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研華AgentBuilder智能體平臺解碼供應鏈AI價值

研華智能地球 ? 來源:研華智能地球 ? 2025-04-07 13:47 ? 次閱讀
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本期導讀

數(shù)字化轉型浪潮中,供應鏈管理作為企業(yè)運營的核心環(huán)節(jié),正經(jīng)歷著從“經(jīng)驗驅動”到“數(shù)據(jù)智能”的變革。研華科技基于智能體平臺AgentBuilder,實現(xiàn)供應鏈從需求預測到售后服務的全鏈條實時優(yōu)化與風險預警,助力企業(yè)打破效率瓶頸,重塑競爭力。

1供應鏈升級頻頻「卡脖子」

隱形黑洞不容忽視

供應鏈智能化升級正成為企業(yè)數(shù)字化轉型成敗與否的關鍵一環(huán),然而當前供應鏈管理仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。信息不透明是首要問題,各環(huán)節(jié)信息傳遞不暢,導致信息不對稱,增加了協(xié)調難度,降低了整體效率。庫存管理不善則容易引發(fā)積壓或缺貨,影響運營成本和客戶滿意度。供應商管理不當可能帶來質量問題和服務不穩(wěn)定,削弱供應鏈可靠性。物流配送效率低下會延長交貨時間,增加成本,進一步影響客戶體驗。盡管許多企業(yè)已在供應鏈局部進行數(shù)字化優(yōu)化,但缺乏全鏈條數(shù)智化管理,在面對復雜環(huán)境和潛在風險時仍顯不足。當供應鏈成為企業(yè)數(shù)字化轉型最薄弱的“斷鏈”,突圍已刻不容緩。

2研華AgentBuilder智能體平臺解碼供應鏈AI價值

研華AgentBuilder智能體平臺以高質量的數(shù)據(jù)整合、廣泛的模型支持、豐富的AIoT工具集成、低代碼的智能體構建方式以及開箱即用的預構建智能體等全棧解決方案,為供應鏈智能化升級奠定了堅實基礎。

AIoT工具融合提供高質量數(shù)據(jù)

通過研華工業(yè)云平臺聚合了工具、數(shù)據(jù)、生態(tài)能力,深度融合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與AI,無縫銜接AI與實體設備,通過DataInsight智能數(shù)據(jù)集成與分析組件實現(xiàn)ERP/MES/SCM系統(tǒng)數(shù)據(jù)貫通,構建供應鏈智能體。集成KB Insight知識管理工具,智能搭建企業(yè)供應鏈管理專屬智庫,將散落在郵件、文檔、系統(tǒng)中的隱性知識轉化為可調用的數(shù)字資產。

廣泛的模型支持與低代碼智能體創(chuàng)建

研華AgentBuilder智能體平臺支持廣泛的模型生態(tài),涵蓋50多家廠商的200多種模型,無論是公有云訂閱還是私有化部署,用戶均可通過簡單配置快速接入并應用于智能體開發(fā)。結合低代碼開發(fā)模式,平臺提供可視化界面,用戶無需深厚技術背景即可快速構建智能體,大幅縮短開發(fā)與部署周期。這一“低門檻、高效率”的方式,不僅降低了企業(yè)的技術投入與運維成本,還加速了智能化升級進程,助力企業(yè)搶占數(shù)字化轉型先機。

預構建智能體&豐富工業(yè)智能體場景模板

研華AgentBuilder智能體平臺內置開箱即用的預構建智能體,無需從零開發(fā),簡單配置即可實現(xiàn)知識庫問答、數(shù)據(jù)分析、設備智控等場景,大幅降低智能體落地門檻。同時提供豐富的工業(yè)智能體場景模板,沉淀設備運維、生產管理、環(huán)安衛(wèi)管理、供應鏈優(yōu)化等場景Know-how,結合研華工廠最佳實踐,通過場景化解決方案加快智能體落地速度,實現(xiàn)生產流程優(yōu)化、資源效率提升與創(chuàng)新成本壓縮的多維價值,引領企業(yè)創(chuàng)新實踐。

3智能體時代研華正在改寫「供應鏈生存法則」

研華AgentBuilder智能體平臺以其全面而深入的供應鏈智能化解決方案,正在革新自家制造工廠的供應鏈管理模式,并引領企業(yè)走向供應鏈管理的智慧新時代。

研華科技制造中心資訊部資深經(jīng)理陳福景談到, 針對研華少量多樣的產品特性,供應鏈的數(shù)字化轉型成功縮短了產品交付周期,并支撐研華向 AI 驅動的數(shù)智化服務模式升級。依托于研華西安團隊開發(fā)的AgentBuilder智能體創(chuàng)建平臺,讓我們得以加速實施相關專案,在智能發(fā)展道路上取得了顯著成效。

智能預測:AI助力提升客戶FCST準確度

在傳統(tǒng)的供應鏈管理中,預測客戶的需求一直是個難題。因為市場變化快,商品種類多,收集和整理相關數(shù)據(jù)既費時又費力,導致需求預測往往滯后且不準確。研華提供的FCST預測智能體基于商品的歷史出貨量、訂單數(shù)據(jù)以及客戶提供的預測(FCST)等基礎信息,綜合考慮出貨趨勢、周期性和季節(jié)性規(guī)律,構建了精準的需求預測模型,不僅能提供更準確的需求預測,還能自動追蹤客戶需求和預測的準確率,同時找出AI預測與客戶預測之間的主要差異,方便供應鏈管理人員與客戶進行高效溝通,共同確認后續(xù)的需求預測。這不僅提高了預測的準確性,還大大降低了人力成本和溝通成本,提升了供應鏈的效率和競爭力。

智能備料:AI驅動供給優(yōu)化引擎

傳統(tǒng)供應鏈備料模式常受限于按訂單生產的僵化流程、采購周期波動及供應商響應遲緩等問題,難以實現(xiàn)智能化升級。研華基于AgentBuilder智能體平臺,打造了模組化備料解決方案,整合物料清單、歷史消耗與采購周期等關鍵數(shù)據(jù),構建備料預測模型,并開發(fā)AI智能助手,支持工作人員高效完成日常任務。同時,還開發(fā)了采購周期風險管理工具,實時監(jiān)測物料可用性,提前預警潛在短缺風險。AI系統(tǒng)通過模擬物料缺口,精準識別受影響成品,并向相關人員推送優(yōu)化建議,如補充庫存、調整安全庫存或推薦替代供應商,從而實現(xiàn)智慧決策,顯著提升供應鏈韌性。

研華科技制造中心的PMC主管顧麗華表示,借助基于AgentBuilder構建的模組化備料方案,研華昆山工廠已經(jīng)成功將40H2系列產品的交期從8周縮短至3周,效率提升更是超過了60%。

智慧排程:高效協(xié)同生產資源

在供應鏈管理中,生產排程是決定生產效率與訂單交付及時性的關鍵環(huán)節(jié)。盡管研華的SAP、MES和APS系統(tǒng)已實現(xiàn)數(shù)據(jù)串聯(lián),但在實際操作中,計劃人員仍需跨系統(tǒng)查詢工單狀態(tài),甚至依賴郵件或電話溝通生產控制部門,導致效率低下、時間成本高。為解決這一問題,研華昆山制造中心自主研發(fā)了智慧排程AI助手。該助手支持一站式查詢,用戶可通過自然語言交互實時獲取訂單狀態(tài),例如“工單何時上線”或“當前生產進度”,徹底摒棄了多系統(tǒng)切換與繁瑣溝通環(huán)節(jié)。這一創(chuàng)新不僅提升了排程查詢效率,還顯著降低了人工操作錯誤率,為生產管理注入智能化動能。

智能客服:升級售后服務體驗

優(yōu)質的售后服務是提升客戶滿意度與忠誠度的核心驅動力。數(shù)據(jù)顯示,80%的客戶咨詢集中于維修進度、物流信息、送修方式及售后政策等高頻問題,且客戶傾向通過微信、電話、郵件等多渠道發(fā)起請求。傳統(tǒng)客服模式需跨平臺響應,人力運維成本高企,加之非工作時間咨詢無人應答,導致客戶體驗不佳。研華基于AgentBuilder智能體平臺,推出智能客服解決方案,整合RMA平臺、知識庫及多語種支持功能,實現(xiàn)7×24小時全天候服務。智能客服可自動識別客戶問題,快速提供維修進度查詢、產品保固期查詢及技術支持等服務;對于復雜問題,無縫轉接人工客服并提供智能輔助建議,顯著提升服務效率與質量。在研華昆山工廠的應用中,智能客服成功響應了55%的非工作時間咨詢,客戶滿意度提升至86%,為售后服務智能化升級樹立了標桿。

智審通:全流程稽核智能化

傳統(tǒng)稽核流程因環(huán)節(jié)復雜、進度不透明、效率低下等問題,嚴重制約了企業(yè)運營效能。研華基于AgentBuilder智能體平臺,推出智審通智能審核解決方案,實現(xiàn)稽核全流程的實時監(jiān)控與可視化。平臺可自動解析各類表單文件,并借助AI技術完成多語言翻譯、知識檢索與問題追蹤,快速生成精準稽核結果并自動分配任務責任人。同時,智審通支持構建統(tǒng)一稽核資料庫,打破數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效整合與實時共享。這一創(chuàng)新顯著提升了稽核效率,降低了人工工作量,同時確保了稽核結果的一致性與準確性,為企業(yè)供應鏈合規(guī)運營與風險防控提供了強有力的智能化支撐。

4未來已來你的供應鏈距離「自進化」還有多遠?

在數(shù)字化轉型的大潮中,研華智能體平臺正以其強大的智能化能力,為供應鏈管理帶來前所未有的變革。這不僅是工具升級,更是企業(yè)決策范式的重構——從“人腦+經(jīng)驗”轉向“AI+實時數(shù)據(jù)流”。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:研華AgentBuilder智能體平臺,解鎖供應鏈管理的AI密碼

文章出處:【微信號:研華智能地球,微信公眾號:研華智能地球】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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