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某大型有色冶金集团 如何在 有色冶金 / 电解铝制造 中协同落地 AI 知识库与智能体
该集团利用 HiNowly AI 知识库与 AI 智能体开发平台，构建了覆盖电解铝全流程的私有化知识中枢。平台将分散在专家经验、工艺规程、设备手册、事故案例中的隐性知识进行结构化治理，并通过智能体实现对 DCS 实时数据、MES 工单、EAM 维护记录的深度调用。智能体可自动完成电解槽异常分析、工艺参数推荐、设备诊断、定时巡检与报表生成等任务，显著降低了故障处理时间与人工分析负担，实现了跨基地、跨部门的高效知识复用。
项目背景
在“双碳”目标和市场波动背景下，集团需要进一步降低吨铝电耗、提升设备稳定性并保障生产安全。但随着产线扩张和人员流动，大量工艺经验集中在少数老师傅手中，新员工成长缓慢，各地基地同类问题反复发生。集团希望通过引入生成式 AI 技术，将沉淀的经验和知识转化为可复用、可调用、可追溯的企业资产，并与现有自动化与管理系统打通，形成“知识—决策—执行”闭环。
项目总览
HiNowly 以私有化 AI 知识库作为可信知识底座，将集团内各类结构化与非结构化数据接入并治理为统一知识图谱。在智能体开发平台上，集团信息技术部门设计了多个业务智能体，通过 Skill 封装领域技能，通过工具调用与 DCS、MES、EAM 等系统联动，通过工作流编排实现“感知—分析—决策—执行—反馈”的自动化闭环。平台部署在集团内网，数据完全私有化，支持信创环境，整体架构同时满足安全性和可扩展性要求。
项目痛点
电解铝工艺知识分散在操作手册、技改报告、设备说明书、事故分析等多类文档中，缺乏统一检索入口，技术人员查找效率低。
电解槽异常预判和处置高度依赖专家经验，岗位新人难以在短时间内掌握，导致同样的问题在不同基地反复发生。
多基地之间的工艺参数、故障案例和优化方法彼此孤立，缺乏体系化共享机制，知识复用难度大。
设备运维与工艺调整涉及大量专业判断，现有系统只能展示数据，无法给出可解释、可溯源的处置建议，存在操作合规风险。
集团对生产数据和核心工艺高度敏感，不允许使用公有云服务，同时需要满足信创国产化的软硬件要求。
项目诉求
构建集团级私有化 AI 知识库，实现电解、铸造、设备、安全等全业务域知识的统一接入、结构化治理与可信问答。
基于 HiNowly AI 智能体开发平台，打造覆盖工艺诊断、设备运维、安全应急与生产调度的智能体矩阵。
打通知识库与 DCS、MES、EAM 等业务系统，实现智能体自动调用实时数据、工单信息和维护记录。
实现多基地、多部门、多角色的数据权限隔离，保证核心工艺数据不出域、不越权。
通过自动化任务与定时任务，将重复性数据分析、报表编制和巡检工作交由智能体完成，释放专家精力。
满足信创与国产化部署要求，支持本地大模型及国内主流大模型的灵活接入。
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
支持上传或接口对接各类文档、表格、系统数据，自动完成解析、去重、清洗、结构化，并建立电解工艺、设备运维、安全环保等知识目录，确保知识资产井然有序。
基于混合检索和 RAG 技术，对技术人员的提问给出可解释答案，并自动标注来源文档、原文片段和关联知识节点。所有回答均支持追根溯源，有效避免大模型幻觉。
提供低代码可视化编排界面，业务人员可像搭建流程图一样定义智能体的任务目标、Prompt、知识挂载、工具调用与分支逻辑，大幅降低 AI 应用交付门槛。
支持将工艺顾问、设备诊断等智能体一键发布为 Web 应用、企业微信机器人或 API 服务，并支持版本回滚、运行监控和日志审计，满足生产环境对稳定性与合规性的要求。
将电流效率计算、槽况评分、设备劣化预测等算法封装为 Skill，智能体可按需调用。同时通过标准化工具接口与 DCS、MES、EAM 等系统交互，实时获取测点数据、工单状态与维护历史。
智能体可在电解槽电压异常、氧化铝浓度波动等事件触发时，自动拉取历史曲线、匹配知识库案例、生成原因假设和处置建议，并自动创建 EAM 检修工单或推送整改任务。
支持按小时、日、周自定义周期任务。智能体每天自动生成电解槽运行日报、设备点检汇总与能耗异常清单，并主动推送至对应责任人，让数据找人而非人找数据。
平台可部署于集团私有云或国产化服务器环境，适配麒麟、统信等操作系统，支持本地大模型以及 DeepSeek、通义千问等国内主流模型接入，实现全链路数据不出域。
按集团—基地—车间—岗位设置角色权限，不同基地之间知识内容、业务数据和智能体会话完全隔离。同时支持字段级脱敏和操作审计，满足内部风控与等保要求。
项目实施范围
接入并治理集团各基地的工艺规程、安全标准、设备手册、技术报告、事故案例、质检记录等十余类知识源，构建多级知识分类与标签体系。
部署 HiNowly AI 知识库，完成向量化、切片、权限挂接与检索优化，支持基于语义的跨库检索和溯源问答。
依托 HiNowly AI 智能体开发平台，搭建电解工艺顾问、设备诊断助手、安全应急助手、生产调度助手等四个核心智能体。
开发电解槽电流效率分析、槽况异常诊断、设备劣化趋势预测等 8 个 Skill，并与 DCS、MES、EAM 系统完成 API 对接。
编排“异常报警自动分析—根因定位—处置建议推送—工单自动生成”等多条工作流，同时配置每日、每周自动巡检和报表推送定时任务。
完成本地大模型部署与国内主流大模型适配，使用基于角色的访问控制策略实现多级数据隔离。
组织关键用户培训，建立智能体运营管理规范，支持业务人员自主优化问答模板和流程编排。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 知识与需求调研 | 3周 | 完成各基地知识源盘点、业务场景优先级排序和关键岗位访谈，输出实施蓝图。 |
| 平台部署与知识接入 | 6周 | 完成 HiNowly 平台私有化部署、本地大模型调优、首批知识库集群搭建与数据清洗，并搭建权限体系。 |
| 智能体开发与系统集成 | 7周 | 完成 4 个核心智能体的开发，8 个 Skill 构建，DCS/MES/EAM 接口联调，以及“异常报警—根因分析—工单生成”等 5 条工作流编排。 |
| 试运行与运营优化 | 4周 | 在电解一车间和阳极组装车间试运行，根据反馈优化问答粒度、调整自动化规则，并发布用户操作手册。 |
| 全面推广与培训 | 3周 | 推广至全部生产基地，开展 6 场分角色培训，建立智能体运营管理规范，完成上线评审和验收。 |
项目最终成果
技术人员查询工艺参数和故障案例的平均用时从 30 分钟以上下降到 3 分钟以内，知识获取效率大幅提升。
电解槽异常诊断和处置建议由智能体自动生成，一线人员按建议执行率超过 85%，故障平均定位时间缩短 60%。
各基地的典型故障案例和最优参数方案沉淀为集团级知识资产，跨基地复用频次显著增加，培训周期从 12 个月缩短至 5 个月。
智能体自动完成每日运行日报、能耗周报、设备点检汇总等报表编制，人工制表工作量减少约 70%。
基于工作流的自动预警和工单创建机制，使电解槽温度、电压等关键参数异常响应时间从小时级缩短到分钟级。
平台零安全事故运行，知识库与智能体全部内网私有化部署，满足信创要求，并通过集团信息安全审计。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识检索效率 | 提升约 90% | 工艺文档和故障案例单次检索平均用时从 30 分钟以上降至 3 分钟以内。 |
| 故障平均定位时间 | 缩短 60% | 借助智能体根因分析工作流，电解槽异常定位从原先的数小时缩短至不足 1 小时。 |
| 人工报表工作量 | 降低 70% | 日报、周报等由定时任务自动生成，每月释放约 200 人时的报表编制工作量。 |
| 新员工上岗培训周期 | 从 12 个月降至 5 个月 | 通过智能体带教和知识库随取随用，新员工快速掌握槽况判断和设备巡检技能。 |
| 智能体覆盖关键设备 | 100% | 电解槽、整流机组、天车、阳极组装线等核心设备全部接入智能诊断与巡检任务。 |
“HiNowly 让我们的工艺经验和设备知识真正变成了‘活资产’。电解工艺顾问和智能诊断助手就像一位时刻在线的专家，每天帮我们处理大量分析工作，一线员工看得懂、用得顺，知识传承和风险管控都上了一个台阶。”
某大型有色冶金集团 项目负责人