通过文字或语音提问，即可调取生产、品质、供应链等方面的运营数据。    “通过智能体之间的协同，部分原本需要人工流转的流程实现了自动衔接。例如，品质智能体完成问题分析后，系统会自动生成改善任务，并下发给对应的品质巡检人员跟踪处理。”李鹏说。    人工智能的应用并不仅限于管理决策。记者发现，从跨境供应链预警到产品品质追溯，再到多语言培训体系建设，AI正深度融入这座工厂运营的多个环节。    目前，美的空调泰国工厂采用“中国总部+东盟区域+本地供应商”的供应体系，跨境链条涉及35个关键节点。“任何环节出现波动，都可能影响生产。”现场工作人员告诉记者，美的研发了基于AI大模型的跨境供应链韧性保障方案。该系统同步接入港口拥堵、航踪动态、台风预警等外部信息，并通过算法对未来21天的订单执行风险进行滚动评估。一旦触发预警，系统即自动联动排产、采购、物流三个智能体生成应对方案。    品质管理则是“出海”企业面临的另一项共性挑战。过去，海外市场反馈的质量问题往往需要经过收集、整理和分析，再反馈至生产端进行改进。由于海外工厂场景复杂、链条较长，一个问题的平均处理周期往往需要数月。    对此，工厂基于1200多万条质量问题数据构建知识库，并引入AI辅助分析工具。系统可自动分析原因、提出改进方向，工程师只需确认和选择处置方案。数据显示，2024年，该工厂市场问题维修率同比下降32%，成品不合格率同比降低50%，一次装机不合格率同比降低43%。    除了硬件与数据的协同之外，人才也是跨国工厂流畅运转的关键。调研期间，记者在厂区内遇到来自多个国家和地区的员工，多语言、多文化背景使传统培训体系难以直接复制。    在此背景下，工厂构建了多语种人才培养体系。依托AI翻译和数字人技术，原本以中文为主的培训课程被快速转换为泰语、缅甸语等多语种版本。而针对焊接、蒸发器固定等高风险岗位，相关培训则逐步实现数字化。在培训中心，员
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