基于腾讯云智能体开发平台 ADP 构建
ADP FDE制造行业场景包
从售后边缘，到产线核心。基于 ADP 智能体开发平台打造故障定位、供应链风险识别、工艺文档问答、视觉质检四大智能体，让 AI 在制造企业一步一个台阶，每一步都有价可证。
四大核心场景
从售后服务到产线质量，覆盖制造企业关键环节
场景 01 · 售后
设备故障定位助手
协同型 · 人来兜底售后工程师输入故障现象，智能体从失效分析库中找出最可能的原因，新人也能达到老师傅的定位速度。
- 故障信息不全时，自动引导补充完整
- 自动定位失效分析档案，工程师复核确认
- 按匹配度输出原因清单，每条附判断依据
接入能力
工作流引擎失效分析知识库人机复核智能研判
场景 02 · 供应链
供应链风险识别
全自动型 · 一句话触发一句话发起全网风险调查，自动完成资讯搜集、风险研判与多级供应商影响分析，输出可直接行动的清单。
- 风险资讯自动搜集与真伪核实
- 按高、中、低风险自动分级
- 穿透多级供应商，定位影响范围
接入能力
智能编排资讯搜索自动报告影响清单
场景 03 · 产线知识
工艺文档智能问答
协同型 · 随问随答全套项目手册与工艺文档接入知识库，业务人员人话提问即可拿到有依据的准确答案，盘活沉默知识资产。
- 手册图纸都能读，图表也能理解
- 行业黑话与标准术语自动对齐
- 答案附出处，可一键核对原文
接入能力
企业知识库多模态解析术语对齐前端集成
场景 04 · 产线质量
视觉质检 Agent
协同型 · 对话式操作把缺陷判断、成像调试与模型训练经验沉淀为质检技能，现场人员用对话完成标注检查、异常分析与归因报告。
- 标注与训练数据自动质检
- 对话式分析缺陷成因，自动出报告
- 换产换型，方案自动复用
接入能力
质检技能对话协同工作流换型复用
围绕制造业 AI 落地，沉淀三步推进方法论
不是四个孤立的工具，而是同一套底座上持续复用的能力组合
低风险起步
从离产线最远的售后切入，数据现成、人来兜底，用最小试错成本验证 AI 的真实价值。
稳步深入
每个场景都用可量化的成果说话——定位准确率、调查时效、质检一致性逐项兑现，让 AI 应用稳步走向更核心的环节。
平台复用
同一套 ADP 底座，知识库、工作流、人机协同与连接器能力逐站复用，方法论一站站沉淀，落地一站比一站快。
从售后到产线，智能体覆盖制造全链路
四大智能体覆盖售后、供应链与产线关键环节，共用同一套 ADP 平台底座，能力逐站复用。
设备故障定位助手
面向设备售后场景的故障归因助手。售后工程师输入故障现象，智能体自动匹配历史失效分析经验，给出最可能的原因清单与判断依据，工程师复核确认即可——让每一次故障定位都有据可查，新人快速达到老师傅水平。
供应链风险识别
面向采购与风控团队的全自动风险调查助手。从一句指令出发，自动完成全网资讯搜集、真伪核实、风险分级与多级供应商影响分析，分钟级产出风险全景报告与受影响供应商清单——过去人工盯盘数天的工作，现在一句话完成。
工艺文档智能问答
面向产线业务人员的知识问答助手。全套项目手册与工艺文档全部入库，图纸表格也能读懂，员工随问随答、答案附原文出处，让沉默的工艺知识变成随问随答的生产力。
视觉质检 Agent
面向产线质量的协同智能体。把缺陷判断、成像调试与模型训练的专家经验沉淀为可复用能力：重复性检测任务自动执行，复杂的异常归因由智能体对话式引导完成——一名现场负责人，也能推进质检项目从方案到上线的完整闭环。
基于 ADP 智能体开发平台的能力底座
基于ADP智能体开发平台 构建、治理、分发能力持续打造
失效分析 & 工艺知识库
风险穿透工作流
工作流 & 人机协同
多模态 & OCR 识别
MCP 连接器