🤖 AI Agent的崛起

根据Gartner的最新报告，未来三年内，AI Agent（人工智能代理）将成为企业数字化的重要驱动力之一。目前，AI Agent在企业中的应用还不足1%，但随着技术的不断演进，到2028年，预计将有15%的日常业务流程由AI Agent自动化完成。例如，目前一些领先企业已经开始在客服、数据处理和库存管理等场景中应用AI Agent，初步验证了其在提高效率和降低成本方面的潜力。根据McKinsey的研究，到2028年，AI在企业中的应用有望带来数万亿美元的经济效益，进一步加速其普及。这标志着A术正从底层模型和基础设施逐步向更广泛的实际应用场景发展。

这种变革意味着企业的数字化转型即将迈入全新阶段。传统的业务流程往往依赖人工执行，然而，AI Agent的出现将能够自动化许多重复性和标准化任务，从而提高企业业务处理的效率，减少人为失误，提升整体运营水平。未来，企业的数字化能力将越来越多地依赖于AI Agent的部署和应用广度，这将是推动行业变革的关键驱动力。

🏭 制造业中的AI Agent潜力与我们的实践

在制造业中，AI Agent的潜力是显而易见的。从研发、生产、供应链、销售到服务，各个环节都可以受益于AI的应用。

• 🔬 研发环节：知识库型AI Agent能够整理和分析历史设计图纸和工程变更记录，为工程师提供数据驱动的决策建议。例如，在新产品研发过程中，AI Agent可以快速提取相关的历史经验，帮助工程师避免重复错误，缩短研发周期。

🙌 我们实践：我们通过将内部的研发代码架构培训给Agent Cody，让他能够理解我们的代码。产品经理再将自然语言描述的产品文档通过对话的方式跟Agent交流，然后神奇的事情就发生了——Agent自动生成了我们想要用的生产环境代码。

Chatgpt的官方Canvas

我们用Canvas的实践

• ⚙️ 生产环节：AI Agent具备强大的图像识别和检测能力，能够取代部分人工检查工作，提高效率和质量的稳定性。通过实时监测生产线上的产品质量，AI可以自动识别缺陷并进行分类处理，不仅减少了人工检测的工作量，还显著提升了检测的精度和一致性。

• 📦 供应链环节：在供应链管理中，AI Agent可以帮助企业优化采购计划，预测原材料需求，并有效地与供应商沟通，确保生产的连续性。通过实时监控库存和供应链数据，AI Agent能够及时发出预警，防止原材料短缺或过剩，降低供应链中断的风险。

• 🛒 销售与售后环节：AI Agent作为“数字员工”可以处理客户的常见问题，快速且准确地提供解答，从而提升客户体验。通过深度学习客户的行为和需求，AI Agent能够提供个性化的推荐和服务，进一步提高客户满意度和品牌忠诚度。

🙌 我们实践：这是我们在销售环节的Agent Sally，它能指导销售确定客户需求的真伪，当销售拜访市场时，它能帮助创建工作计划和内容，并在后台创建下一步的相关信息。此外，在销售管理过程中，销售之间经常会讲很多故事，在和客户现场交流时到底聊了什么内容、对关键需求是否清晰，不能只靠片面信息。所以我们结合了飞书妙记，将整个一小时的会议系统全程录制，对飞书妙记做 AI 分析。Agent会基于我方TOP SALES的销售经验，对于会议纪要中没有描述的需求痛点或决策者信息等给出建议，并将信息录入CRM。

化繁为简：一键录入CRM数据

激发动力：生成业绩排名、快速预估提成

百度CEO李彦宏曾在一次公开演讲中提到，未来企业可能不再需要传统的官方网站，而是通过企业的AI Agent与客户进行互动。这一设想描绘了一个未来的场景：AI Agent将能够掌握企业内部的所有知识，全天候地为客户服务，甚至提供个性化的解决方案。这种无情绪波动、7×24小时在线的数字化员工，将显著降低企业运营成本，提升工作效率。

🔍 当前制造业的挑战与数字化路径

尽管AI的未来充满希望，但中国制造业在大规模应用AI之前仍面临许多现实的挑战。例如，多品种小批量下的生产过程的透明度不足、质量追溯的困难、供应链上游交期与质量的波动等。这些问题需要通过数字化手段（如MES系统）——来逐步解决。

制造业面临的挑战

生产过程透明度不足会导致企业无法准确掌握生产进度，影响交付计划的制定与执行。而多品种小批量的生产模式则要求企业具备极高的生产灵活性，传统的管理手段通常难以有效应对这些需求。因此，建立透明、高效的生产管理体系是数字化工厂的第一步。

全流程追溯与全面质量管理是打造数字化工厂的一个进阶过程。确保每个生产节点都有清晰的记录，便于追溯与管理。接下来，通过数据的全面采集和分析，建立从生产到质量的闭环管理体系，形成对每个环节的精细化控制。从批次到SN的追溯，全面质量信息要完成闭环，这已经成为当前下游客户对于上游的必选项。

集成供应链上下游协同，是在工厂发展到一定规模之后，除了自身工厂的数字化，还希望将上游供应商的特定产线（如代工车间）的信息也要集成到自身平台之上，构建一套集成供应链平台。在全球化与精细化运营浪潮之下，各家企业分工更明确，将业务委外/分包是更经济划算的。

🚀 新核云的实践与探索

在新核云的实践中，我们发现，只有将生产过程、质量管理、供应链协同等基础环节完全数字化，才能为AI Agent的应用打下坚实的基础。例如，为了解决生产过程中的透明度问题，我们通过一系列数据采集设备和标签追踪技术，实现了每个生产节点的精细化管理。这不仅让企业能够实时掌握生产进度，还为未来AI的应用积累了宝贵的数据基础。

在质量管理方面，我们引入了AI Agent，对产品的质量数据进行实时监控和分析，帮助企业在早期发现潜在的质量问题，减少返工和废品率。AI Agent还能够对历史数据进行深度学习，找出影响质量的关键因素，帮助企业持续改进质量管理体系。

我们也在积极探索如何利用AI赋能制造业。例如，通过AI视觉检测代替人工重复性工作，提高效率和精度；通过与飞书等协作工具的集成，实现工厂内部和上下游供应链之间的实时信息共享和协同。通过这些应用，我们相信AI将逐步融入制造业的每一个环节，成为企业不可或缺的“数字助手”。

此外，我们与多家合作伙伴密切合作，共同打造完整的智能制造解决方案。例如，我们与硬件设备供应商合作，将AI Agent集成到生产设备中，使设备具备自主学习和优化能力，从而进一步提升生产效率。同时，我们与ERP系统供应商合作，打通企业的各类信息系统，实现全方位的数据共享和业务协同，实现跨企业之间的数据与业务的协同。

🤔 AI不是万能的，但它是最佳助手

尽管AI的前景令人兴奋，但我们必须认识到，AI并非万能。它无法完全替代人类的创造力和复杂的决策能力，但可以通过提升效率和减少人为失误，成为我们最好的助手。因此，制造业的数字化转型应以基础管理的完善为前提，逐步向AI赋能过渡。只有这样，我们才能迎来真正的智能工厂时代。

AI Agent的应用能够大幅减轻员工在重复性、标准化工作中的负担，使他们能够将更多精力投入到创新和复杂任务中。AI的引入不仅是对效率的提升，更是对企业组织结构和运营模式的变革。在这样的变革过程中，人机协作将成为新的常态，企业需要不断调整和优化，以实现人力与AI的最佳结合。

🌟 展望未来

新核云致力于通过数字化手段帮助制造企业解决当前的痛点，同时积极探索AI的应用场景，以实现真正的智能化工厂。在未来，我们期待与更多的合作伙伴一起，共同推动中国制造业向智能化、数字化方向发展。我们相信，AI与制造业的结合将创造前所未有的机遇和价值。

未来的智能工厂将不仅是一个生产产品的场所，而是一个充满智慧的系统。在这个系统中，物理世界与虚拟世界将全面融合，每台设备、每个产品、每条生产线都将成为数据的一部分，实时与整个系统进行信息交互。通过这种高度协同的智能化系统，企业将能够更加敏捷地应对市场的变化，实现快速生产和按需定制的目标。

我们也坚信，智能化的未来不仅属于大型企业。通过不断降低数字化和智能化的门槛，我们希望更多的中小企业也能够享受到这一变革带来的红利。我们将继续致力于提供灵活、易用的解决方案，帮助各类制造企业实现数字化转型，共同迎接AI时代的到来。