天津日报 | 头版聚焦：数字经济的价值落到产业中去，菲特质量智能...

深入实施“人工智能+”行动，加快发展新质生产力，正成为天津推动制造业高端化、智能化、绿色化发展的重要抓手。在汽车及零部件、新能源、航空航天、生物化工等高端制造领域，数字化系统已经逐步普及，但企业在质量管理中仍面临一个共性难题：数据分散在不同系统和岗位中，质量问题往往要靠人工汇总、专家判断和线下督办，问题发现不够早、原因定位不够快、整改经验也难以长期沉淀。

通俗地说，质量智能体并不是简单替代人工检查，也不是再增加一套孤立的软件系统，而是把工厂里的设备数据、工艺记录、质量文件、缺陷案例和整改流程连接起来，让系统能够辅助企业更早发现质量风险、更快定位问题原因，并推动问题整改形成闭环。质量管理由此从“事后救火、人工汇总汇报”，逐步转向“风险预判、体系诊断、持续改进”。

菲特正围绕这一方向开展实践。依托自研菲凡工业垂类大模型和工业质量智能体平台，构建覆盖文档、数据、业务流程等多类资产的质量管理数字中枢，帮助制造企业把分散在现场的质量信息转化为可查询、可分析、可追溯、可复用的工业知识。

菲特已在海内外落地超过3600个工业应用案例，服务25家世界500强客户，应用场景覆盖汽车及零部件、新能源、航空航天、生物化工等多个高端制造领域。今年，菲特相关质量智能体方案还进入了美国特斯拉超级工厂，达成数百万元合作，体现出天津本土工业人工智能方案服务全球高端制造客户的能力。

在具体应用中，菲特质量智能体主要发挥四方面作用：一是沉淀企业质量知识，把制度文件、检验规范、工艺经验和历史缺陷案例转化为可检索、可追溯的知识库；二是打通质量数据链路，关联产线、供应商、客户反馈和生产过程数据，帮助企业发现异常线索；三是辅助问题闭环，推动责任分派、整改跟踪、效果验证和经验回流；四是服务管理决策，通过质量画像、风险预警和管理看板，让质量状态从“靠人汇报”变为“实时可见”。

以汽车及零部件领域为例，产品结构复杂、供应链环节长、质量追溯要求高，过去大量质量工作依赖人工记录、人工复核和人工协调。质量智能体落地后，可以帮助企业降低数据整理和报告编制成本，提高问题定位效率，并将一次次质量整改沉淀为可复用的组织能力。面向新能源、航空航天、生物化工等行业，类似能力也可延伸到批次追溯、工艺异常分析、合规审核和供应链质量管理等场景。

近年来，天津持续推动数字经济与实体经济深度融合，制造业智能化升级需求不断释放。作为天津成长起来的科创企业，菲特一方面深度联动本地高校、产业资源和制造业场景，推动工业智能体技术在本地产业中落地；另一方面凭借多年工业现场经验和客户积累，将天津工业人工智能能力带向全国乃至海外市场，形成“扎根天津、服务全国、走向全球”的发展路径。

未来公司将继续深耕工业智能体研发和制造场景落地，把更多工业现场经验沉淀为可复制的产品能力，持续提升制造企业质量管理效率和生产收益率，以本土科创力量助力天津打造具有全国影响力的智能制造产业高地。