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某大型制浆造纸与纸包装集团 如何在 制浆造纸与纸包装制造（制浆、抄纸、涂布、复卷分切与纸箱加工一体化） 中协同落地 AI 知识库与智能体
该集团以 HiNowly AI 知识库为可信知识底座，以 HiNowly AI 智能体开发平台为执行引擎，在完全私有化、信创兼容的环境中完成制浆工艺、纸机运行、质量控制、设备运维与安环合规五大场景的智能化升级。项目将 12.6 万份工艺规程、OEM 设备手册、断纸事故报告、检验标准与法规文件接入知识库，通过文档解析、实体关系抽取、工艺知识图谱与混合检索重排构建可溯源的专家知识底座，并基于集团 20 年工艺数据训练制浆造纸专家大模型；同时开发 12 类岗位智能体，通过 Skill 封装、工具调用、工作流编排、自动化任务与定时任务，打通 MES、QMS、EAM、ERP、DCS 等 9 套业务系统，让智能体能够自动完成断纸根因分析、客诉批次追溯、备件寻源、能耗对标与法规更新比对等真实业务动作。上线 6 个月后，纸机平均断纸处理时间由 42 分钟降至 18 分钟，质量客诉追溯时长由 2 天压缩至 20 分钟，非计划停机时长下降 31%，新人独立上岗周期由 9 个月缩短至 4.5 个月。
项目背景
制浆造纸是典型的连续流程型制造行业，制浆配比、化学品添加、浆料游离度、压榨与烘缸曲线等参数高度耦合，一台高速纸机每分钟流过的浆料与网毯状态变化都可能引发断纸、孔洞、定量波动等质量事故。该集团 14 条纸机分布在 6 个基地，各基地工艺参数、原料结构（自产浆、外购废纸浆、进口商品浆）与客户技术协议差异明显，导致同一类断纸故障在不同基地反复发生，处置经验却无法横向复用。同时，集团每年承接大量食品级、医药级与出口包装订单，客户对批次可追溯、化学品合规（如 FSC、ISEGA、REACH）要求严苛，质量客诉追溯往往需要跨 QMS、MES、LIMS、DCS 四套系统人工比对，响应周期长。集团明确要求所有数据不得出园区、不得使用公有云推理，必须满足信创与国产化替代要求，并支持本地大模型与国内外主流大模型的灵活对接。
项目总览
项目采用「可信知识底座 + 智能体执行引擎」双层架构，全部部署在集团自建数据中心内，物理隔离外网。第一层为 HiNowly AI 知识库：通过多源接入连接器，将工艺规程、OEM 设备手册、事故报告、检验标准、客户技术协议、法规文件、专家访谈录音等 12.6 万份资料统一接入，经 OCR、版式解析、语义分块、元数据打标（基地/纸机/工序/密级/版本）后向量化入库；同时抽取「设备—参数—故障现象—根因—处置措施—质量结果」实体关系，构建制浆造纸工艺知识图谱。检索层采用向量检索、关键词检索与图谱推理三路混合召回，经重排模型与可信度校验后输出答案，并强制附带原文出处、版本号与生效日期，确保工艺类回答可信可追溯。知识库内置集团专属专家大模型，可对接本地部署的国产开源大模型，也可在隔离网关下对接国外主流大模型进行能力补充。第二层为 HiNowly AI 智能体开发平台：智能体工程师通过可视化画布完成智能体角色设定、指令编排与流程设计，将业务能力封装为可复用 Skill（如断纸根因诊断 Skill、批次追溯 Skill、备件寻源 Skill、法规比对 Skill），并通过工具调用接入 MES 工单接口、QMS 检验接口、EAM 维修接口、ERP 库存接口与 DCS 只读数据接口。工作流编排引擎支持条件分支、人工审批节点与异常回滚，自动化任务与定时任务引擎支持按班次、按小时、按周自动触发数据采集、参数漂移分析与日报推送。智能体经测试后一键发布到 Web 门户、移动端、企业微信/钉钉与车间大屏，平台提供调用量、采纳率、任务成功率与会话审计等运营指标看板。
项目痛点
工艺知识高度依赖老师傅经验。制浆蒸煮曲线、化学品配比、纸机断纸处置手法等核心 Know-how 存在于少数资深工程师与纸质规程中，集团内 30% 以上关键岗位人员将在 5 年内退休，知识断层风险突出。
跨基地知识孤岛严重。6 大基地各自维护工艺文件与故障案例，同一型号纸机的同类断纸事故在不同基地重复发生，缺少集团级统一检索入口，重复排查造成大量产能损失。
质量客诉追溯效率低。客户投诉纸张孔洞、透印、异味或强度不足时，质量人员需在 QMS、MES、LIMS、DCS 之间手工调取数据，平均追溯周期长达 2 天，难以在规定时限内回复客户。
设备手册与维修记录难以利用。OEM 提供的 PDF/扫描件手册、外文图纸与技术通报分散在各部门共享盘，备件寻源与故障定位依赖个人经验，非计划停机时长居高不下。
合规与能耗管理压力大。环保排放标准、化学品法规、能耗限额持续更新，人工比对法规与现场执行情况耗时且易遗漏，存在合规与碳排风险。
项目诉求
建设集团级私有化 AI 知识底座，统一接入制浆、抄纸、涂布、纸箱加工及安环、能源、供应链各域知识资产，形成可检索、可溯源、可审计的知识体系。
基于集团 20 年工艺与故障数据训练制浆造纸专家大模型，构建工艺知识图谱，实现参数—设备—故障—质量结果之间的关联推理。
打造覆盖工艺、设备、质量、安环、能源五大业务域的 12 类岗位 AI 智能体，让智能体能够调用业务系统完成具体任务而不仅是问答。
打通 MES、QMS、EAM、ERP、DCS、LIMS 等 9 套系统，通过 Skill 与工具调用实现断纸根因分析、客诉追溯、备件寻源等流程自动化。
建立部门角色管理与数据权限隔离机制，按基地、纸机、工序、密级四个维度精细授权，并满足信创与国产化替代要求。
形成可量化的降本增效成果，在断纸处理、非计划停机、客诉响应、能耗单耗与人才培养等维度设定明确的考核指标。
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
平台通过连接器与文件网关接入 PDF、Word、Excel、CAD 图纸、扫描件、DCS 时序数据、MES 工单、LIMS 检验报告、音视频访谈等 12 类数据源，自动完成 OCR 识别、版式还原、表格结构化、语义分块与向量化。每份文档在入库时被自动打上基地、纸机编号、工序、适用浆种、密级、版本号与生效日期等元数据标签，并与集团知识目录树自动挂载，实现「一次接入、全集团可管可控」。
检索层采用向量召回、关键词召回与工艺知识图谱推理三路融合，经重排模型评分后输出答案。所有工艺参数、化学品配比、设备扭矩等敏感结论均强制返回原文出处、文档版本与生效日期，并标注是否为现行有效版本；当检索置信度低于阈值时，智能体主动提示「知识库暂无可靠依据」，避免模型臆造参数导致生产事故。
基于集团 20 年积累的 320 万条工艺时序标签、1.8 万份断纸事故报告与专家访谈语料，训练面向制浆造纸场景的专家大模型，重点强化浆料游离度、压榨曲线、烘缸温度梯度、化学品添加比例等专业语义理解。工艺知识图谱将设备、参数、故障现象、根因、处置措施与质量结果构建为关联网络，支持「某型号靴压辊在高定量白卡纸生产中出现压溃的多因排查路径」这类多跳推理。
平台提供可视化智能体设计画布，工程师可配置角色设定、专业知识库范围、可用 Skill 清单、工具权限、应答风格与兜底策略，并通过测试沙箱进行回归评测。智能体测试通过后可一键发布到 Web 门户、移动 App、企业微信/钉钉工作台与车间大屏，支持灰度发布、版本回滚与按岗位定向推送，业务人员无需开发即可使用。
平台将高频业务能力沉淀为可复用 Skill，包括断纸根因诊断 Skill、批次质量追溯 Skill、备件寻源与替代 Skill、化学品合规比对 Skill、能耗对标 Skill 等。智能体通过工具调用层安全访问 MES 工单接口、QMS 检验接口、EAM 维修与备件接口、ERP 库存接口、LIMS 化验接口及 DCS 只读数据接口，所有调用均经过权限校验、参数白名单与操作留痕，确保智能体「能干活但不越权」。
工作流引擎支持串行、并行、条件分支、人工审批与异常回滚，可编排「断纸发生 → 拉取 DCS 参数曲线 → 关联历史同类事故 → 匹配根因假设 → 生成处置建议 → 派发 EAM 工单 → 班后复盘归档」完整链路。自动化任务引擎按班次自动采集参数并生成对标报告，定时任务引擎支持每小时巡检关键参数漂移、每日推送能耗与化学品单耗日报、每周比对法规更新并提示受影响规程，实现从被动响应到主动预警。
整套系统部署于集团自建数据中心，数据不出园区，支持全离线运行。模型层可同时接入本地部署的国产开源大模型与集团专家大模型，并通过隔离网关按需对接国外主流大模型进行能力补充，路由策略可按任务敏感度自动切换。系统已完成麒麟/统信操作系统、海光/鲲鹏服务器、达梦/人大金仓数据库的适配验证，满足信创与国产化替代要求。
平台建立集团—基地—车间—班组四级角色体系，按基地、纸机、工序、密级四个维度实施数据权限隔离，配方参数、客户技术协议、成本价格等高密级知识仅对授权角色可见。所有知识访问、智能体调用与工具执行均记录完整审计日志，支持按人、按角色、按时间回溯，满足集团内控与客户保密审核要求。
项目实施范围
集团总部及华南、华东、华中 6 大生产基地，14 条纸机产线与 3 家纸箱加工厂
制浆、抄纸、涂布、复卷分切、纸箱加工五大核心工序
工艺技术、设备运维、质量管理、安全环保、能源动力、供应链六大业务域
MES、QMS、EAM、ERP、DCS、LIMS、OA、WMS、SRM 共 9 套业务系统的接口对接与数据打通
面向工艺工程师、纸机班长、设备点检员、质量追溯员、安环专员、采购寻源员等 12 类岗位的智能体开发与发布
集团—基地—车间—班组四级角色权限体系与数据密级管控规则建设
麒麟/统信操作系统、海光/鲲鹏服务器、达梦/人大金仓数据库等信创软硬件环境的适配与验证
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 第一阶段：业务诊断与顶层蓝图设计 | 4 周 | 完成 6 大基地 14 条纸机的知识资产盘点，形成知识清单与密级分级表；输出五大业务域 12 类岗位智能体蓝图、系统集成清单与信创适配方案；确定项目 KPI 与验收标准。 |
| 第二阶段：知识治理与 AI 知识底座搭建 | 8 周 | 完成 12.6 万份文档接入、解析、分块与元数据打标；建成制浆造纸工艺知识图谱；完成专家大模型训练与混合检索重排调优；知识问答可信度评测通过 95% 引用溯源率验收。 |
| 第三阶段：智能体开发与系统集成 | 8 周 | 完成 12 类岗位智能体设计、Skill 封装与工具调用开发；打通 MES、QMS、EAM、ERP、DCS、LIMS 等 9 套系统接口；上线工作流编排、自动化任务与定时任务引擎；完成权限隔离与审计日志配置。 |
| 第四阶段：试点运行与效果调优 | 6 周 | 在华南基地 3 条纸机开展断纸根因分析、客诉追溯与设备点检智能体试点；收集 480 条业务反馈完成 3 轮迭代；形成智能体运营指标看板与推广手册。 |
| 第五阶段：全集团推广与长效运营 | 8 周 | 6 大基地 14 条纸机全面上线，完成 1200 人次分层培训；建立知识贡献激励与智能体运营机制；输出年度运营报告与二期场景规划。 |
项目最终成果
纸机断纸处理效率显著提升：智能体在断纸发生后 30 秒内自动拉取 DCS 参数曲线并匹配历史同类事故，推送根因假设与处置建议，平均断纸处理时间由 42 分钟降至 18 分钟，单次断纸损失大幅减少。
质量客诉追溯实现分钟级响应：质量追溯智能体自动串联 QMS 检验记录、MES 生产工单、LIMS 化验数据与浆料批次，追溯时长由 2 天压缩至 20 分钟，客诉首次答复及时率从 63% 提升至 98%。
设备运维由被动维修转向预测性维护：点检智能体结合 EAM 维修历史与设备振动、温度时序数据，自动生成劣化趋势提示与备件预置建议，非计划停机时长下降 31%，关键备件紧急采购次数下降 46%。
工艺知识与人才培养加速：集团工艺规程、事故报告与专家经验全部数字化并可对话检索，新员工独立上岗周期由 9 个月缩短至 4.5 个月，跨基地工艺经验复用率提升至 78%。
能耗与合规管理更加精细化：能耗对标智能体每班次自动生成纸机吨纸汽耗、电耗与化学品单耗对标报告，法规定时任务每周扫描标准更新并提示受影响规程，年度化学品单耗下降 6.2%，合规检查准备工时下降 55%。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识资产接入规模 | 12.6 万份文档 + 320 万条工艺时序标签 | 覆盖 6 大基地 14 条纸机的工艺规程、OEM 设备手册、断纸事故报告、检验标准、客户技术协议与法规文件，全部完成结构化治理与密级标注。 |
| 知识问答引用可溯源率 | 96.3% | 工艺参数类回答均附带原文出处、版本号与生效日期，低于置信度阈值时主动拒答，避免误导性参数进入生产现场。 |
| 纸机平均断纸处理时间 | 由 42 分钟降至 18 分钟（-57%） | 断纸根因分析智能体自动化 DCS 参数拉取、历史事故匹配与处置建议推送，并自动派发 EAM 工单。 |
| 质量客诉追溯时长 | 由 2 天压缩至 20 分钟（-92%） | 批次追溯智能体打通 QMS、MES、LIMS 与浆料批次数据，自动生成含时间线与责任工序的追溯报告。 |
| 设备非计划停机时长 | 下降 31% | 点检智能体基于设备时序数据与维修历史输出劣化趋势预警，提前预置关键备件，减少突发停机。 |
| 智能体日常任务调用量 | 日均 8600+ 次 | 覆盖工艺问答、断纸诊断、批次追溯、备件寻源、能耗对标与法规比对等 12 类岗位智能体，业务人员采纳率达 82%。 |
“过去我们最担心的是老师傅的经验随着退休一起流失，以及纸机断纸时全凭个人经验拍脑袋。HiNowly 帮我们把集团二十年的工艺知识变成了一个可信、可溯源、能对话的知识底座，更重要的是智能体不只会回答问题，它能自己去拉 DCS 曲线、查检验报告、派维修工单，真正嵌进了我们的生产流程。整个系统私有化部署在园区内，数据一步都没出过厂区，信创适配也顺利通过了集团验收。上线半年，断纸处理和客诉追溯这两块的变化是最直观的。”
某大型制浆造纸与纸包装集团 项目负责人