一、背景：制造业流程系统的现实瓶颈
在大多数制造企业中，MES、ERP、WMS、SCADA 等系统已经覆盖了数据采集和执行层，但在实际运行中仍存在明显瓶颈：
生产排程依赖人工经验，异常处理依赖人工判断，跨系统协同依赖人工沟通。
系统具备执行能力，但缺乏持续决策能力，这导致流程虽然数字化，却难以真正实现闭环优化。随着业务复杂度提升，这种结构性问题愈发明显，也为 AI 智能体（AI Agent）进入流程系统提供了条件。
二、AI 智能体在制造业中的角色定位
与传统算法模块不同，智能体是一种长期运行的流程组件。
它不只负责一次性计算，而是持续感知状态变化、调整行为，并通过反馈修正策略。
在制造业系统中，智能体通常部署在以下位置：
- MES 与调度系统之间，承担排程决策
- 工业数据平台之上，承担异常判断
- ERP 与供应链系统之间，承担协调优化
- 管理系统与执行系统之间，承担信息转换
从系统视角看，智能体更像是“流程执行节点”，而不是独立业务系统。
三、生产流程的智能体化变化
1. 生产计划与排程
在引入智能体后，生产计划不再是周期性生成，而是持续更新。
智能体根据订单变化、设备负载、物料状态动态调整排程逻辑，人工主要负责目标和约束条件的设置。
这种方式减少了人工调整频率，也使生产系统具备更强的实时响应能力。
2. 设备运维与质量控制
在设备侧，智能体通过分析传感器数据和历史记录，识别异常趋势，并在规则范围内自动调整工艺参数。
质量控制由抽检为主转向过程数据驱动，异常可在早期被系统捕获。
3. 供应链与库存管理
智能体可以跨系统分析订单、库存、物流和供应风险数据，并据此调整采购与库存策略。
供应链运行方式逐渐从“计划驱动”向“反馈驱动”转变。
四、管理流程的系统性变化
1. 协调与调度机制变化
部分原本依赖人工沟通的协调工作被系统吸收，例如资源冲突处理、优先级调整与任务分配。
智能体在规则范围内自动完成这些操作，超出范围则触发人工介入。
2. 数据汇总与决策支持
管理系统不再只是展示数据，而是通过智能体生成动态分析结果，并对不同方案进行模拟对比。
管理者的工作重心逐渐转向目标定义与异常判断。
3. 异常处理与响应机制
智能体可以在设定边界内自动执行应急流程，而复杂异常则由人介入处理。
这种“分层响应机制”正在成为新的流程运行模式。
五、智能体在制造业中的能力边界
在当前阶段，智能体仍然依赖人类提供目标、规则和责任边界。
对于战略决策、组织协调、非结构化问题，系统无法替代人工判断。
因此，制造业中的智能体更适合承担流程运行责任，而非业务决策责任。
六、岗位与系统责任的转移
随着流程逐步被系统吸收，一部分岗位的工作内容正在发生转移：
- 执行与协调型任务向系统组件迁移
- 人的角色更多转向规则设计与系统治理
- 新需求集中在流程建模、系统监控和智能体运行管理
工程师需要同时理解业务逻辑和系统逻辑，才能有效参与这一过程。
七、工程实践中的关键关注点
在实际落地中，制造业引入智能体时需关注：
- 智能体的可控性与可回退机制
- 规则设计与人工干预接口
- 系统运行状态的可观测性
- 智能体行为的可审计性
- 与现有系统的解耦与集成方式
这些问题决定了智能体系统能否长期稳定运行。
八、总结：制造业流程系统的演进方向
从工程角度看，AI 智能体并不是一个新的独立系统，而是制造业流程系统中的长期运行组件。
制造业的智能体化，本质是流程责任从人向系统的逐步转移。
这种转移是渐进的、可控的，也是制造业流程系统演进的必然方向。
