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某大型锂电材料集团 如何在 锂电材料制造 / 新能源材料 中协同落地 AI 知识库与智能体
该集团携手成都嗨创科技，基于 HiNowly AI 知识库与 AI 智能体开发平台，以本地私有化部署方式构建集团级工艺研发与产线运维知识中枢。项目通过多源知识接入与治理、可信检索问答、智能体设计、Skill 封装、工具调用、工作流编排及定时任务等能力，打通研发、工艺、设备、质量、生产等业务环节，实现了工艺知识高效沉淀、产线异常快速诊断、报表自动生成和跨系统智能协同，显著提升了研发与生产运营效率。
项目背景
随着新能源汽车和储能市场快速增长，该集团产能持续扩张，新基地、新产线不断投产，工艺工程师与设备运维人员面临的知识挑战愈发严峻。大量核心知识分散在老师傅经验、工艺包、设备手册、实验报告和异常处理记录中，缺乏统一管理和高效检索手段。同时，生产现场数据分布在 MES、DCS、LIMS、ERP 等异构系统中，日常分析依赖人工取数和经验判断，难以快速定位根因。考虑到研发配方和工艺参数属于核心商业秘密，集团明确要求所有 AI 能力必须本地化部署，并满足国产化软硬件适配要求。
项目总览
HiNowly 为该集团构建了“AI 知识库 + AI 智能体开发平台”双引擎的一体化解决方案。首先，AI 知识库作为可信知识底座，接入集团内部的工艺变更文件、设备维护手册、实验报告、标准规范、SOP、历史异常案例及外部行业文献等非结构化与结构化数据，通过文档解析、信息抽取、向量化、知识图谱构建、自动标签与版本管理完成知识治理，形成覆盖研发、工艺、设备、质量四大领域的语义检索与可信问答能力。知识库支持向量检索与关键词检索混合增强，并基于引用溯源机制确保每个回答都有原始文档支撑。其次，AI 智能体开发平台在该知识底座之上，提供可视化智能体设计、Skill 封装、工具调用、工作流编排、定时任务和发布运营能力。集团基于平台打造了工艺研发助手、产线运维助手、质量分析助手、生产报表助手等智能体。这些智能体通过 Skill 调用知识库的检索插件，通过工具调用 API 连接 MES、DCS、LIMS、ERP 等业务系统，在具体任务中自动获取实时工艺参数、设备状态、质量数据和工单信息，结合知识库中的专家经验完成异常分析、趋势预测、根因定位和报表生成，真正实现了从“知识问答”到“业务执行”的闭环。
项目痛点
工艺研发与生产知识分散，检索效率低，关键经验难以沉淀和复用
产线异常排查严重依赖个别专家，响应慢，知识断层风险高
MES、DCS、LIMS、ERP 等系统数据孤岛严重，跨系统综合分析困难
生产数据、研发配方等敏感信息要求完全私有化，无法使用公有云服务
日报、周报、质量分析等重复性工作人工耗时大，且容易遗漏和出错
项目诉求
构建统一的集团级知识底座，实现研发、工艺、设备、质量等多源知识融合与治理
提供可信的智能问答与语义检索服务，支持答案溯源与知识引用
开发多个业务 AI 智能体，覆盖工艺研发、设备运维、质量分析、报表生成等场景
打通 MES、DCS、LIMS 等系统，实现智能体工具调用与跨系统业务联动
基于本地私有化部署，满足信创与国产化要求，保障核心数据安全
通过定时任务和工作流编排实现例行运营工作的自动化，降低人工参与度
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
基于 HiNowly AI 知识库，支持 30 余种文件格式的自动解析，覆盖本地文档、数据库、API 接口、网页等多源数据接入。知识治理模块提供去重、纠错、标签、版本管理和知识图谱构建能力，将分散在老师傅经验中的隐性知识显性化，并实现知识全生命周期管理。
知识库融合向量语义检索与知识图谱关联推理，在锂电材料专业术语识别和复杂工艺关系理解上表现突出。每一次知识问答都会自动关联原始来源文档，支持答案溯源与引用查看，确保研发与运维人员获得的信息可核验、可信赖，有效规避大模型幻觉偏差。
智能体开发平台提供零代码/低代码的可视化编排界面，业务工程师可通过拖拽方式定义智能体的角色、上下文、技能和对话策略，并支持一键发布到内部工作台、企业微信或独立 Web 门户。集团在两周内即完成多个智能体原型验证并快速上线。
平台内置 Skill 框架，将知识库检索、DCS 参数查询、MES 工单获取、LIMS 检测数据读取等能力封装为标准技能组件。工艺研发助手与产线运维助手可复用同一套知识检索 Skill，不同智能体间共享工具能力，大幅降低重复开发成本。
智能体通过平台内置的 OpenAPI 工具调用框架与 MES、DCS、LIMS、ERP 等系统安全集成。例如产线运维助手在接到异常描述后，自动调用 DCS 接口拉取关键温度压力曲线，调用 MES 获取当前批次信息，并联动知识库匹配历史异常案例，生成诊断报告。
平台支持跨智能体、跨工具组合的复杂工作流编排。以质量分析为例，工作流每天定时从 LIMS 拉取检测数据，调用质量分析智能体进行数据解读和异常标记，再通过消息推送自动通知相关责任人，形成“检测—分析—预警—处置”的完整闭环。
内置定时任务引擎支持按小时、日、周、月灵活触发。生产报表助手每个班次自动汇总产量、良率、能耗、设备 OEE 等指标，并根据知识库中的标准注释生成分析文字，推送至管理层，使原本人工 2 小时的报表工作缩短至 10 分钟以内。
项目实施范围
建设私有化 AI 知识库，接入工艺文件、设备手册、实验报告、标准规范、SOP、异常案例等 5 大类知识源，完成清洗、解析、向量化与知识图谱构建
部署 HiNowly AI 智能体开发平台，支持智能体设计、Skill 管理、工具调用、工作流编排、定时任务、发布与运营的全生命周期管理
开发工艺研发助手、产线运维助手、质量分析助手、生产报表助手 4 个业务智能体，并沉淀对应 Skill 资产
集成集团 MES、DCS、LIMS、ERP 等系统 API，实现智能体对实时生产数据的动态调用与写入
配置部门角色管理与数据权限隔离，区分研发中心、生产基地、质量部、设备部等不同数据访问范围
完成与国产化服务器、国产操作系统及国内主流大模型适配，同时支持本地部署的大模型和国内外主流大模型灵活接入
制定知识运营与智能体迭代机制，建立知识更新审核流程与智能体效果评估指标体系
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 需求调研与蓝图设计 | 2 周 | 业务场景梳理、知识域划分、智能体蓝图设计、私有化部署方案、数据安全与权限规划 |
| 知识库建设与数据接入 | 4 周 | 完成 5 万份文档导入与清洗，建立工艺、设备、质量、标准四大知识域，构建知识图谱与检索索引 |
| 智能体开发与系统集成 | 4 周 | 完成 4 个业务智能体开发，封装 12 个 Skill，打通 MES/DCS/LIMS/ERP 接口，配置工作流与定时任务 |
| 测试调优与权限策略配置 | 2 周 | 知识库检索准确率测试、智能体任务准确性验证、部门角色与数据权限隔离配置、信创环境兼容性测试 |
| 试点运行与全面推广 | 2 周 | 选取一个生产基地和研发中心试运行，对智能体效果进行量化评估，完善运营机制后在全集团推广 |
项目最终成果
建立集团级锂电材料工艺知识中枢，累计沉淀 5 万余份核心知识资产，检索准确率超 95%
产线异常诊断平均用时从 2 小时缩短至 15 分钟，异常定位准确率显著提升
生产及质量报表实现全自动生成，每班次报表制作时间从 2 小时降至 10 分钟
新晋工艺工程师培训周期缩短约 40%，快速承接研发与跟产工作
通过智能体对历史不良数据的自动归因分析，结合工艺参数优化建议，试点产线生产一次良率提升 3 个百分点
跨部门协作效率明显提升，研发、生产、质量、设备部门基于同一知识底座协同工作，信息不对称问题大幅减少
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识检索准确率 | 95%+ | 在工艺参数、设备故障、质量标准等领域测试集上，Top-5 返回相关性与答案准确率均超过 95%，且每次回答可溯源。 |
| 异常响应时间 | 2h → 15min | 产线异常从发现、检索案例、定位原因到给出处置建议，平均耗时由原来的 2 小时降至 15 分钟。 |
| 报表生成效率 | 2h → 10min | 生产报表助手通过定时任务自动汇总数据并生成分析结论，单班次报表人工工时由 2 小时减少至 10 分钟。 |
| 知识资产规模 | 50,000+ 份 | 覆盖工艺文件、设备手册、实验报告、SOP、历史异常案例、行业标准等，已形成可持续运营的知识资产体系。 |
| 一次良率提升 | +3% | 通过质量分析智能体对近两年不良记录进行深度分析，结合工艺研发助手给出的参数优化建议，试点产线一次良率提升 3 个百分点。 |
“HiNowly 真正把知识库和智能体连成了闭环，我们的工程师不仅能快速查到答案，还能让 AI 直接去系统里拉数据、做分析、出报表。这种从知识到行动的体验，让我们对 AI 在制造业落地有了更强的信心。”
某大型锂电材料集团 项目负责人