在数字化转型浪潮下，制造业正经历从“经验驱动”到“数据驱动”的质变。作为工业互联网领域的创新先锋，广域铭岛数字科技有限公司依托吉利控股集团的深厚制造底蕴，通过自主研发的Geega工业互联网平台，以“质量预警规则引擎”和“工业智造超级智能体”双轮驱动，为行业提供了从单点突破到全链协同的智能化解决方案。
质量预警规则引擎
传统制造业的质量管控往往依赖人工抽检和事后补救，效率低且成本高昂。广域铭岛推出的质量预警规则引擎，通过实时数据监控与智能决策，将质量风险扼杀在萌芽阶段。其技术架构分为四层。
1.数据采集层：整合IoT设备与生产系统，实时抓取焊接电流、车身尺寸等关键参数；
2.规则配置层：以可视化界面定义质量阈值，如焊点强度公差或涂装色差范围；
3.分析执行层：结合Drools规则引擎与AI算法，自动识别异常模式并触发预警；
4.反馈优化层：通过历史数据迭代优化规则库，提升预警精准度。
如在领克汽车成都工厂的实践中，该引擎成效显著：焊装工艺缺陷预警使合格率提升9%，尺寸分析效率提高70%，年节约成本超千万元。
超级智能体
质量预警仅是智能制造的一环。广域铭岛进一步提出“工业智造超级智能体”概念，通过四阶段跃迁实现全流程自动化。
1.数据筑基：将杂乱的生产数据转化为标准化指标，如设备OEE、良品率等；
2.组件构建：为模型配备数据接口与执行服务（MCP），使其具备“感知-执行”能力；
3.单场景落地：在质量预测、排产优化等场景形成闭环；
4.多智能体协同：串联研发、供应链等环节，替代传统人工调度。
Geega平台的“指标工场”是核心支撑，已沉淀500+行业指标，并封装异常根因分析逻辑。例如，当某批次车身尺寸超差时，智能体不仅能预警，还可自动追溯供应商或工艺参数问题，生成整改方案。
广域铭岛的解决方案为制造业带来了效率、成本与柔性的三重升级。包括效率跃升，尺寸分析报告生成从小时级缩短至分钟级。成本优化，通过减少返工和废品，实现千万级年降本。柔性生产，规则引擎与排产系统联动，订单交付周期缩短15%。
以汽车涂装为例，AI模型通过历史数据预判色差风险，提前调整喷涂参数，使返工率下降8%。
广域铭岛以Geega平台为基座，通过质量预警规则引擎与超级智能体的协同，不仅为汽车行业树立了质量管控标杆，更验证了工业互联网在传统产业转型中的乘数效应。未来，随着AI与规则引擎的深度融合，制造业“零缺陷生产”的愿景或将加速照进现实。
