NVIDIA FOX：工厂响应协调，人工审核边界

1. 在现有工厂系统之上添加管理智能体

FOX 是一种参考架构，即展示实现方向的设计示例，由工厂管理智能体向专业智能体分配任务并汇总结果。如同现场负责人向检测和分析人员分配工作，它会监测运营状况、调查缺陷原因并协调机器人作业。

西门子报告估计，受调查行业中的大型工厂平均每年因计划外停机，即未预定的设备停运，产生 2亿 5,300万 美元的成本。FOX 针对的并非数据缺失，而是汇集多个系统的证据并采取后续响应需要耗费时间和精力。

西门子埃尔朗根电子工厂每年生产超过 1,000 种产品，经常为新产品或订单切换生产。因此，应对紧急订单的生产规划和新产品检测准备被列为智能体应用案例。

2. 协助生产规划和新产品准备

在紧急订单案例中，使用 FOX 蓝图和 NVIDIA Nemotron 构建的智能体在西门子 Intelligence Center X 中运行仿真。它综合考虑成本、现有订单、供应水平和产线配置来调整计划，减少规划人员分别查询各系统的过程。据公司公布的数据，整套智能体系统最多可降低 20% 的成本。

新产品案例将西门子的产品生命周期管理软件，即管理从设计到报废信息的软件，以及 Process Preparation X，与 NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 结合。借助虚拟原型，即虚拟产品模型，以及合成训练数据，在实际生产前准备并优化自动光学检测，也就是通过摄像头查找外观缺陷的流程。据公司公布的数据，虚拟生产准备最多可将产品上市周期缩短 40%。这些案例分别针对紧急订单的成本调整和新产品检测准备时间的缩短。

3. 管理智能体与专业智能体的职责

管理智能体由语言模型、执行框架和隔离层组成。语言模型负责理解和生成文本、解读请求并制订计划；执行框架连接工具、记忆与专业智能体，管理工具和智能体的运行；隔离层通过隔离执行来控制运行环境与访问策略。开发者可按部署需求选择商业模型或开放模型，默认执行框架为 NemoClaw，也支持其他选项。

开发者连接数据库、生产系统和资源管理系统。管理智能体参考这些数据、手册与作业流程，解读现场状况。

专业智能体负责限定范围的任务并返回结果，例如视觉检测，或对随时间变化的测量值进行异常检测，即查找超出正常范围的数值。管理智能体据此确定后续响应。

4. 电路板缺陷调查中转交人工的时刻

除西门子的生产规划案例外，FOX 还展示了在电路板表面贴装电子元件的装配线缺陷调查示例，电路板是承载并连接电子元件的板材。调查始于光学检测警报。管理智能体调取电路板标识符和检测图像，请求二次判定。视觉检测智能体调用 NVIDIA Cosmos，将工厂手册与图像进行比对，并在推理过程中使用示例与指令。

若判定为可接受偏差，则附上继续生产的依据。若确认缺陷，则进行返工和原因调查；若判定不明确，则转交人工审核。

缺陷电路板的返工转运在数字孪生中通过 NVIDIA Isaac Sim 和 ROS 2 演示。数字孪生是在虚拟空间中重现实际工艺与设备的工厂模型。操作人员修复电路板、再次检测后进行包装。

根因分析智能体从电路板工艺履历，即产品所经历的各制造阶段记录中，汇集检测结果、元件贴装记录、电气测试结果和设备测量值。在疑似焊接缺陷案例中，它以电路板进出回流焊炉的时间为依据查找记录，并对照其他生产记录和手册分析原因；回流焊炉会加热熔化焊料后再使其冷却。结果整理成 PDF 报告，包含证据记录、可疑测量值、推测原因和建议措施，交由产线主管审核。

5. 自动化收益与现场责任

让智能体负责证据收集、初步分析和响应协调，可减少调查中的重复工作。相应地，开发者与运营人员的工作将转向各工艺环节的标识符、时间和单位关联，以及判定标准设置、输出验证和访问策略设计。

实际设备与机器人的连接需要按工厂分别集成，初期部署时建议在搬运电路板前取得操作人员批准。若选择完全在工厂内部署，模型与服务也必须在内部运行；使用外部模型时，则需审核传输的数据。

FOX 的核心不仅是将工厂任务交给智能体，还在于共同设计智能体执行的任务和需要人工判断的时刻。