按时提交率
挑战

一条发动机控制单元产线的焊接缺陷反复导致良率下滑。MES 批次数据、回流焊炉历史库位号和 AOI 结果分属不同系统，每次调查都要耗费质量工程师数天时间。在 IATF 16949 下，客户 8D 期限常常只能以不完整的分析应付，同一缺陷一个季度内复发两次。

我们做了什么
  • 通过现有接口，以只读方式将智能体接入 MES、炉温历史库和 AOI 数据库。
  • 建立批次追溯模型，将电路板序列号与炉温曲线、锡膏批次和钢网编号对齐。
  • 增加假设报告和 8D 草稿环节，由产线质量工程师审核。
周期: 单条产线试点 10 周，第 6 个月推广至 3 家工厂

多品种机加车间的换线规划

客户: 工业设备精密机加工供应商，2 家工厂地区: 南欧
−27%每周换线工时
+9 pts准时交付率
−35%计划员重排用时
挑战

工厂在 30 台 CNC 加工中心上运行 400 多个在产料号。计划员每天用电子表格重排计划，棒料到货延迟又迫使频繁手工调整。换线占用了大量设备工时，准时交付率已低于客户目标。

我们做了什么
  • 从 SAP PP 读取计划订单和工艺路线，从 MES 读取设备状态。
  • 对夹具和刀具族建模，将共享装夹的作业归组。
  • 每天生成排程方案，并为计划员附上取舍说明。
  • 将批准的排序写回 MES 派工单。
周期: 试点 8 周，第 4 个月投入生产使用
风险与合规

车间的风险、合规与数据

IATF 16949 与 ISO 9001 可追溯性

智能体的每项输出都注明所用的源记录，8D 报告和 PFMEA 变更始终可审核。批准后的文件经由工厂现有的文件控制流程发布。

OT 网络分区

智能体通过 DMZ 或历史库副本读取 OT 数据，从不向 PLC 或 SCADA 写入。部署遵循 IEC 62443 的区域与管道模型。

工艺变更由人决定

智能体可以提出参数调整、排程和工单建议，但无权下达。下达须由具名的工程师或计划员在 MES、QMS 或 CMMS 中完成。

数据驻留与知识产权保护

工艺配方和图纸是核心知识产权。模型和数据保留在客户所在区域或本地部署，客户数据不会用于训练共享模型。

常见问题
智能体需要 MES 或 SCADA 的写权限吗？

不需要。多数试点以只读方式访问历史库副本和 MES 报表视图。派工单更新等回写功能，会在后期通过经批准的接口、按用户级权限添加。

智能体如何理解我们工厂特有的缺陷代码和术语？

试点期间，我们会把贵厂的缺陷目录、位号名称和工艺路线结构映射到智能体的上下文中。映射由工程师审核，智能体会注明信息来源，错误一目了然。

审核员会接受智能体起草的文件吗？

审核员评估的是内容和审批记录。每份草稿都记录了证据来源和批准工程师，符合 IATF 16949 对可追溯性的要求。

典型试点需要我们提供什么？

一条产线或一个单元、两到三个系统的读权限，以及一位工艺或质量工程师每周投入几个小时。试点开始前，我们会与您共同确定成功指标。

你也有类似的业务流程？

简单描述一下现在的做法，我们会在两个工作日内回复。

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