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自主工业控制代理

客户机密先进制造/半导体工厂
行业先进制造/半导体
核心技术边缘 SFT 7B 型号
ROI边缘控制| NDA下的私人KPI证据
边界匿名实施简介
01 /语境

工业 4.0 的刚性。

我们的客户运营着全球最先进的制造设施之一。尽管对工业4.0进行了大量投资,但他们的生产线仍然基本僵化。

控制逻辑被硬编码到可编程逻辑控制器(PLC)中。每当推出新产品变体时,专业自动化工程师都需要花费数周的时间来重写和验证逻辑,成本高昂。当传感器在硬编码定义之外发生意外异常时,整条生产线就会紧急停止,从而导致灾难性的生产延迟。

02 /摩擦

云端 AI 与工厂车间之间的差距。

客户设想使用 LLMs 来创建“软件定义制造”,其中生产逻辑可以通过自然语言进行更改。但将基于云的前沿模型注入工厂车间会遇到关键障碍。

  • 1.延迟和连接: 工业控制需要毫秒级的延迟。对于实时机器人驱动来说,工厂网络上的云 API 往返太慢且不可靠。
  • 2.数据主权: 制造 IP 和遥测数据是高度机密的,无法离开气隙设施网络。基于云的模型在架构上不兼容。
  • 3.领域无能: 现成的 LLMs 拥有丰富的常识,但无法理解专有工业协议、传感器遥测和严格的标准操作程序。
03 /解决方案

在边缘部署“实时 SOP”。

遥测
边SFT代理
生活标准作业程序

工厂遥测留在设施内,而边缘代理则对 SOP 更改和异常进行推理。

I. 特定领域 SFT(监督微调)

我们绕过了大量的通用模型。我们构建了一个专有的数据集,映射客户的复杂传感器数据、驱动命令和安全协议。高效 7B 模型上严格的 SFT 创建了一个特定于领域的控制层,其私有基准证据可以在 NDA 下进行审查。

二.事件驱动的代理框架

我们构建了一个闭环感知-行动引擎。 LLM 代理持续从工厂车间获取结构化遥测数据,动态运行并对异步事件实时做出反应 - 在满足先决条件时精确执行任务。

三.动态“生活标准操作程序”和异常推理

我们用语义提示替换了数千行 PLC 代码。客户现在可以通过更新自然语言文档来改变生产工作流程。当遇到 SOP 中未涵盖的意外传感器事件时,经过微调的代理会使用零样本推理来推断出最安全的缓解策略,而不是盲目地关闭线路。

实现软件定义制造。

边缘所有推理都在本地运行——零云依赖,零数据离开设施。
生活标准操作程序通过自然语言文档更新进行生产重新配置,而不是 PLC 重写。
异常推理代理通过未定义的传感器偏差进行推理,而不是触发紧急停止。
私人KPINDA 下提供重新配置时间、停机率和成本指标。

“我们不只是与数据聊天;我们指挥物理世界。”

相关实施简报。

为您的行业获取此架构。