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某大型轨道交通装备制造集团 如何在 轨道交通装备制造 中协同落地 AI 知识库与智能体
为解决产品研发知识分散、跨专业协作难、售后服务响应慢等问题，该集团基于 HiNowly AI 知识库与 AI 智能体开发平台，构建了覆盖设计、工艺、制造、运维全链条的私有化知识中枢，并通过智能体联动 ERP、PLM、MES、CRM 等业务系统，实现设计规范问答、故障诊断、备件查询与巡检报告自动生成，有效提升研发效率和售后服务水平。
项目背景
轨道交通装备属于典型的高复杂度、高安全要求产业，产品设计涉及机械、电气、控制、材料等多学科，技术文档、标准规范、仿真报告、故障案例等知识资产庞大。随着产品交付量逐年增长和运维服务范围扩大，集团面临知识沉淀不足、跨部门调用困难、售后响应依赖专家经验等突出问题。集团希望通过引入 AI 知识库和智能体技术，构建企业级知识平台，并让智能体在真实业务场景中承担知识查询、数据分析和流程自动化任务，从而提升研发设计效率与运维服务质量。
项目总览
项目采用 HiNowly AI 知识库与 AI 智能体开发平台的一体化方案，在集团数据中心完成私有化部署，同时接入包括本地部署的专家大模型及国内外主流商用大模型，通过统一模型网关进行调度。知识库层面，连通 PLM、ERP、MES、CRM 和文件服务器，完成研发文档、标准规范、工艺文件、故障案例、运维手册等知识的自动解析、清洗、分块、向量化和元数据标注，形成集团级可信知识底座。智能体平台层面，通过可视化编排工具设计了三类核心智能体：设计规范问答智能体、故障诊断辅助智能体、售后运维报告智能体。这些智能体具备技能配置（如调用三维模型检索工具、故障代码查询工具）、工具调用（如访问 PLM 系统获取图纸、调用 MES 获取生产数据、调用 CRM 获取客户档案）、工作流编排（如完成从问题识别→知识匹配→方案建议→报告生成的全流程），且可设置定时任务自动生成日常运维简报和知识更新提醒。
项目痛点
研发设计资料分散在 PLM、文件服务器和个人电脑中，缺乏统一知识入口，工程师查找历史方案和标准规范平均耗时约40分钟；
工艺、制造、质量、售后各环节知识割裂，跨专业问题难以快速定位，导致设计变更和故障处理时重复沟通成本高；
售后运维大量依赖资深专家人工排查，故障案例与维修经验未结构化沉淀，新员工培养周期长，现场响应效率参差不齐；
车辆运维数据和设备告警信息分散在多个监控系统中，缺乏自动关联分析和报告生成手段，巡检和故障分析仍需大量手工操作；
系统建设需满足自主可控要求，原有信息化系统难以兼容国产化环境，模型与数据无法全部上公有云。
项目诉求
搭建企业级私有化 AI 知识库，实现多源异构知识统一接入、智能治理和高效检索；
通过 AI 智能体设计开发平台，构建覆盖研发、工艺、制造、运维的多个业务智能体；
实现智能体调用知识库、业务系统 API 和企业内部工具，完成复杂业务任务；
引入大模型并支持本地化部署，同时兼容国内外主流大模型接口，满足信创要求；
建立部门级知识空间和细粒度数据权限隔离，保障核心研发数据和客户信息安全；
通过自动化任务和定时任务机制，减少重复性工作，提升业务流转效率。
HiNowly 解决方案设计
统一接入和治理企业知识，通过可信检索与引用问答为智能体提供知识底座
支持智能体设计、调试、发布与运营，让业务人员快速构建场景化智能体
通过 Skill、工具调用和业务系统连接，让智能体从回答问题升级为执行任务
支持工作流编排、自动化任务与定时任务，串联知识、模型、工具与审批节点
支持本地及私有化部署、主流模型接入、权限隔离，并适配信创与国产化环境
支持对接 PLM、ERP、MES、CRM、文件服务器等30余个数据源，自动完成格式转换、去重、语义分块、实体抽取和向量化处理。通过内置规则引擎和人工审核流程，实现知识资产从采集到发布的全生命周期治理，保障知识库内容准确性和时效性。
基于混合检索（关键词+向量）和重排序机制，结合引用溯源与权限过滤，确保回答内容有据可依。系统支持多种问答模式，可针对复杂技术问题给出分步解析并标注来源文档，有效提升工程师对 AI 回答的信任度。
通过可视化画布设计智能体，支持多轮会话配置、Prompt 模板管理、插件挂载和调试预览。业务人员无需编码即可创建智能体，并一键发布到企业微信、Web 门户、移动 APP 等多个渠道。
将业务系统能力封装为 Skill，智能体可按需调用 PLM 图纸查询、MES 工序数据、CRM 客户信息、故障代码库等工具。工具调用日志完整记录，便于审计和回溯，并支持异常自动转人工。
内置任务编排引擎，支持触发式、定时式和事件式自动化流程。例如每天定时从运维监控系统拉取告警数据，结合知识库中的故障案例生成分析简报，并自动推送给相关责任人；新产品发布时自动更新知识库索引。
平台全面适配国产芯片、操作系统和数据库，支持纯内网环境部署。同时通过与本地专家大模型及主流商用大模型的双通道对接，满足用户对国产化、安全性和模型先进性并重的需求。
项目实施范围
部署 HiNowly AI 知识库与 AI 智能体开发平台，完成信创环境适配和私有化部署；
接入 PLM、ERP、MES、CRM 以及运维监控系统，实现知识数据与业务数据的实时同步；
建设覆盖研发、工艺、制造、售后、质量五大域的知识分类体系和统一知识门户；
设计并开发6个业务智能体，包括研发设计问答、工艺文件生成、故障诊断、备件推荐、售后工单助手、日常巡检报告助手；
配置 Skill 技能库，封装三维模型查询、故障代码匹配、备件库存查询等20余项原子能力；
搭建部门级知识空间，并按角色、项目、密级设置数据权限隔离策略；
完成与本地部署的专家大模型以及主流商用大模型的对接，并制定模型切换与灰度发布机制。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 需求分析与方案设计 | 4周 | 完成业务调研、场景梳理、知识分类体系设计、智能体蓝图规划及部署架构评审。 |
| 平台部署与知识接入 | 6周 | 完成 HiNowly 平台私有化部署、信创环境适配、多源数据连接器配置、首批知识库上线及数据清洗治理。 |
| 智能体开发与技能构建 | 8周 | 完成6个业务智能体的流程设计、Prompt 调优、20余项 Skill 及工具调用配置、与 ERP/PLM/CRM 等系统联调。 |
| 试点运行 | 5周 | 在研发中心和售后服务部进行试点，收集用户反馈并优化检索准确率与智能体任务完成率，完成权限隔离策略验证。 |
| 全集团推广与运营 | 持续进行 | 开放全集团知识门户和智能体应用，建立内容运营和管理机制，并持续迭代模型与技能库。 |
项目最终成果
建立了覆盖研发设计、工艺制造、运维服务的集团级知识库，知识资产总量超过120万条，检索平均响应时间低于2秒；
研发设计问答智能体上线后，工程师查询标准规范和相似图纸的时间由平均40分钟缩短至3分钟，研发设计效率显著提升；
故障诊断辅助智能体可自动关联故障代码、历史案例和车辆运行数据，现场诊断平均耗时缩短35%；
售后运维报告智能体每天自动生成车辆运行简报和异常分析报告，替代人工编写报告约75%的重复劳动；
通过权限隔离和操作审计，集团核心设计图纸与客户数据安全合规要求得到满足；
实现了与现有业务系统的深度集成，智能体直接调用 ERP、PLM、MES 等系统数据，形成多个跨系统自动化流程。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识检索准确率 | 97.2% | 在研发设计专业问答测试集中，Top-5 准确率从初期的83%提升至97.2%，引用来源覆盖率100%。 |
| 设计资料查询时长 | 降低92% | 工程师查找历史方案、零件图纸和标准规范的平均耗时从40分钟降至3分钟。 |
| 故障诊断平均耗时 | 缩短35% | 诊断辅助智能体接入车辆故障数据和案例库后，现场服务人员平均排障时间从5小时缩短至3.2小时。 |
| 自动化报告生成率 | 75% | 售后运维日常报告由智能体自动生成，人工只需审核发布，每月节省工时约320人时。 |
| 跨系统流程自动化时效 | 6分钟 | 调度智能体自动从多个业务系统拉取数据并生成综合简报，原先跨部门线下协调需2至3小时。 |
“HiNowly 让我们看到了 AI 平台在高端制造业落地的真实价值。它不只是回答问题的知识库，更是能够直接参与业务执行的智能员工。我们研发和售后团队实际工作效率提升非常明显，而且私有化部署完全满足集团的数据安全要求。”
某大型轨道交通装备制造集团 项目负责人