AI助力AGV行业生产效率与服务质量智能跃升

文章来源：《确定性运维2.0案例集第3期》

一、业务背景

A公司专注于移动机器人技术的研发与创新，作为集小车与系统设计、制造、销售于一体的高新技术企业，其无反射激光制导技术在国内首屈一指，成功打破国外长期的市场垄断局面。然而，随着全球范围内1200+台AGV小车在600+个项目中在线运行，企业面临着厂区地域分散、故障定位困难、运维成本高昂等挑战。为此，A公司与华为云携手，引入华为云AI技术，打造出AI智能客服和AI智能问数应用，在降低售后服务成本的同时大幅提升企业生产效率。

二、业务现状

企业主要面临以下六个方面的挑战：

1、高要求的故障定位：AGV打造的无人工厂，移动机器人的问题定位专业要求度高，给工厂人员赋能难度大；问题定位难度大、效率低，机器停摆时间长，故障恢复慢。

2、运维成本需要降本：全球600+项目，1200+AGV小车并行在线，导致运维问题种类繁多；行业厂址地域分散，企业现场支撑与人员出差方面面临巨大成本压力。

3、人机交互不便捷：当前人机交互采用小屏模式，当人员置身于嘈杂的搬运作业环节中，其操作体验难以达到便捷高效的标准。

4、数据分析存在瓶颈：数字孪生平台数据指标固定，不支持自定义查询，业务分析不灵敏，无法快速查询多维度统计数据，缺少数据发掘能力。

5、缺少分析专题栏支撑：由于运营报告分析涉及大量系统操作，导致运营分析报告、大屏监控报表功能开发周期长。

6、效率提升待提速：已收集诸多生产类以及AGV移动机器人的物联网传感数据，急需数据拉通与联动，以便利用运行统筹数据助力企业APS优化。

三、方案实践

 为了解决六大业务挑战，AGV以华为云AI原生应用引擎为平台底座，在AGV及数字孪生平台上接入AI智能客服和AI智能问数应用。架构设计如下图所示：

      模型和算力为底座，把大模型和小模型接入到AI原生应用引擎。模型中心接入多个主流大模型，通过模型评测、模型路由为不同应用场景选择最合适的模型，以保证业务效果最佳；知识中心沉淀行业Know-How，通过知识工程提升大模型的表现，进一步支撑行业应用创新；Agent编排中心以Agent赋能人、事、物数字孪生，构建“千万级Agent”架构，打造Agent与自然人协同的新生产范式。我们通过AGV的售后知识库、售前知识库、案例集&经验库、经营知识库、产品数据知识库、研发经验知识库、生产数据知识库等，结合AGV行业知识库，打造NLP大模型。

      1.  AI智能客服

 在客户生产现场遇到无人叉车故障，如停摆或走线错误，会直接影响生产流程。客户通常会迅速联系AGV厂家的售后服务，但售后客服难以解决这些技术性问题，需要研发人员介入，这不仅占用了研发资源，也增加了企业的运维成本。特别是面对全球600多个项目和1200多台AGV小车的并行运维，以及地域分散带来的现场支持和人员出差成本压力，企业亟需通过技术手段降低售后成本并提升效率。

 为解决传统客服问题，华为云联合AGV推出AI智能客服应用。此应用以AI原生应用引擎为基础，融合AGV产品手册、维护指南和系统资料等，使大模型主动理解客户业务。AI智能客服应用可智能解析日志，定位故障，输出排障指引策略，辅助技术人员快速定位。

 当无人叉车在客户生产现场出现故障时，客户可第一时间通过语音与AI智能客服交互提问。AI智能客服能提供故障原因、给出解决方案、产品说明及常见问题解答等；并且大模型可拆解复杂指令让AGV自动执行修复作业，增强智能化体验。若问题复杂，研发工程师也可借助数字孪生平台实现远程故障定位与进度可视化，快速排障。如此一来，AI智能客服可替代或减轻研发工程师工作量。

      2.  AI智能问数

 AGV工业数字孪生平台，全面覆盖客户生产、管理与服务环节，赋予客户强大的数字化能力，赋能客户实现运营信息深度自主感知、智慧优化决策、精准控制机器人执行等工作。以AI原生应用引擎为基石，精心梳理客户业务逻辑，将AGV小车运行数据指标逐一整理，为客户打造清晰明确的目标定义以及统一标准的数据底表。让大模型深入理解作业过程数据，从作业量统计到车辆运行的各种状态数据，皆能精准把握。大模型开放API接口，与数字孪生大屏紧密相连，查询调用便捷高效。问数对话框的嵌入，将各类数据经其理解整理后，迅速输出详实的统计与分析结果。

 A公司与华为云携手并肩，共同构建AGV行业模型。将行业内分散的通用知识、宝贵的工程师经验以及纷繁的非结构化数据进行治理，凝聚AGV行业AI大脑。

 借助大语言模型的强大力量，一系列AI应用应运而生，AI智能客服利用自然语言处理技术与智能推理算法，为客户提供即时且精准的问题解答与技术支持；数据指南针基于大数据分析与可视化技术，为企业决策提供清晰的数据导向。这一系列举措不仅实现了AI对A公司业务的深度赋能，更推动了整个AGV行业向智能化、高效化、创新化的方向迈进，引领行业在数字化浪潮中占据技术制高点，重塑行业生态与竞争新格局。

      四、业务提升

       A公司依托华为云强大的AI原生应用引擎作为坚实的平台底座，在AGV及其数字孪生平台成功引入AI智能客服与AI智能问数应用，成效显著，不仅有效削减了A公司售后成本，还大力推动企业生产效率的飞跃。

       智能故障诊断：突破传统高门槛的问题定位模式，借助语义解析技术实现普通语义即可快速精准定障，更有7*24小时在线的AI专家随时服务，成功将售后服务成本降低50%。

      智能日志分析：如同拥有专业的AI产品研发专家团队，利用先进的AI日志解析技术，迅速提供故障解决方案，实现高效排障，故障定位效率提升10倍+，辅助决策效率也提升5倍+。

       实时人机交互：以语音交互方式快速定位问题，客户通过文本选择或语音指令可直接进行排障操作，极大地优化了客户试用体验。

      可视化呈现：与数字孪生平台深度融合，提供直观清晰的可视化专题屏，仅需一键操作即可生成辅助运营的专题报表。

      企业级行业模型构建：大模型深入理解AGV移动机器人作业过程中的各类关键数据，如作业量统计、运行里程、任务执行数、运行时长、车辆故障状态、充电情况以及空闲时间等，有力支持终端客户进行科学的生产决策，进而优化生产流程，辅助产能显著提升。

      交互式数据查询与分析：模型凭借强大的理解能力对数字孪生环节的各类数据进行深度剖析，经由自然语言问答交互，即可快速生成运营数据统计与分析报表，实现所想即所得。

      企业价值数据汇总：通过OCR技术聚合企业生产数据、AGV小车数据以及孪生地图数据等多元数据，实现多维度数据的关联挖掘新价值，高效完成数据价值转化。

      五、案例总结

 A公司以华为云AI原生应用引擎为平台底座，引入 华为云AI技术。AI智能客服应用融合产品资料让大模型理解客户业务，智能解析日志，智能定位故障，客户可语音交互提问，大模型还能拆解复杂指令让AGV小车自动修复，复杂问题可借助数字生平台远程定位与可视化排障。AI智能问数以该引擎梳理业务逻辑，整理数据指标，大模型理解作业数据并开放API接口与数字孪生大屏连接，输出统计分析结果，还共同构建行业AI大脑，生成多种AI应用。

 通过AI大模型以及AI原生应用引擎的赋能机制，A公司从技术层面得以全面革新,新一代产品将拥有更强的自主性与适应性，可精准应对各类复杂运营数据的分析处理，同时，产品智能化程度的提升，从技术根源上降低售后服务成本，也为客户提供更便捷、高效的服务保障。