今天是2026年1月7日。欢迎来到《前沿智造》深度访谈节目。我是主持人闻道瑞伟。

制造业的数字化转型已进入深水区，和所有传统的制造运营绩效指标体系和数字化系统一样，作为衡量生产效能的“黄金指标”——整体设备效率系统，正站在一个技术十字路口。一边是运行多年、稳定但略显僵化的传统信息化架构；另一边是如火如荼、充满想象力但也伴随不确定性的AI技术浪潮。一个核心的争议浮出水面：我们是否有必要，以及应该如何，用AI技术改造我们的OEE系统？

为了深入探讨这个议题，我们今天非常荣幸地邀请到了两位在各自领域极具分量的专家。一位是来自国内某顶级制造企业的制造运营管理专家，王守业先生。王总深耕制造业信息化、精益生产与持续改善超过二十年，是业界公认的实战派。另一位是专注于工业人工智能技术落地的首席科学家，李智深博士。李博士在AIAgent、多模态大模型与工业系统融合方面有着深厚的理论功底和丰富的项目经验。

目录

OEE的价值基石与现有系统的能力边界

AI技术的颠覆性潜力与传统系统的瓶颈

改造的必要性辩论与必须补足的价值环节

技术方案构想与潜在风险剖析

共识、分歧与行动建议

提前剧透一下，两位专家各自代表了两种不同的观点。王守业先生持“谨慎”观点，从制造运营的稳定性、投资回报和务实角度出发，认为对现有OEE系统进行全面的AI改造并非当务之急，甚至可能引入不必要的风险。而李智深博士持“积极”观点，从技术演进和未来竞争力的角度，认为AI赋能OEE是迈向下一代智能制造的必经之路，亟需尽快布局。

我们的讨论将围绕以下几个核心子问题展开：

1.OEE系统的主要功能和用户价值是什么？

2.现有OEE系统在企业制造运营持续改善活动中的端到端覆盖能力如何？存在哪些欠缺和限制？

3.AIAgent、LLM、MCP、Skills等技术相比传统数字化系统，有何显著优势？

4.基于以上，OEE系统使用AI技术改造的必要性究竟有多大？

5.如果要改造，OEE系统在端到端持续改善能力上必须补足哪些价值环节？

6.AI改造可能的技术方案是什么？

7.AI改造会引入哪些系统复杂度、故障点等负面运维问题？

希望两位专家畅所欲言，为我们呈现一场思想碰撞的盛宴。

OEE的价值基石与现有系统的能力边界

主持人：感谢两位参与本次深度访谈节目。我们首先夯实讨论的基础。请王总先为我们简要阐述一下，OEE系统的核心功能和它为制造企业带来的根本性用户价值是什么？

王守业先生：谢谢主持人。OEE，整体设备效率，其核心功能非常清晰，就是量化与显影。它通过三个维度——可用率、性能开动率、合格品率——的乘积，将一个复杂的生产系统效能浓缩为一个直观的百分比数字。它的用户价值体现在几个层面：

第一，统一度量衡，为管理层提供了跨设备、跨车间、跨工厂的绩效对比基准。

第二，定位损失，将笼统的“效率不高”分解为停机损失、速度损失和质量损失，让改善有的放矢。

第三，驱动改善文化，它是精益生产和TPM的核心工具，通过持续追踪OEE，促使团队关注日常运营细节。

现代OEE系统通过自动化数据采集、实时仪表盘和标准化报告，将这些价值固化下来，让管理者能“看见”生产状态。在我看来，它的首要价值是稳定、可靠地暴露问题，而不是解决问题。后者是人和管理流程的工作。

主持人：李博士，您是否认同王总对OEE价值的概括？从AI视角看，这个“暴露问题”的系统，其能力边界在哪里？

李智深博士：我完全认同王总对OEE传统价值的总结，非常精辟。但正是这个“暴露问题”的定位，揭示了现有系统的核心能力边界，或者说，是其被动性和浅层性的体现。现有的OEE系统，正如王总所说，是一个优秀的“仪表盘”和“记录仪”。它能告诉你OEE从85%掉到了70%，能通过预定义的分类告诉你停机了多久，是因为设备故障还是换模。但是，它很难回答更深入的问题：“为什么会发生这次特定的故障？”、“这次换模时间为什么比标准长了20分钟？”、“质量波动的根本原因是什么？”系统记录的是“是什么”和“多少”，但缺乏对“为什么”的深度挖掘能力。这就是它端到端覆盖持续改善流程的第一个断点：从“数据”到“根因”的鸿沟。它提供了改善的起点，但无法提供抵达终点的地图。

王守业先生：李博士指出的这个点，在传统实践中，我们通过人为分析和精益工具来弥补。比如，通过安灯系统呼叫维修、质量工程师做8D报告、工艺员做动作分析。OEE系统提供数据输入，专家团队进行分析决策。这本来就是人机协作的合理分工。我不认为这是系统本身的“缺陷”，而是其设计定位。试图让系统自动完成一切，可能是一种技术理想主义。况且，很多企业连OEE数据都还没采集准确，空谈AI根因分析是舍本逐末。

李智深博士：王总，我理解您的务实态度。但问题在于，这种依赖人工的模式存在天花板。首先，响应延迟，专家资源有限，问题从发生到被分析可能有数小时甚至数天的滞后。

其次，经验壁垒，资深工程师的经验难以沉淀和复制，一旦人员流动，分析能力就下降。

第三，复杂性局限，现代生产系统异常复杂，关联因素多，人脑难以处理多变量、非线性的实时分析。

这正是AI可以介入的地方。它不是取代人，而是增强人。把工程师从繁琐的数据筛选和初步排查中解放出来，直接聚焦于最可能的根因和决策。这恰恰是OEE系统需要进化的方向：从一个“记录-展示”系统，升级为一个“感知-诊断-建议”的协同系统。

主持人：两位的争论已经触及了核心。王总认为现有系统在其定位上已经足够，深度分析应交给人和流程；李博士则认为现有系统的能力边界限制了持续改善的深度和速度，需要技术升级。让我们沿着李博士的思路深入。除了根因分析浅，现有OEE系统在支撑“端到端”持续改善闭环上，还有哪些具体的局限和缺口？

王守业先生：好，既然要谈局限，我可以从实际项目角度列举几个。

第一，数据整合之困。OEE系统通常专注于设备层级的时间序列数据，但一次停机的原因，可能关联到物料批次信息、当时的环境参数、上游工序的状态，甚至维护人员的操作日志。这些数据散落在ERP、MES、QMS、CMMS等不同系统中，形成数据孤岛。传统OEE系统缺乏低成本、灵活打通这些孤岛的能力。

第二，知识管理缺失。我们处理过的大量故障案例、维修经验、专家判断，都以非结构化的文本、图片、视频形式存在，无法被系统直接理解和复用。OEE系统记录了一次停机，但无法关联到历史上相似的案例和