设计 - 采购 - 制造 - 发运 全流程制造管理 智能体案例 中国交建·振华重工 AI Multi-Agent ETO 制造交付系统

项目背景

中国交通建设集团有限公司（简称“中国交建”）旗下的上海振华重工（ZPMC）是全球领先的港口机械和重型海工装备制造商。其业务高度依赖于ETO（Engineer To Order，按单设计）模式，即根据客户个性化需求进行定制化设计与制造。

在ETO 模式下，振华重工面临订单复杂度高、生产周期长、跨部门协同难、物料齐套率低等一系列管理挑战。为提升制造交付效率与质量，振华重工联合羚数智能，依托“百工大模型”，打造一套面向制造业的多Agent 智能协作系统，实现从设计到交付全流程的智能化升级。

痛点1：物料齐套率低

·供应链复杂度高：ETO 模式下，每台设备所需物料千差万别，难以标准化采购。

·计划不透明：物料状态更新滞后，计划人员无法实时掌握物料到位情况。

·人工协调频繁：需大量人力跟进供应商、仓储、装配等多个环节，效率低下。

痛点2：制造项目运营协同困难

·跨部门沟通成本高：设计、工艺、生产、物流等部门间信息割裂，响应慢。

·异常处理流程繁琐：如出现缺料、延误等情况，缺乏快速反馈机制。

·数据分散：ERP、MES、PLM 等多个系统之间 数据孤岛严重，影响整体调度。

痛点3：设计协同效率低

·变更频繁：客户需求变动导致设计频繁调整， 版本控制困难。

·知识复用率低：历史设计方案未能有效沉淀， 重复劳动多。

·评审流程沟通难：设计评审涉及多个专业团队， 沟通周期长。

项目价值与成果
物料齐套率显著提升

·提升幅度超过15%：通过物料状态可视化与自动预警，大幅降低缺料停工风险。

·缩短生产准备周期：物料提前识别与补货机制，加快开工节奏。

执行人力成本大幅下降

·人力成本优化90% 以上：原需多人轮班盯控物料与生产进度工作，现由 Agent 自动完成。

·操作门槛降低：一线员工无需精通ERP 系统，即可通过自然语言完成查询与指令下发。

生产计划准时率提高

·计划合理性增强：基于实时物料与产能数据动态调整计划。

·交付准时率提升：避免因缺料或工序延误导致的交付延期。

项目管理效率显著改善

·数据驱动决策：AI Agent 提供实时数据看板与趋势预测，辅助管理层科学决策。

·项目交付更可靠：全过程可追溯、问题可预警，项目风险可控。