AI驱动，低代码筑基：制造业安灯系统智能化升级实践
在数字经济与实体经济深度融合的当下，人工智能已从技术概念走向产业实践，成为驱动制造业高质量发展的核心引擎。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）于“人工智能+”产业发展中明确提出“推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用**。着力提升全员人工智能素养与技能，推动各行业形成更多可复用的专家知识。”强调技术落地要立足实际生产需求，解决产业痛点，与实体经济的深度融合，特别是在制造业这一国民经济的支柱产业中，实现AI技术的场景化落地，实现更高效、更透明、更智能的制造生产运营。
安灯系统：生产线的“神经末梢”，亟待智能化升级
安灯系统（Andon System）源于精益生产理念，是制造业生产现场的“神经末梢”，是保障生产连续性的关键工具。作为车间异常响应的核心枢纽，它通过灯光、声音等信号实时反馈设备故障、物料短缺、品质异常等生产中断问题，触发快速响应机制。通过灯光和声音信号，实时显示生产线上的异常状态，如设备故障、物料短缺、品质问题等，旨在第一时间暴露问题，促使相关人员快速响应，从而减少停工时间，保障生产流畅。传统安灯系统在一定程度上提升了现场管理的可视化水平，但随着制造精益化要求的不断提高，其固有的局限性也日益凸显：
一方面，问题响应流程依赖人工操作，需现场人员手动触发报警、填写异常信息，不仅耗时较长导致异常发现滞后，还易出现数据记录不全、描述偏差等问题；另一方面，信息传递渠道单一，安灯系统多依赖现场灯光或固定终端通知，仅靠灯光/广播难以精准描述问题，易导致相关负责人接收不及时信息不完整，错过最佳处理时机；此外，处理流程割裂，呼叫、派单、处理、验收环节数据难闭环，影响追溯与优化，业务人员也难以快速获取针对性数据支持，无法满足柔性生产下的高效决策需求。
这些痛点使得传统安灯系统难以适配现代化生产对“快速响应、精准协同、数据驱动”的要求，成为制约管理水平提升的瓶颈。为了弥补这一短板，将AI能力融入安灯系统，成为了一个极具价值的突破方向。
AI落地制造业的三大困局与低代码破局
然而，从技术构想到生产实践，AI技术在制造业的落地并非易事，仍面临多重现实挑战：
首先是AI智能体开发门槛高，传统开发模式需要大量专业技术人员投入，涉及复杂的算法调优和工程化实现，编码工作量大、周期长，制造型企业没有专业开发团队难以支撑AI智能体开发及相应场景落地；
其次，AI的应用效果高度依赖数据质量，制造企业内部往往存在ERP、MES等多个异构业务系统，数据对接难度大，接口标准不一、逻辑复杂，形成了一个个“数据孤岛”，AI模型所需的高质量数据难以高效整合；
更为核心的问题在于场景适配性不足，通用AI模型缺乏对特定行业、特定企业业务的深度理解，不懂工厂的专业术语，不了解独特的工艺流程，AI在行业场景落地必须结合企业实际业务进行大量定制化微调，才能真正贴合业务场景，而传统开发模式难以支持快速迭代优化。这些问题导致许多制造企业的AI应用停留在概念阶段，难以真正落地产生价值。
在此背景下，低代码开发平台成为破解AI落地难题的关键——通过可视化拖拽操作，低代码可大幅降低AI智能体的开发难度，缩短开发周期；凭借强大的集成能力，能快速打通多系统数据链路，为AI提供稳定的数据支撑；同时，其灵活的定制化特性，让企业无需依赖专业大模型开发团队，即可根据自身业务场景构建专属AI应用，并实现快速迭代，契合制造业AI落地的核心需求。葡萄城活字格企业级低代码开发平台，正是凭借这些核心优势，成为企业AI场景落地的重要支撑。
AI+安灯：语音驱动异常处理全流程实时闭环
鸿锐科技以工业场景实际需求为核心，通过活字格企业级低代码开发平台的可视化开发能力与多维度集成能力，实现AI技术与生产流程的深度耦合，打造集“AI安灯呼叫+AI考试学习”于一体的智能化解决方案，其中AI安灯呼叫系统聚焦生产异常响应场景，通过技术与业务的深度融合，实现从“被动处理”到“主动预警”的实质性转型。
该系统深度集成至企业微信，形成了全流程闭环的智能响应机制：
问题发现与异常发起
当生产现场出现异常时，车间人员无需再走到固定的呼叫终端或进行复杂的系统操作，只需要通过企业微信打开集成的系统应用，直接口述指令，例如“PU车间警示呼叫级别为高，请及时处理”。
系统处理与实时协同
系统后台的AI智能体自动将语音转化为文字，并完成与大模型的交互，精准理解指令意图后，自动生成对应级别的呼叫指令。
指令触发后，现场五色灯实时切换为相应颜色的警示，包含事件详情的企业微信消息同步实时推送至相关责任人，同时系统自动拨打品质人员电话提醒，确保信息触达的即时性与强制性。
异常处理与闭环机制
品质人员接到通知抵达现场后，通过系统签到启动处理流程，事件解决后由验收人员完成验收消缺。整个流程从发起、响应、处理到关闭，所有环节均在系统中形成闭环记录，全流程状态实时同步更新，相关记录在系统中留存，实现“抓实留痕、全程可追溯”的精细化管理。
AI+培训：知识库驱动的标准化能力提升
AI不仅可以赋能保障生产制造的实时异常处理体系，还聚焦人员技能标准化提升，深度融入员工能力培养体系，实现知识传递的智能化与标准化。
鸿锐科技基于活字格企业级低代码开发平台开发AI培训考试系统，区别于通用大模型，通过构建企业专属知识库，将工艺标准、操作规范、故障案例等知识资产体系化，与大模型结合，构建起贴合企业实际业务的专属知识体系。
针对传统培训考试主观性强、标准不统一的痛点，系统融合AI能力实现考核流程的标准化升级，AI可基于知识库内容与预设的考核标准，快速生成多样化考题，一分钟内即可完成50道题的批量生成，大幅降低出题成本与周期。考试过程中，系统阅卷评分，统计成绩与错题情况，既杜绝了人为评判的偏差，又能快速形成员工技能画像。这种标准化考核模式支持大规模高频次开展，帮助企业精准掌握每位员工的技能短板，为后续培训提供针对性方向，最终实现人员技能达标率的稳步提升，为生产质量筑牢“软实力”根基。
同时支持员工以自然语言提问获取精准解答，在日常工作中遇到技术难题时，可随时通过系统与AI智能体进行自然语言问答，智能体基于知识库精准输出专业、规范的解答，避免通用信息的干扰，提升员工响应能力和作业规范性。
以低代码为桥，“All-in-On”平台赋能，让AI深度扎根制造业场景
在“人工智能+制造业”的政策导向与产业升级需求双重驱动下，AI落地的核心命题早已从“技术可行性”转向“场景实用性”。葡萄城作为专业的软件开发技术和低代码平台提供商，始终聚焦企业用户的实际需求，以活字格低代码开发平台为核心载体，构建“All-in-On一站式AI智能体开发平台”体系化能力构建，为AI技术与产业场景的深度融合搭建坚实桥梁。
从AI安灯的异常实时响应到AI培训的标准化赋能，活字格让AI从抽象概念转化为看得见、摸得着的生产效能。未来，葡萄城将持续深化低代码与AI、物联网、工业软件的融合能力，以“赋能开发者”为初心，助力更多制造企业掌握数字化主权，让前沿技术真正下沉到生产一线，为制造业高质量发展注入持续动能，推动“人工智能+”在工业领域实现更广泛、更深入的价值落地。
