威士顿亮相半导体设备及零部件精密加工论坛：以工业智能体协同赋能生产管理新模式

10月30日，由荣格工业传媒主办、求是缘半导体联盟协办的2026（第五届）半导体设备及零部件精密加工论坛在上海举行。上海威士顿信息技术股份有限公司参与本次活动，并与行业嘉宾交流AI赋能工业生产的思路与实践。

论坛上，威士顿董事、副总经理、创新研究院负责人张伟先生发表《打通AI应用孤岛，工业智能体赋能生产管理新模式》主题演讲，分享威士顿在制造业智能体应用的探索与成果。

PART.01

为什么要打通——

让单点AI的价值，形成合力

在质量检测、设备维护、工艺优化等特定应用场景，AI已被越来越广泛应用，但各环节之间仍可能存在“数据在，但拼不起来”“AI 说得出，动不了手”的问题。

张伟先生指出，数据、模型、流程、组织和生态之间的割裂，形成了“AI应用孤岛”，导致“智能化价值无法叠加、难以持续释放”。例如，一台设备出厂检验不合格，订单、设计变更、装配和检验记录分散在不同系统，工程师仍需手工拼接数据，才能追溯原因。单个环节发现了问题，后续分析与处置却未能及时衔接。

因此，工业AI需要进一步从单点智能走向相互协同。

威士顿提出构建具有前瞻性的数智模型驱动模式——将分散的数据、业务与模型组织起来，让不同能力围绕生产任务协同发挥作用，形成“从业务中来到业务中去的数智模型价值链”。

PART.02

如何打通——

统一数据语言，贯通业务与执行

围绕这些问题，张伟先生介绍了威士顿“轻量化、可组合、可令 AI 持续迭代”的制造业AI信息化体系模型。

首先，让不同系统的数据能够相互对应。通过统一描述设备、物料、工序、故障等对象及其关系，构建企业自主的“数据语义地图与统一数据视图”，为AI理解生产现场提供依据。

在此基础上，将业务功能与专业模型“按场景封装为可复用能力单元”，由智能体按需调用、组合。例如，处理质量异常时，可以联动检测结果、过程数据与相关业务功能，共同支持分析和处置。

张伟先生强调，工业智能体应用的前提是“信息化、AI 应用、数据应用、形成闭环链路”。大模型负责理解与规划，工业知识支撑专业判断，业务系统与工具落实执行，共同形成“感知—分析—决策—执行”的完整业务闭环。

也就是说，让数据对得上、能力调得动，并让分析结果进入实际生产流程。

PART.03

打通后能实现什么——

串联检测、预警与改进，形成质量闭环

结合质量管理场景的案例，张伟先生介绍了威士顿在质量视觉检测、统计过程控制（SPC）和综合质量管理（QMS）方面的智能体能力。

视觉检测发现缺陷。在精密装配案例中，工位相机自动取图并与配置物料清单比对，检出螺钉漏装和端子反装，在工位完成在线拦截，避免异常流入电测与调试环节。

SPC监测过程异常。围绕装配扭矩、关键尺寸等参数开展统计分析，识别生产过程中的异常变化，并衔接风险评估与预警，推动质量管理从“看趋势”到“触发动作”。

QMS承接后续处置。通过质量检测、SPC检测、预警分析、质量改进、验证沉淀五类智能体协同，串联原因定位、措施下发、效果确认与规则更新，实现“从单点到整体的质量管控”。

三方面能力相互衔接，使发现的问题进入处置流程，也让处置结果反馈到检测与分析环节。这正是演讲中提出的“以智能体串联工艺间专业质量模型”，让专业能力共同服务于生产质量改善。

PART.04

展位交流，共探工业 AI 应用

论坛期间，威士顿展位也吸引了众多业内人士驻足交流。公司团队与到访嘉宾分享工业智能体的应用思路与实践经验，交流AI赋能工业生产的需求与落地机会。

关于威士顿

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近年来，威士顿持续推进人工智能技术研究与产业实践融合，以“帮助企业成功落地AI应用”为己任，聚焦智能制造、金融科创、智慧交通等重点领域，持续开展人工智能前沿技术研究与场景创新实践。

通过将智能体、多模态应用、机器学习、本体论等技术与行业场景深度融合，公司已形成覆盖生产管理、质量管控、设备运维、研发设计、安全管理等领域的系列化AI解决方案，逐步构建起面向多行业、多场景的人工智能产品与服务体系，助力企业实现AI应用落地。