大模型的未来，是Agent还是App
在大模型的未来发展方向中，Agent与App代表了不同阶段和技术深度的应用形态。两者的核心差异在于自主性、复杂任务处理能力及交互模式。以下从技术演进、应用场景和未来趋势三个维度展开分析：
一、技术演进：从工具到智能体
1、传统App与
通过接收MES和仓储系统的操作指令和接收的实际物料，指导数字化工厂中自动化层的控制和驱动，确保其顺利生产。该层主要包括数据采集与监控系统、物流自动化系统和工业自动化系统等。通过这些系统能够对生产现场进监视和控制，能够提高自动化作业程度和仓库作业效率，节省劳动力，提高生产率。
2021-08-04
许多离散制造企业产品零部件的加工工艺繁杂、质量要求高。例如航天类产品，质检工作是生产的重要组成部分，需要对质检过程进行全面的管理，因此，质量数据采集是数据采集的重要组成部分。
2021-08-03
工业互联网平台应支持各类微服务组件提供商，围绕“人机料法环”等方面，快速构建人员技能、设备、生产资源、工业环境等一系列高度解耦、可复用的工业微服务及微组件等，并根据相应的使用情况，对其进行持续的迭代优化。同时，支持平台建设运营主体对各类微服务及微组件进行认证、注销等基础管理，以及微服务和组件的编排、调用等。
2021-08-02
智能制造能够搜集、理解环境和自身的信息，各组成单元能够依据工作任务需要，自行组成一种最佳结构，运用知识进行自组织，分析、判断和规划自己行为的能力。智能制造应用的知识均是知识库的知识，并在生产制造中不断学习、充实知识库，具有自学习能力。同时，还能在运行过程中对故障自行诊断、自行排除以及自行维护，使得智能制造系统能够自我优化适应各种复杂环境。
2021-07-30
由此可见，只有科学、有效地实现生成产数据采集，才能使得MES系统从根本上解决车间管理中计划跟踪不及时、设备利用率低、产品质量难以提升等问题。
2021-07-29
生产过程控制包括生产计划的动态更新、生产计划的调度、生产数据的实时采集和车间异常的实时反馈。MES系统生产过程管理模块对产品各工序的生产、检验、维保以及交付过程进行控制和指引，大大地提高了操作效率，减少操作错误的发生，实现生产过程精益化。
2021-07-28
