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某大型船舶制造集团 如何在 船舶制造 / 海洋工程装备 中协同落地 AI 知识库与智能体
为破解设计知识分散、焊接质量异常协同低效、船级社规范跟踪滞后等问题，某大型船舶制造集团引入 HiNowly 私有化 AI 知识库与 AI 智能体开发平台。通过将设计文件、焊接工艺、检测标准、设备手册及业务系统数据统一构建为可信知识底座，并在平台上编排变更影响分析、焊接质量诊断、现场作业指导、项目进度日报等智能体，集团让一线设计、工艺、检验和项目管理人员能够用自然语言高效获取知识并直接驱动业务系统操作，实现船舶建造全过程知识的闭环复用与自动化运转。
项目背景
船舶制造属于典型的多品种、小批量、高复杂度离散制造业，一艘船从设计到交船涉及船体、轮机、电气、涂装等众多专业，期间产生大量图纸、工艺文件、船级社规范、检验报告和现场问题处理记录。集团多年发展积累了海量知识，但这些资源散落在 PDM、CAPP、焊接管理系统、OA 和专家个人电脑中，缺乏统一治理和智能检索手段。随着交船周期不断压缩和新船型不断涌现，如何在确保数据安全的前提下快速沉淀经验、准确响应设计变更并及时定位质量缺陷，已经成为制约集团智能制造升级的关键问题。
项目总览
HiNowly 为该集团提供了私有化部署的 AI 知识库与 AI 智能体一体化解决方案。首先，按照船体分段、系统、专业等维度进行知识接入与治理，将设计院图纸、焊接工艺评定报告、工艺卡、NDT 作业指导书、船舶设备说明书和典型质量案例等非结构化资料进行解析、拆块、打标与实体关系抽取，同时将 PDM、CAPP、焊接质量管理、ERP 等业务系统中的结构化数据按统一语义接入，形成全链路可信知识底座。其次，基于 HiNowly AI 智能体开发平台设计了 4 类业务智能体：设计变更影响分析助手自动解析变更单并关联受影响图纸、工艺、物料与任务；焊接质量诊断助手融合实时检测数据和历史案例给出缺陷原因与纠正措施建议；现场作业问答助手为一线工人提供带引用依据的工艺参数和放行标准；项目进度日报助手每日自动汇总各区域报验、返工、遗留问题等数据并生成报表。这些智能体通过平台预置的 Skill 识别业务规则，通过 OpenAPI 工具调用 PDM、焊接管理系统、NDT 系统等接口，并借助可视化工作流联动 OA 审批和任务派发。同时完成了对国产 CPU、操作系统、数据库及本地大模型的适配，既支持内网私有化推理，也具备对接国内外主流大模型 API 的能力，最大限度满足集团信息保密和信创要求。
项目痛点
船舶设计与工艺知识高度分散，PDM图纸、焊接工艺规程、无损检测程序和船级社规范分别存储在不同系统，一线人员查询权威依据耗时较长，经常需要跨部门电话沟通。
设计变更频繁，变更后需同步改图、更新工艺文件并通知各专业工位，依靠人工梳理变更影响范围极易遗漏关联分段、材料或工序，进而造成现场返工与交期延误。
焊接等质量缺陷分析需要关联母材证书、焊材批次、焊接参数、NDT检测记录和焊工资质等多类数据，数据分散且口径不一致，异常原因定位和整改闭环周期往往要以周计。
船级社规范与国际公约更新频繁，合规审查需要人工逐条比对，质量与法务人员工作繁重，从新规范发布到形成内部差距分析存在明显延迟。
集团部分产品涉及商业秘密和核心技术参数，无法将图纸和工艺数据上传公有云，传统 SaaS 模式难以满足本地化部署、多角色权限隔离与保密要求。
项目诉求
建设集团统一的私有化 AI 知识库，汇聚设计、工艺、质量、设备及规范类知识，形成覆盖船型研发、分段制造、总装调试全流程的可信知识底座。
实现设计变更影响分析的智能化，智能体在变更发生后自动检索受影响的设计图纸、工艺文件和作业任务，生成变更执行清单并分派至相关部门。
基于智能体平台构建焊接质量诊断与缺陷处置助手，打通焊接管理系统、PDM、NDT 检验和知识库案例，辅助质检人员快速定位根因并推进归零。
建立一线现场智能问答助手，满足焊工、检验员、工程师对焊接参数、工艺规程、验收标准的即时查询需求，减少对经验丰富老师傅的过度依赖。
完成本地化部署与信创环境适配，支持主流国产大模型对接，按部门、角色、项目密级严格隔离数据访问权限，确保核心图纸与经营数据不出内网。
建立智能体自动化运行与运营体系，通过定时任务生成质量日报、项目进度周报与知识库运营分析报表，提升管理层决策效率。
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
支持设计图纸、毫米波扫描件、工艺质量记录、音频培训资料等数十种格式自动接入，通过 OCR、表格结构化、实体关系抽取将文件中的设计参数、焊缝编号、材料牌号、检验项目等内容映射为以船体分段、焊接工艺、检验项点为核心的工艺知识图谱，帮助用户按业务关系而非单纯关键词找到答案。
基于 RAG 增强检索与向量混合召回，在回答焊接参数、工艺版本、规范条款等问题时自动展示引用的文档名称、版本号与批准信息，并支持一键打开原文。现场人员可放心采纳，同时能有效规避大模型幻觉对生产安全造成的影响。
针对不同船型项目、涉密图纸和第三方协作单位设置独立知识空间，支持按用户/角色/密级/项目维度进行细粒度权限控制，配合文档水印、访问审计和敏感字段脱敏，确保核心设计数据和采购价格不会超范围可见。
业务人员可使用 HiNowly AI 智能体开发平台的可视化编辑器快速设定智能体的人设、职责和知识范围，无需代码即可完成对话提示词、答复策略和动作配置，并一键发布至企业微信、内部门户和作业终端，各分厂可按需千人千面订阅。
将焊接工艺符合性判断、变更影响范围识别、检验项目放行规则等沉淀为可复用 Skill，智能体通过 OpenAPI 调用 PDM 获取最新版图纸、从焊接管理系统读取施焊电流电压、向报验系统写入检验请求，使自然语言对话可以直接转化为跨系统的数据操作与业务动作。
针对现场焊接缺陷，智能体自动按“读取缺陷检测数据—比对焊接工艺规程—检索历史相似案例—生成根因和纠正措施—创建返工任务—推送工艺/采购/质量会签—跟踪闭环”的流程执行，确保每个质量问题处理过程留痕、责任到人并可控可复盘。
通过定时任务每晚从焊接管理系统和报验系统抽取当日数据，自动生成各船坞的质量日报、焊材消耗对比和一次报验合格率趋势，周报自动纳入知识库新增文档和智能体使用热点，从数据收集到报告推送全程无需人工干预。
HiNowly 支持在集团内网服务器独立部署，数据不出企业边界；兼容市场主流国产 CPU、操作系统、数据库和中间件，并已适配 Qwen、DeepSeek 等本地大模型，同时保留对国内外主流大模型 API 的对接能力，满足集团国产化和安全合规演进要求。
项目实施范围
知识接入与治理：将 PDM 图纸、焊接工艺卡、NDT 程序文件、设备维修手册、船级社规范等多类型文档接收入库，完成 OCR 解析、图表抽取、语义拆块、实体链接以及重复和过时内容过滤。
业务系统集成：打通 PDM、CAPP、焊接管理系统、检验报验系统和 ERP 等系统数据接口，使智能体能够通过授权工具查询真实船舶项目、设计版本、焊材批次、检测结果和人员资质数据。
平台部署与模型对接：在某造船基地数据中心完成 HiNowly 容器化私有部署，适配信创软硬件环境，接入本地 Qwen / DeepSeek 等大模型并预留国内外主流大模型灵活替换能力。
智能体设计、Skill 封装与流程编排：开发设计变更影响分析、焊接质量诊断、现场作业问答、项目进度日报四类智能体，封装焊接参数符合性判断、变更影响范围识别等业务 Skill，编排多分支自动化工单流程。
数据权限与安全隔离：建立围绕总部、设计院、船坞分厂和第三方驻场单位的虚拟知识空间，根据角色、项目和密级进行数据权限隔离，开启访问审计日志与水印溯源。
上线推广与运营体系建设：完成不少于 5 个业务部门、200 名核心用户的培训，制定知识贡献激励规范与智能体运行考核指标，建立集团知识运营团队。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 需求调研与知识盘点 | 3周 | 完成设计院、分段厂、船坞总装和质检部四类业务知识调研，梳理知识清单 800 余项，形成知识分类框架、权限矩阵及智能体应用场景优先级。 |
| 平台部署与系统集成 | 6周 | HiNowly 知识库与智能体平台在本地生产基地完成信创环境部署，打通 PDM、CAPP、焊接管理系统、报验系统等测试接口，建立船型和项目级知识空间框架。 |
| 知识治理与模型调优 | 6周 | 完成首批 6 万份设计文件、焊接工艺和检验记录的知识治理，配置知识间关联图谱；对本地大模型进行 RAG 调优，梳理高频问答集使检索准确率达到上线标准。 |
| 智能体开发与业务联调 | 8周 | 完成四类智能体的开发与联调，验证变更影响分析、焊接缺陷处置、动态日报等 15 条典型业务链路，跑通与 OA 审批、工单系统的自动化流程。 |
| 试点运行与全面推广 | 6周 | 在某大型船坞和分段车间开展试点，收集一线反馈并优化提示词与工作流后向集团各基地铺开，制定知识运营手册，完成用户培训和上线验收。 |
项目最终成果
焊接质量异常初步定位从过去人工翻找图纸、调取参数、比对标准耗时约 3 小时，缩短为智能体自动汇总相关数据并给出可能原因排序的 20 分钟以内，单次质量归零周期平均缩短约一半。
设计变更影响分析不再依赖专人跨系统人工核对，变更助手在收到变更单后自动生成受影响的图纸、工艺、设备和任务清单，准备周期从 2～3 天压缩至 2 小时以内。
一线焊工和检验员在作业终端通过自然语言即可获得带有引用版本的焊接参数和验收标准，员工查找权威知识点平均用时从 15 分钟降至 30 秒左右，同期因查错工艺版本产生的返工明显下降。
船级社规范与公约更新后，合规智能体自动从知识库和外部规范源中检出新旧差异，输出差距分析及整改建议，集团合规初稿编制时间由人工 5 小时降至约 20 分钟。
项目、质量、设计等部门通过定时获得的智能日报和周报，对一检合格率、问题关闭率、遗留风险和知识使用热度的掌握更加及时，每周人工制作报表时间节省约 80 人时。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 权威工艺知识获取时长 | 从平均15分钟缩短至30秒 | 现场人员在焊接作业前检索图纸、工艺卡、焊材规范与验收标准的时间大幅降低，移动端和智能终端查询占比达到全集团质检员使用量的 70%。 |
| 焊接质量异常初步定位时间 | 从约3小时缩短至20分钟 | 焊接质量诊断智能体一键关联焊接位置、母材炉批号、焊材批次、焊接实际参数和无损检测结论，帮助质检人员将缺陷根因排查范围缩小约 80%。 |
| 设计变更影响清单准备周期 | 从2～3天降至2小时内 | 变更助手依据知识图谱自动排查受影响的图纸、工艺文件、采购清单和现场任务，并自动推送相关部门会签，有效降低遗漏变更带来的返工风险。 |
| 一次报检合格率提升 | 试点船坞提升4.2个百分点 | 知识库与智能体上线运行 5 个月后，试点船坞焊接与涂装工序一次报检合格率由 91.6% 提升至 95.8%，员工对作业指导的遵从度和现场操作一致性显著增强。 |
| 智能体任务执行量 | 日均自动执行与交互任务超500次 | 上线三个月后，四个业务智能体累计被调用和自动触发超 3.6 万次，覆盖设计变更、缺陷归零、现场问答、日报生成等真实建造流程。 |
| 数据安全与私有化 | 100%内网部署，零数据外泄 | 平台、知识与模型推理全部运行于集团内网，通过等保测评和集团保密检查，未发生一起核心图纸或经营数据外泄事件。 |
“HiNowly 给船舶制造这样的离散制造场景带来了非常落地的价值。原来设计、工艺、质量各自积累经验，智能体把知识变成了可以随拿随用的生产力。现在我们的工程师在船坞现场询问一个焊接问题，像和资深专家对话一样，回答不仅带依据，还能自动生成任务清单，真正把知识用在了建造一线。”
某大型船舶制造集团 项目负责人