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本文深入解析了AI Agent在国际工业与制造业的革命性影响，重点探讨其如何通过多源数据感知、自主决策、持续学习和边缘/云端协同等核心功能，解决数据孤岛、资产宕机、人才短缺等产业痛点。文章详细阐述了Agent在资产性能管理和质量控制中的应用场景，并量化了其带来的OEE提升、TCO降低等经济效益。此外，还展望了边缘自主运维、跨域协作等未来应用前景，强调了AI Agent作为智能制造关键驱动力的重要地位。

本文探讨了AI Agent在解决国际工业制造领域数据孤岛、预测性维护低效、劳动力短缺、供应链柔性不足和安全合规等关键痛点中的核心价值。文章详细分析了AI Agent在资产性能管理和工业质量控制中的具体应用场景及其闭环工作机制，量化了其带来的OEE提升、TCO降低、宕机时间减少等价值，并展望了边缘自主运维和跨域Agent协作等未来应用方向。通过引用世界经济论坛、麦肯锡等行业权威观点，证明了AI Agent在推动制造业数字化转型中的必要性和可行性。

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本文探讨了AI Agent在工业制造领域解决数据孤岛、资产维护低效、人才短缺等问题的关键作用。通过详解资产性能管理和质量控制两大场景的应用，阐明了AI Agent如何实现多源感知、自主决策及持续优化。文章指出，AI Agent不仅显著提升了运营效率与设备可靠性，其市场前景也非常广阔，预计到2030年将达471亿美元规模。此外，文章结合行业报告与实际案例，展望了边缘计算协作和人机共进等未来发展路径。

本文深入探讨了AI Agent如何以工业大模型为核心，解决国际制造业在数据孤岛、预测性维护、人才短缺、供应链韧性及安全合规等方面的核心痛点。通过具体的场景应用分析，展示了AI Agent在资产性能管理与质量控制中的实际价值，并量化其对OEE提升、TCO降低及碳排放优化等带来的显著效益。文章还展望了未来AI Agent在边缘自主运维和跨域协作等方面的潜力，强调其作为智能制造核心驱动力的重要性。

本文深入探讨了AI Agent在国际工业和制造业中的核心价值与应用前景。文章首先介绍了AI Agent的基本概念及其在解决工业数据孤岛、预测性维护低效、劳动力短缺等核心痛点方面的潜力。接着详细阐述了其在资产性能管理和供应链弹性优化两大场景中的具体应用，并分析了其感知、推理、规划和执行等关键功能模块。最后，文章量化了AI Agent带来的价值，如提升OEE、降低TCO、减少宕机时间、优化碳足迹，并展望了边缘自主运维与跨域Agent协作等未来趋势。通过引用权威机构如世界经济论坛、麦肯锡和IEC/ISO标准的观点，增强了文章的专业性与可信度。