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东风奕派技术团队利用AI智能体，构建了“设备大师”，把拥有10年经验的老师傅的能力，变成了维修工人的标配。AI正成为产线上的新“老师傅”与新“质检员”。

凌晨，工厂里突然响起警报。升降机不动了，整条产线停下来，工人们也都停下来，等待维修。这一等，每分钟要损失1500元。

这是东风奕派科技职工汤俊给记者描述的一个场景，他刚入职时岗位正是设备维修。“现在，一分钟损失1500元的局面，被我们工厂的人工智能打破了。”

AI正成为产线上的新“老师傅”与新“质检员”。作为东风汽车集团旗下的科技电动品牌，东风奕派技术团队利用智能体，构建了“设备大师”，把拥有10年经验的老师傅的能力，变成了200名维修工人的标配，将处理设备紧急故障的平均响应时间从10分钟缩短至4分钟，并减少了25%的故障发生次数。

汤俊回忆，入职没多久，他就遇到了一个棘手的问题——升降机突然不动了，整条产线停下来。

按传统模式，他得先联机查程序，一行一行看，到底是哪个环节卡住了；然后翻开厚厚的电气图纸，把程序里的信号和图纸上的端子一个个对上；最后在车间成百上千台设备里找到对应的开关。整个过程花了大概10分钟。

修完之后，旁边的老师傅拍拍他的肩膀说：“干设备没个两三年上不了手，每个人都有这样一个过程。”

“但我发现，这习以为常的局面，背后藏着巨大的成本。”汤俊说。“设备停了，产线空转。折算下来，每停一分钟，损失就是1500元，10分钟1.5万元就没了。而这样的故障，几乎每天都在发生。这份学费非常昂贵。”

工厂十几年积攒了275份设备培训教材、2000多条故障维修记录、231份厂家说明书，还有372份设备管理基准书。这些资料放在文件夹里，但像汤俊这样刚入职的新人根本查不动、用不上；老师傅有经验，但他们下班了年轻人就“抓瞎”。

技术团队搭建了一个智能体，把这些知识全部喂进去，取名叫“设备大师”。 如今同样的升降机故障，只需要打开手机问一句，智能体直接告诉你：原因是什么、步骤怎么走、开关在哪。

10分钟的活，6分钟搞定，省了4分钟。但团队仔细复盘整个流程后发现，维修人员看到报警后询问智能体的过程也消耗时间。于是团队做了一个大胆的升级。设备一报警，通过Webhook——可以理解为设备和飞书之间的一根数据管道，自动把报警信息推到飞书工作群。智能体自动读消息、分析原因、给出解决方案，还能自动派单给对应的维修工人。

打开手机，答案已经在那了。不用自己问，不用等。解决时间从6分钟降到了4分钟。

然而，最好的维修是什么？是不发生故障。于是他们给关键设备装上了振动和温度传感器，用神经网络模型——简单说就是让电脑学会看设备的“体检报告”，把采集到的振动信号从时域转换成频域，持续分析它的变化趋势。再结合设备的机理模型，从结构和力学层面做交叉验证。一旦发现早期异常苗头，智能体就在群里提前通报：这台设备有风险，请安排人员介入。就这样，故障被拦在了发生之前。

三步下来，他们交出了亮眼的成绩单：处理故障时间从10分钟缩短到4分钟。年度停线损失减少约180万元。智能体回答准确率达95%，全厂维修工人几乎人人都在使用。

东风奕派武汉工厂设备保全室工段长雷斌说，以前天天在“救火”，现在大家有时间就去现场看、听、摸设备的运行状态，给设备加传感器，完善预测模型，协同AI一起进化，共同朝着零停机的目标努力。“AI把人从‘救火’模式里解放出来，去做更有价值的事情。”他说。