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一汽集团试制部——汽车试制Multi-Agent平台
应用场景：汽车试制项目中跨7大专业部门、1200个零部件的协同管理、智能排程与风险预警
社区投稿案例
投稿方：匿名投稿者 · 服务商：一汽集团试制部（联合吉林大学机械与航空航天工程学院） · 收录时间：2026/9/23
本案例信息由投稿方提供、平台整理，尚未经人工核实，重要信息请以原文为准。
案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
工业制造 · 140余人团队
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
7大专业部门各约20人，人工协调1200个零部件、16个关键环节，存在协同效率低、预警滞后、数据孤岛问题
5. AI 介入在哪一步
AI承担跨部门协调和信息流转，替代原有人工调度与风险初筛环节；各部门人员仍负责专业决策和执行
6. 模型与架构
基于LLM构建Multi-Agent平台；含7大AI Agent系统；对接25个基础数据库与62个数据子集；采用3D可视化驾驶舱实时监控；未说明是否私有化、微调/提示词/检索策略
7. 数据基础（必填项）
整合生产制造、供应链、库存、项目管理等内部数据，供应商生产、物流、市场等外部数据，以及IoT设备、RFID等物联网数据；累计20GB；原文未提清洗与标注投入
8. 效果
项目周期原值→缩短15%（统计口径：整体试制周期）；风险预警准确率85%→85%以上；预警提前期原值→7–14天；AI采纳率/准确率仅提预警准确率≥85%
9. 投入
校企合作模式（吉林大学+一汽试制部）；具体预算、人力、周期、推理成本均未提供
10. 坑
投稿方未提供
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