智能體技術與孿生工廠業務場景的融合，聚焦生產調度、質量管控、設備維護等關鍵環節，通過分布式智能決策實現業務流程的動態優化，提升生產運營的靈活性與效率。

1. 生產調度智能體動態協同

傳統生產調度依賴固定排程方案，難以應對訂單變更、設備突發狀況等動態變量。孿生工廠設計服務通過部署生產調度智能體，實現多工序、多資源的動態協同——智能體可實時采集訂單需求、設備狀態、物料庫存等數據，在虛擬空間中模擬不同排程方案的效果，自動調整生產序列與資源分配。捷瑞數字為某裝備制造企業打造的孿生系統中，生產調度智能體能夠根據緊急訂單優先級，自動協調焊接、組裝、涂裝等工序的產能，當某臺焊接設備突發故障時，智能體在虛擬模型中快速推演產能缺口，將任務分流至其他空閑設備，確保訂單交付節奏不受影響，避免了傳統調度模式下的人工協調滯后問題。

2. 質量管控智能體異常追溯

光電、半導體等高精度制造領域，質量缺陷的追溯需覆蓋“設備-工藝-物料”全鏈條，傳統人工排查效率低且易遺漏。孿生工廠設計服務通過質量管控智能體，構建“缺陷特征-工藝參數-設備狀態”的關聯模型，當檢測到質量異常時，智能體可自動回溯生產全流程數據，定位問題根源。在某光電組件工廠項目中，捷瑞數字的質量管控智能體通過分析虛擬模型中的參數曲線，發現某批次產品的光學性能偏差與某臺鍍膜設備的溫度波動相關，隨即觸發設備參數校準建議，同時標記同批次受影響產品進行復檢，大幅提升了質量問題的響應速度與追溯精度。

3. 設備維護智能體工單聯動

設備維護的“被動搶修”模式易導致非計劃停機，孿生工廠設計服務通過設備維護智能體，實現“預測預警-工單生成-資源調配”的聯動閉環。智能體基于設備運行數據（振動、溫度、能耗等）構建健康度評估模型，提前預判故障風險，并自動生成包含維修步驟、所需備件、人員調度的工單。捷瑞數字為某化工企業設計的設備維護智能體，當監測到反應釜攪拌電機的振動特征異常時，不僅觸發本地預警，還通過孿生模型模擬停機維修對生產進度的影響，在工單中同步建議調整后續生產計劃，使維護工作與生產節奏實現無縫銜接，減少了停機帶來的產能損失。