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某大型林浆纸一体化造纸集团 如何在 造纸与纸制品制造 / 林浆纸一体化运营（化学浆制浆、文化纸与白卡纸抄造、涂布加工、自备热电与污水处理一体化） 中协同落地 AI 知识库与智能体
HiNowly 为该集团在园区内完成私有化部署，构建覆盖制浆、抄纸、涂布、碱回收、热电与环保六大专业域的 AI 知识库，接入工艺规程、设备手册、SOP、事故案例、排污许可与国家标准等 2.6 万份文档，形成可溯源的可信知识底座；在此之上通过 AI 智能体开发平台交付 42 个生产级智能体，以 Skill、工具调用、工作流编排、自动化任务与定时任务打通 EAM、DCS 历史趋势、ERP 库存与环保在线监测系统，实现工艺问答、断纸与设备诊断、排污许可合规核查、工艺变更评审、备件选型与作业票审核的端到端执行。项目历时 6 个月上线，一线知识检索时间由 25 分钟降至 40 秒，纸机非计划停机次数下降 23%，环保月度执行报告编制工时下降 76%。
项目背景
集团三个基地共用一套工艺技术标准，但知识载体高度分散：制浆蒸煮、洗选漂白、流送系统、流浆箱、压榨部、烘缸段、压光与复卷等工序的工艺规程与作业指导书共有 6000 余份，设备手册与图纸来自 20 多个国家的供应商，另有大量多年积累的断纸处理经验、事故复盘记录与纸质交接班台账。集团每年新招与轮岗的一线操作、设备点检人员超过 500 人，工艺变更年均 300 余项，环保合规报表需按月、季、年多口径报送。在信创与数据不出园区的硬约束下，集团无法使用公有云通用问答产品，决定以私有化 AI 知识库与 AI 智能体开发平台作为知识复用与流程自动化的统一底座。
项目总览
方案采用“可信知识底座 + 受控模型服务 + 智能体执行层”三层架构，全部部署在集团园区内的信创服务器与国产化数据库上。知识底座层通过批量解析、OCR、表格与图纸结构化、目录映射完成 2.6 万份文档的接入，按专业域、基地、工序、设备位号、纸种与密级建立多维标签，配合切片治理、术语词典、工艺参数表与设备台账知识图谱，形成混合检索（向量 + 关键词 + 图谱）与引用溯源能力，并对过期规程执行失效管理，避免旧版本被引用。模型层以本地开源大模型私有化推理为主，针对造纸工艺与设备诊断语料做专家大模型微调，同时通过统一模型网关受控对接国内外主流大模型，按场景敏感度、时延与成本策略路由，敏感数据场景强制走本地模型。智能体执行层由 HiNowly AI 智能体开发平台提供可视化设计器、Skill 封装、工具调用、工作流编排、自动化任务、定时任务、发布与运营能力：工艺问答智能体按机台与纸种定位参数卡并给出原文引用；设备诊断智能体调用 EAM 工单与 DCS 历史趋势、振动监测数据，输出排查步骤与处置建议，并在确认后自动开立工单与派工；环保合规智能体以定时任务每日抓取在线监测数据、比对排污许可限值，超阈值生成预警并发起整改流程，月末自动汇编执行报告；工艺变更评审智能体以工作流串联影响分析、多部门会签与归档；备件选型智能体调用 ERP 库存与供应商询价工具完成替代件推荐。全链路按部门角色做权限隔离，知识、工具与智能体分别授权，所有调用留痕可审计。
项目痛点
工艺与设备知识分散在 OA、共享盘、纸质台账与供应商手册中，缺少统一索引与版本管理，同一工序在不同基地存在多个版本的规程并行使用，一线遇到异常首先靠电话找老师傅，平均定位一份有效规程需要 25 分钟以上。
纸机断纸、压榨辊异常、烘缸温控漂移、流浆箱唇口结垢等高频故障高度依赖少数专家经验，故障排查步骤与历史处理方案未结构化沉淀，单次非计划停机造成的产量与能耗损失较大。
排污许可执行报告、在线监测数据比对、危废转移联单、碱回收与热电排放核算涉及多套口径，人工核对与编制耗时且易漏项，环保部门临时调阅历史数据往往需要跨系统导表。
新员工培养周期长，工艺变更发布后缺少有效的触达与执行校验手段，变更通知与实际操作之间存在滞后，质量与安全风险难以闭环。
集团要求核心数据不出园区、基地与部门之间严格隔离，通用大模型产品无法满足私有化、国产化数据库与操作系统兼容、以及按岗位与装置授权的要求。
项目诉求
建成覆盖制浆、造纸、涂布、碱回收、热电与环保六大专业域的统一 AI 知识库，实现知识接入、治理、版本管理与失效回收的全生命周期管理，保证每条答案可回溯到受控原文。
以智能体承接真实业务动作，打通 EAM、DCS 历史趋势、能源管理、ERP 与环保在线监测系统，让智能体不仅回答问题，还能查数据、开单据、发起审批、生成报告。
将纸机与关键设备的故障诊断经验结构化，缩短故障平均定位时间，降低非计划停机次数与停机时长。
把排污许可与环保合规台账的核对、报表编制、超阈值预警转为定时任务自动执行，减少人工核对工时与漏项风险。
满足私有化部署、信创兼容、部门角色管理与数据权限隔离要求，核心数据与工艺配方不出园区，并支持本地大模型与国内外主流大模型的受控接入与场景路由。
形成可复制的智能体运营机制，包括测试集评测、灰度发布、使用分析与效果回溯，支撑后续在更多基地与工序推广。
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
AI 知识库支持 PDF、扫描件、Word、Excel 参数表、CAD 图纸说明与网页等多格式接入，通过 OCR 与表格结构化把工艺参数卡、设备台账、能耗基准从非结构化文档中抽取为可检索字段；按基地、工序、机台位号、纸种、密级建立多维标签，配套术语词典统一“高浓除砂器”“唇口开度”等行业表达，并对被替代规程执行自动失效标记，确保引用版本唯一有效。
采用向量、关键词与知识图谱混合检索，回答逐条附带原文出处、生效日期与适用机台，支持点击回跳原文段落；当检索置信度不足或文档版本冲突时，智能体主动提示“未找到受控依据”并转人工专家，避免编造，从机制上保证一线敢用、审计可查。
在 AI 智能体开发平台上以可视化方式定义角色、目标、知识范围与输出规范，把“查询工艺参数卡”“检索历史断纸处理记录”“计算碱回收率”“生成整改通知”等能力封装为可复用 Skill，供不同智能体组合调用，避免重复建设，也让业务人员可在模板基础上自行调整。
智能体通过受控工具调用 EAM 查询设备档案与历史工单、读取 DCS 历史趋势与振动监测数据、查询 ERP 备件库存与供应商信息、推送环保在线监测数值，实现“知识 + 实时数据 + 业务动作”的闭环，而不是停留在文本问答；每次工具调用均按角色鉴权并记录调用参数与返回结果。
工艺变更评审智能体以工作流串联变更申请解析、影响范围分析、质检与生产与设备与环保多部门会签、归档发布五个节点，节点间自动携带上下文与引用依据，任一节点驳回即回退并记录原因，使年均 300 余项变更的评审过程标准化、可追溯。
环保合规智能体配置每日 07:30 的定时任务抓取在线监测数据并与排污许可限值比对，超阈值即生成预警并自动发起整改流程；每月 1 日自动汇编排污许可执行报告初稿，每季度执行危废转移联单完整性核查，把原本依赖人工提醒的合规动作转为系统自动触发。
全部组件部署在园区内的国产化服务器、操作系统与数据库环境中，核心工艺配方与生产数据不出园区；模型层以本地大模型私有化推理为主，并按场景敏感度受控路由到国内外主流大模型，敏感场景强制本地推理，兼顾效果、时延与合规。
按集团、基地、厂部、工段、岗位五级配置角色，知识库文档、智能体、Skill 与工具分别授权，基地之间默认不可见对方工艺配方，涉外与涉密文档单独设密级标签，越权提问在检索阶段即被过滤，所有问答与工具调用全量留痕，满足内审与集团数据安全要求。
项目实施范围
制浆、造纸、涂布、碱回收、热电与环保六大专业域的知识接入与治理，覆盖工艺规程、设备手册、SOP、事故案例、国家标准与排污许可文件
私有化 AI 知识库与混合检索服务部署，含引用溯源、版本管理、失效回收与术语词典
本地大模型私有化推理集群与专家大模型微调，统一模型网关对接国内外主流大模型
AI 智能体开发平台部署，含智能体设计器、Skill 库、工具调用、工作流编排、自动化任务与定时任务
与 EAM、DCS 历史数据库、能源管理系统、ERP、环保在线监测系统的接口对接与权限打通
部门角色管理、数据权限隔离、审计留痕与信创环境适配（国产操作系统、数据库与中间件）
42 个生产级智能体的设计、测试集评测、灰度发布与上线运营机制建设
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 第一阶段：知识盘点与顶层设计 | 第 1—4 周 | 完成六大专业域知识资产盘点与密级梳理，输出知识分类体系、术语词典初稿、智能体场景清单（42 个场景分级排序）与权限模型设计说明书 |
| 第二阶段：私有化环境搭建与知识接入治理 | 第 5—10 周 | 完成信创环境下的 AI 知识库部署，接入 2.6 万份文档并完成 OCR、表格结构化与标签治理，建成工艺参数卡与设备台账知识图谱，混合检索与引用溯源通过验收测试 |
| 第三阶段：模型服务与系统对接 | 第 11—14 周 | 本地大模型推理集群上线，专家大模型完成工艺与设备语料微调，统一模型网关与场景路由策略生效；EAM、DCS 历史库、能源管理、ERP、环保在线监测五类接口联调通过 |
| 第四阶段：智能体开发与灰度试点 | 第 15—20 周 | 完成工艺问答、设备诊断、环保合规、工艺变更评审、备件选型、作业票审核等 42 个智能体的设计与开发，在两条纸机产线与一个制浆厂灰度试点，建立测试集与评测基线，问答采纳率达到 88% |
| 第五阶段：全量推广与运营机制建设 | 第 21—24 周 | 三个基地全量发布，完成 1200 人次分层培训，建立智能体版本管理、效果回溯与月度运营例会机制，输出运营手册与第二批场景规划 |
项目最终成果
建成覆盖六大专业域的统一 AI 知识库，2.6 万份文档完成治理并实现版本唯一有效，一线查找工艺规程与设备手册的平均时间由 25 分钟降至 40 秒，跨基地规程冲突问题基本消除。
设备诊断智能体接入 EAM 与 DCS 历史趋势后，纸机断纸与压榨部、烘缸段异常的排查路径标准化，故障平均定位时间由 96 分钟降至 38 分钟，纸机非计划停机次数同比下降 23%。
环保合规智能体以定时任务自动完成在线监测比对与月报初稿编制，排污许可执行报告编制工时下降 76%，季度危废联单核查未再出现漏项。
工艺变更评审智能体将跨部门会签流程线上化，变更平均评审周期由 12 天缩短至 4.5 天，变更发布后的执行确认率由 68% 提升至 97%。
42 个生产级智能体上线运行，月活跃用户超过 3100 人，累计完成工具调用与业务动作 5.7 万次，问答整体采纳率 91%，新员工独立上岗周期缩短约 30%。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识检索效率 | 25 分钟 → 40 秒 | 一线人员定位有效工艺规程与设备手册的平均耗时，覆盖三个基地六大专业域 |
| 非计划停机次数 | 同比下降 23% | 设备诊断智能体接入 EAM 工单与 DCS 历史趋势后，纸机与制浆关键设备统计结果 |
| 合规报表编制工时 | 下降 76% | 排污许可执行报告由定时任务自动生成初稿，人工仅需复核确认 |
| 工艺变更评审周期 | 12 天 → 4.5 天 | 工作流编排实现多部门会签与影响分析自动流转，变更执行确认率达 97% |
| 智能体规模与活跃度 | 42 个 / 3100+ 月活 | 覆盖工艺问答、设备诊断、环保合规、变更评审、备件选型与作业票审核场景，累计业务动作 5.7 万次 |
| 问答采纳率 | 91% | 基于引用溯源与置信度兜底机制，在灰度与全量阶段持续评测所得 |
“我们最看重的不是能聊天的助手，而是能给出处、能查实时数据、能真正把单子开出去的系统。HiNowly 把分散在三个基地的工艺和设备知识收拢成一本随时可查、版本唯一、可追溯到原文的账，再用智能体把断纸诊断、环保报表和变更会签这些事接了过去。私有化部署和权限隔离也让我们敢把核心工艺配方放进去，这是能长期用下去的前提。”
某大型林浆纸一体化造纸集团 项目负责人