设备数据孤岛
不同厂商、不同年代的设备通信协议各不相同，状态数据分散在多套系统里，难以统一采集和比对。
解决方案 / 工业自动化
让设备、控制与流程
协同运行
工业现场的卡点大多不在"要不要上 AI"，而在设备协议不统一、状态判断依赖老师傅经验。围绕设备接入、状态判断和流程控制，梳理可验证的自动化任务与实施路径。
查看常见痛点
INDUSTRIAL AUTOMATION
设备接入 · 状态判断 · 流程控制
- SCOPE
- 设备接入与协议统一
- SCOPE
- 运行状态判断
- SCOPE
- 流程控制与联动
现状诊断
行业痛点
异常判断依赖老师傅
设备异常的早期信号往往只有资深工程师能凭经验识别，人员流动时这类判断能力很难传承。
跨系统联动靠人工
控制系统、排产系统、质检系统之间的联动多依赖人工传递和二次录入，响应链条长且容易出错。
故障处理响应滞后
设备停机或参数漂移往往在造成产出损失后才被发现，处理已经错过最佳窗口。
从一项真实任务开始
实施路径
不从一次性替换现有系统开始。沿用猎豹移动自身 AI Native 转型与线下实战工坊的推进方式，由业务负责人确认问题，FDE 与一线工程团队共同拆解，用现有设备数据先完成小范围验证；验收口径、人工复核和回退机制在启动前确认。
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01
跨协议设备语义统一接入层
基于协议适配与语义映射（Ontology Mapping）构建统一设备孪生（Digital Twin）模型，消解异构数据孤岛。
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02
时序状态推理与隐性经验建模
时序建模（Time-series Modeling）叠加因果图谱，将资深工程师的隐性判据蒸馏为可复用的推理模型。
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03
多智能体跨系统编排引擎
控制、排产、质检系统间由智能体集群自主协商（Multi-agent Negotiation），闭环替代人工传递。
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04
边缘推理与强化学习自愈机制
边缘侧实时推理（Edge Inference）叠加强化学习闭环，异常响应前移至参数漂移的早期节点。
用真实运行结果说话
验收标准
不预设 ROI、准确率或节省比例。启动前共同确认故障响应时长、停机时间等业务基线和观察周期，只有真实运行结果达到双方约定，才进入下一阶段。
异常发现更早
状态异常从"停机后排查"变为"漂移时预警"，处理窗口明显前移。
协同更顺畅
跨系统联动减少人工传递环节，工程师精力集中在真正需要判断的场景。
经验沉淀为资产
老师傅的判断经验固化为可复用的模型和规则，不再随人员流动而流失。
先诊断，再验证，再复制