智能体已进入许多工业领域，虽然基于智能体的流程自动化和预测性维护早已在许多企业中得到应用，但智能体未来可能发挥更大的作用。这些系统能够独立做出决策并自主执行控制流程——无需人工干预。

特别是在可能出现不可预见中断的动态生产环境中，智能体在主动支持流程、减少错误和提高效率方面具有巨大潜力。

在协同运作中，人工智能代理未来将能为不同工作步骤接管整个生产与维护流程

智能体实现的无缝监控

智能体在制造业中最具前景的应用包括基于机器数据的自主监控和所谓的“下一步”决策。在许多生产企业中，这一流程在很大程度上仍然是手动进行的。智能体通过持续访问集中存储的机器和传感器数据，并立即识别与标准值的偏差，从而优化整个流程。因此，智能体不仅可以分析机器的当前状态，还能基于历史数据预测何时可能发生故障。

这将显著提高维护效率，因为维修或更换备件可以安排在真正需要的时候进行而不是等到故障已经发生之后。另一个优势是：传统的监控系统通常只在发现问题时发送警报，而智能体可以直接提供操作建议，甚至自动启动措施。

通过智能体实现更精确的预测性维护

预测性维护已在许多企业中建立，但通过使用智能体，这些系统可以运行得更精确、更自主。智能体无需依赖简单的警告信号或统计模型，而是可以实时分析大量数据源，并识别出预示未来问题的模式。

一个主要优势在于，智能体不仅能够评估来自机器的工艺数据，还能纳入外部因素，如温度、湿度或生产周期。例如，智能体可以确定，机器在特别潮湿的环境中的磨损速度比正常条件下更快并基于此制定更精确的维护计划。

然而也存在挑战：为了使智能体可靠运行，它们需要大量高质量的数据。但许多企业尚未具备必要的基础设施来实时捕获这些数据并供相关系统使用。这时，像ServiceNow的AI Agent Orchestrator这样的现代平台就发挥了作用，它们整合不同的数据源并实现集中控制。

智能体在生产中的新应用前景

一个令人兴奋的发展是使用多个专门的智能体，它们共同形成一个网络，承担生产流程中的不同任务。AI Agent Orchestrator展示了这种协调如何运作。不是由单个智能体承担所有任务，而是由专门的代理负责生产的不同方面。

例如，一个代理可以专注于质量控制，而另一个则负责提高生产线的效率。一个上级的平台代理确保所有子代理高效协同工作。

合规性、透明度与用户友好性

在受到严格监管的领域——如制药或航空航天行业——所有生产步骤都必须精确记录。智能体可以在这里发挥关键作用，通过自动化流程来确保完全的透明度和可追溯性。专门的合规性代理确保所有决策都被可理解地记录，并遵守监管要求，从而使企业始终保持可审计状态。

同时，用户友好性对于这些技术的广泛应用至关重要。借助像ServiceNow的AI Agent Studio这样的平台，企业无需深入的编程知识即可满足自身需求。

长远来看，智能体在制造业中不仅可以提供支持性工作，更能作为独立的软件服务接管整个生产和维护流程。核心挑战将是在全面自动化与必要的人工控制之间找到平衡。