HiNowly 应用案例：某大型轮胎制造集团如何以私有化 AI 知识库与 AI 智能体重构密炼配方、硫化工艺与设备运维协同

支持 PDF、Word、Excel、扫描件、CAD 图纸、PLC 曲线数据、数据库视图等 20 余种来源的接入，通过 OCR、表格还原、曲线解析与版式理解，把配方版本记录、硫化温度压力曲线、检验标准与设备手册转化为可检索、可引用的知识对象。每一条知识都带有来源系统、工厂、工序、设备编号、生效日期与版本号，配方类知识额外标注密级与保密责任人，实现“知识即凭证”。

在通用知识入库基础上，引入专家大模型对工艺知识做术语归一、工序关系抽取与因果链路识别，把“胶料门尼粘度—密炼排胶温度—半制品尺寸—硫化时间—成品均匀性”这类跨工序因果链沉淀为知识图谱。当现场出现动平衡超差时，智能体可顺着图谱回溯到具体胶料批次与密炼参数，而不是只给出一段泛泛的解释。

检索侧采用向量检索、关键词检索与图谱检索混合召回，并叠加密级过滤、工厂过滤与时效过滤。所有回答必须附带原始文档名称、版本号、生效日期与段落定位，用户可一键跳转原文。对于知识库中不存在或版本冲突的内容，智能体明确回答“未检索到有效依据”，并提示提交工艺专家确认，避免模型幻觉流入生产现场。

平台提供拖拽式智能体设计器，可配置角色提示词、知识域授权、Skill 集合、工具白名单、输出格式与审批策略。每个智能体以 Skill 为最小能力单元，例如“配方版本比对 Skill”“硫化曲线异常识别 Skill”“胎号全链路追溯 Skill”“工单创建 Skill”。智能体调试通过后可一键发布到企业门户、企业微信、MES 终端或海外工厂本地终端，并按工厂与角色灰度放量。

智能体不局限于回答问题，而是通过受控工具接口与业务系统交互。例如硫化工艺诊断智能体识别到某台硫化机一段温度曲线偏离标准后，可自动调用 MES 接口生成工艺参数复核工单、调用 EAM 接口创建机台点检派工单、调用 QMS 接口登记异常记录，并将处置建议推送给当班工艺员与设备工程师，全程留痕可审计。

平台内置工作流引擎，可将“异常发现—知识检索—根因推断—影响批次圈定—工单派发—结果回写—归档复盘”编排为一条自动化工作流。以客户索赔场景为例，智能体在收到索赔单后可自动完成胎号追溯、生产批次定位、同批次库存与在途品筛查、历史相似索赔案例比对、责任归属初判与索赔资料自动生成，全程无需人工在多个系统间反复切换。

支持按班次、按日、按周、按月配置定时任务：每班次自动巡检硫化工艺参数漂移并推送日报；每日汇总各工厂质量异常与处置闭环情况；每周生成密炼机与硫化机健康度报告并预判检修窗口；每月输出客诉归因与配方优化建议。运营看板实时展示智能体调用量、知识命中率、引用准确率、工单自动生成率与人工采纳率，支撑持续迭代。

系统在集团私有云与信创服务器集群上容器化本地部署，完成国产 CPU、国产操作系统、国产数据库与国产中间件适配。本地大模型推理集群独立承载配方机密与工艺受控类任务，数据不出内网；非涉密通用任务可按策略路由至集团许可的国内外主流大模型接口，并保留切换与降级能力。部门与工厂双维度角色管理结合四级密级体系，实现字段级数据权限隔离与全量审计留痕。