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最近，不論是線(xian)上咨詢還是線(xian)下交流(liu)，我(wo)們收到最多的問題就(jiu)是“你們的Agent怎么落地？”
很多企業已經看到了 AI 在降本增效方面的潛力，但在如何落地上缺乏頭緒，無法應用到實際應用中。本文就以最近服務的一家客戶為例，詳細描述 AI Agent 在企業內落地執行的全流程，希望對大家有所啟發和幫助。
#1
定位問題、診斷問題
國(guo)內(nei)某(mou)領(ling)先的裝備(bei)制造業企(qi)業近(jin)期面臨著客戶投(tou)訴增多、生(sheng)產效率(lv)下降及(ji)人員(yuan)流失率(lv)變高等問題(ti)(ti)。通(tong)過(guo)市場調研(yan)和方案(an)比選(xuan)，該企業最終選(xuan)定藝(yi)賽(sai)旗作為智能化轉型合作伙伴，計劃通(tong)過(guo)部署AI Agent，系統性解決質量管控、生產協同和知(zhi)識傳承等關(guan)鍵問題(ti)(ti)，實(shi)現人力解放(fang)、效率提升和成(cheng)本優化，重(zhong)塑企業核(he)心競爭力。
要想(xiang)解決問題，首先需要發現問題。企業想要降本增(zeng)效，就需要明確成(cheng)本主要消耗(hao)在哪些地方(fang)。為了準確評估企業資源聚焦重點及可改善點，藝賽旗首先按照價值創造模型對企業流程進行了全面梳理。
價值創造模型
但僅有理(li)論分(fen)析是不夠的，必須還原實際業務流(liu)程才能準確定(ding)位問題(ti)。
以產品交付(fu)流程(cheng)（集成產品開發）為例，該企業在(zai)流程(cheng)和IT系(xi)統建設上(shang)投入了大量資(zi)源：銷售在(zai)CRM簽訂合同后(hou)自(zi)動生(sheng)成(cheng)研(yan)發(fa)工單，研(yan)發(fa)部門通過PLM完成(cheng)設計(ji)，生(sheng)產部門通過ERP執行(xing)制造(zao)，最后(hou)進(jin)入WMS進(jin)行(xing)庫存和物(wu)流管理。然而實(shi)際運營中，由于缺(que)乏全(quan)流程(cheng)視角(jiao)，各部門各自(zi)為戰，在(zai)時效評(ping)估和問題定(ding)位上(shang)花費大量精力(li)但毫無(wu)進(jin)展。
藝賽旗接手這一項目后，首(shou)先引入自研的 iS-RPM 流(liu)程(cheng)智能挖掘工(gong)具，通過在(zai)各個(ge)系統中導出近半年來所有訂單(dan)的執行情況并進行數據清(qing)洗，建立了(le)全流程(cheng)還原(yuan)視圖。各部門采用統一標準后，構建了透明的效率評估平臺，顯著減少了因標準不統一造成的內部消耗。
示意(yi)圖（非實際(ji)圖，示意(yi)功能(neng)）
從圖中可以(yi)清(qing)晰看出訂單交付各環節工(gong)(gong)作量及耗(hao)時。通過流程挖(wa)掘(jue)工(gong)(gong)具，企業首(shou)次(ci)清(qing)晰掌握了訂單交付全流程情況，并(bing)發現以(yi)下關鍵(jian)問題：
1
客戶需求(qiu)溝通不暢
由于(yu)前(qian)期溝通以銷售(shou)為主，后續溝通以產品設計為主，兩者(zhe)之間存在(zai)需(xu)求同步上(shang)的(de)(de)脫(tuo)節，遺漏部分需(xu)求導(dao)致設計方案或生產方案打回，導(dao)致浪(lang)費大量(liang)時(shi)間。在(zai)流程上(shang)的(de)(de)表現(xian)就是(shi)有大量(liang)返工；
2
跨(kua)系統同步耗(hao)時
在訂(ding)單管理系統、產品生命周期管理（PLM）系統與企業資源計劃（ERP）系統間，存在大量數據同步和人工核對工作，雖然系統上線之初有相應功能設計，但隨著公司業務發展，很大一部分產品已經不適用這套體系，需要手工同步，耗時耗力；
3
生產(chan)意(yi)外(wai)中斷高發
從流程上看，生(sheng)產環節耗時(shi)偏長，且(qie)有大量(liang)內部返工情況(kuang)發生(sheng)。進(jin)一步(bu)定位(wei)發現是部分設備年限(xian)較長，故障概率較高，目前設備維修人員能力較弱，解決問(wen)題時(shi)間(jian)長、成功率偏低。
通過業(ye)務(wu)流程還原和數據(ju)分析，藝(yi)賽(sai)旗初步定位到影響到企業(ye)運營效率的關(guan)鍵(jian)因(yin)素，且發(fa)現了AI技術的潛在應用價值(zhi)。
#2
AI Agent 設計和實(shi)施
針對流程智能挖掘(jue)定位出來的關鍵問題，藝賽(sai)旗(qi)建議客(ke)戶(hu)實(shi)施如下(xia)改進方(fang)案：
客戶需求 Agent
借助于大模型的 RAG 能力，將 CRM 中以及線上線下和客戶溝通形成的所有文檔納入統一知識庫中，自動總結歸納客戶需求，便捷搜索客戶需求原文，有效提升銷售人員和設計人員工作效率，避免需求遺漏導致的返工，加快全流程效率；
系(xi)統同步 Agent
以 RPA 為核心，快速上線 CRM 到 PLM 和 PLM 到 ERP 的信息同步和核對小工具，適應現階段的生產要求，并預留空間，支持后續新產品上線后的靈活調整；
設備(bei)維修 Agent
以大模型的 RAG 能力(li)為(wei)核心(xin)，將設備(bei)說明書、運(yun)(yun)行手冊(ce)、歷(li)史維修記錄等信息(xi)納入知識(shi)(shi)庫中，通過(guo) RPA 抓取設備(bei)運(yun)(yun)行信息(xi)，識(shi)(shi)別設備(bei)故障類型和解(jie)決(jue)方案(an)，輔助維修人員(yuan)快速定位、解(jie)決(jue)問題。
以設備維(wei)修(xiu) Agent 為例，整體運行流程如下：
為了實現(xian)這一目標(biao)，需要從數據接入、文檔處理、索(suo)引優化(hua)、查詢(xun)優化(hua)等多個角度出發持續優化，以此(ci)實現(xian)準確高效的系統返回。
1
數據接入
在數據接入環(huan)節，存在部(bu)分設備(bei)獨立(li)運行(xing)、部(bu)分設備(bei)無接口、部(bu)分設備(bei)數據不全(quan)等問題。針對(dui)這個(ge)情(qing)況，我們采取了分階段實施方案：
一期時，我(wo)們優(you)先接(jie)入(ru)具備標準接(jie)口(kou)且數據(ju)類型完(wan)整的設備，建立基礎數據(ju)采(cai)集體系。二期通過(guo)視(shi)覺識別技術（采(cai)用(yong)攝(she)像(xiang)頭拍攝(she)+大模(mo)型解析）實現非標設備的數字化接(jie)入(ru)，為后(hou)續智能告警(jing)和預防(fang)性維護提(ti)供完(wan)整數據(ju)支(zhi)撐(cheng)。
2
文檔處理
為了(le)將(jiang)散(san)落在(zai)PDF、Word、Excel中的(de)海量技術文檔能夠被AI系統高效識別，我(wo)們針(zhen)對(dui)不同格(ge)式(shi)內容做了(le)相應處理(li)：
-
PDF文檔：精確提取文(wen)本信息，并對圖片內容添加專屬標(biao)簽(qian)（如設(she)備型(xing)號、故障類型(xing)、處理方案），保障后續數據內容的精準定位；
-
WORD文件：優(you)化段落(luo)結構，方便(bian)后續RAG環節精準定位到“故障現象描述”、“解決方案”等(deng)關鍵章節，保障數據庫的整(zheng)體可用性(xing)；
-
Excel表格：標準(zhun)化表格結構，確(que)保維修記(ji)錄、問題(ti)描述、解決(jue)方案(an)等(deng)內(nei)容(rong)都能(neng)被系統準(zhun)確(que)識別，并(bing)自動統計故障高頻(pin)部件。
3
索引優(you)化(hua)
我們通過為已入庫資源索引添加明確標記來提升整體召回率，包括設(she)備編號(hao)、故障代碼(ma)、文檔ID、設(she)備描述（支持相(xiang)似性標記，如數控機床、數控加工中心(xin)等）、故障現象描述和解決(jue)方案。
最終(zhong)設備(bei)維修Agent可以(yi)更(geng)全(quan)面地檢索相關信(xin)息(xi)，減少遺漏，從而更(geng)精(jing)準地匹配需求，快速(su)定位問(wen)題并提供(gong)有效解(jie)決方案，顯著提升故(gu)障(zhang)處理效率。
4
查(cha)詢優化
我們通過結合用戶對(dui)話(hua)歷史和現有知識(shi)庫，對用戶訴(su)求(qiu)進(jin)行映射(she)和要素提(ti)煉，從(cong)而提(ti)升問(wen)題的指向(xiang)性(xing)，確保能夠準確定位系統(tong)問(wen)題。
最終(zhong)實現的(de)效(xiao)果是：如用戶(hu)反饋“機床主(zhu)軸有異響”，設(she)備(bei)維修Agent會結合(he)現場(chang)照片定(ding)位設(she)備(bei)型號，同時查詢知識庫和手冊，對(dui)可(ke)(ke)能造成異響的(de)故(gu)障進行(xing)搜索(suo)排(pai)序，給出最可(ke)(ke)能的(de)原(yuan)因和解決方案(an)，有效(xiao)縮短故(gu)障排(pai)查時間。
#3
全流程提(ti)效(xiao) 26%
綜合(he)成本下降(jiang) 11%
遵循藝賽旗 BISM方法(fa)論（Business Insight業務洞察→ Identification &Solution問(wen)題定位→Solution Implementation方案實(shi)施→Monitoring持續優(you)化）的體系化落地，我(wo)們首先(xian)運(yun)用流程挖掘技術(shu)對企業(ye)運(yun)營進行(xing)全景掃(sao)描，精準識別出制約效率提升的關鍵(jian)業(ye)務(wu)堵點。隨后，通過大模型+RPA的智能(neng)組合(he)拳，實現了從數據采集到(dao)決策(ce)執行(xing)的閉環自(zi)動化改(gai)造。
項目最終交出(chu)了"全流程提效(xiao) 26%，綜合(he)成本下降 11%"的亮眼成績單，不(bu)僅超額完成客(ke)戶預期的(de)KPI指(zhi)標，更通過AI賦(fu)能為該企業建立了(le)可持續優(you)化(hua)的(de)智能運營(ying)體(ti)系。此次(ci)合作獲得(de)了(le)客(ke)戶高層領導的(de)高度(du)認可，也再一次(ci)彰(zhang)顯了(le)藝賽(sai)旗在自動化(hua)與AI Agent 領域的(de)專業實(shi)力。