由AI代理驱动的流程自动化，以实现动态生产效率和智能设备的集成

《JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING》：AI agent-driven process automation for dynamic production efficiency and intelligent equipment integration

针对传统智能制造在数据整合、实时决策等挑战，提出基于多智能体系统的动态制造环境框架（MAS-DME），融合分层强化学习优化设备控制和资源调度，实验验证其显著提升效率、资源利用率及故障响应速度。

　　

摘要

随着智能制造和物联网技术的快速发展，传统的基于规则的自动化在多源数据集成、实时决策和跨设备协调方面面临着重大挑战。本研究提出了一种基于去中心化多智能体系统（MAS-DME）的新型动态制造环境框架，该框架将多智能体架构与分层强化学习独特地结合在一起。MAS-DME包含两个核心智能体：(1) 设备控制智能体，利用双深度Q网络（Double DQN）进行实时设备状态监控和自适应控制；(2) 资源分配智能体，采用分层强化学习实现动态且灵活的资源调度。为了验证所提出的方法，通过与现有生产控制方法进行对比实验来评估多个关键性能指标，包括生产效率、资源利用率、设备故障响应时间和产品质量。对比实验表明，MAS-DME显著提高了生产效率，优化了资源利用率，并大幅缩短了设备故障响应时间。这项研究不仅推进了智能制造中动态过程优化的理论基础，还为未来的应用提供了实用途径，包括智能供应链管理和自适应工业自动化。