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某大型水泥建材集团 如何在 水泥制造 / 建筑材料 中协同落地 AI 知识库与智能体
该水泥建材集团面临工艺专家经验难以沉淀、设备故障响应慢、集团内部知识系统割裂等挑战。HiNowly以私有化部署方式为其构建覆盖集团与各基地的AI知识库，将工艺手册、化验数据、DCS报警记录、设备维修案例等异构知识统一接入、治理并形成可信问答底座；同时基于HiNowly AI智能体开发平台搭建窑操助手、质量管控助手、设备运维助手等智能体，通过工具调用、工作流编排、定时任务等方式与实际生产系统和工单系统联动，实现从异常感知、原因分析、对策推荐到自动派单闭环。项目上线后，非计划停机时长下降32%，吨熟料标准煤耗下降2.1千克，问题处置效率与知识复用水平显著提升。
项目背景
该集团虽已建成ERP、MES、DCS、EAM等信息化系统，但大量工艺操作经验、设备维修诀窍与质量管控知识仍以文档、工单备注和个人经验形式分散存在。随着资深工程师陆续退休，核心知识面临断层风险。同时各生产基地的生产条件、原燃料质量差异较大，迫切需要将集团级标准知识与基地级实践知识结合，形成能直接指导中控操作、设备巡检和质量管理的一线智能助手。集团也明确提出平台必须满足信创与国产化要求，并实现集团与各基地间安全可控的数据共享与权限隔离。
项目总览
HiNowly采用私有化部署方式，部署于集团数据中心信创服务器，底层对接本地化部署的专家大模型，同时支持接入国内主流大模型API作为备用。项目首先构建水泥工艺与设备知识中枢：通过专业解析器将DCS历史报警记录、中控操作日志、回转窑热工制度、水泥粉磨工艺、设备维护手册、国家标准、集团内控标准、质量事故分析报告等非结构化/半结构化文档进行解析、清洗、OCR增强、实体识别与知识分块，并建立基于集团—基地—角色三级数据权限的向量知识库与知识图谱。在此知识底座上，基于HiNowly AI智能体开发平台快速设计多个专用智能体：窑操助手调用DCS实时接口和中控操作知识库，对关键工艺参数进行实时监控并生成建议；质量管控助手融合化验系统数据与历史质量案例，协助分析质量异常并推送处置预案；设备运维助手通过运维Skill调用EAM接口，自动创建工单、匹配检修步骤、推送备件编码，并联合工作流引擎实现故障确认、审批、派单、闭环归档。在发布层面，各智能体被发布到集团移动端和工位大屏，同时通过定时任务在每日凌晨自动执行数据汇总，生成运行日报发送至管理人员。整体方案既提供知识库的“大脑”能力，也通过智能体的“手脚”完成真实业务动作，实现了从知识到执行的闭环。
项目痛点
水泥窑操作高度依赖老师傅经验，中控人员水平参差不齐，参数调整响应慢，导致熟料质量波动和煤耗偏高。
设备故障原因排查时间过长，EAM系统中的历史维修记录、备件档案和专家处置方案未形成结构化知识，维修人员接到异常后只能凭个人经验处理。
质量检验数据（游离钙、抗压强度、凝结时间等）与窑操参数缺乏联动分析，无法快速定位质量异常产生的工艺环节。
集团与各基地之间知识形成“孤岛”，同类问题在不同基地重复发生，解决方案无法高效推广复用。
传统OA/文件服务器检索方式无法处理“回转窑温度异常可能原因是什么”“如何降低熟料煤耗”等复杂语义问题，一线员工难以快速获取可信结论。
项目诉求
建设集团级AI知识库，统一接入工艺手册、DCS操作日志、设备说明、质检报告、国标行标等多元异构知识，实现知识沉淀、分级治理与可信问答。
在集团数据中心完成HiNowly本地化部署，支持国产操作系统、国产数据库及本地大模型，满足信创合规要求。
开发面向中控操作员的窑操助手，实时结合DCS运行参数与知识库内容，提供参数优化建议和异常工况处置流程。
构建覆盖设备点检、故障报修、检修方案推荐、工单自动派发的设备运维智能体，打通EAM与IM通知通道，减少设备停机时长。
建立集团与基地两级数据权限体系，实现敏感工艺数据隔离，同时支持集团统一知识下发与基地个性化知识沉淀。
通过定时任务自动生成生产运行日报、煤耗电耗分析报表与质量趋势周报，逐步替代人工统计填报工作。
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PDF、Word、Excel、CAD图、扫描件、DCS报表等40余种格式解析，针对水泥行业专业术语（如游离钙、煤耗、窑尾温度、蓖冷机）进行实体识别与同义词映射，自动完成重复文档消解、失效文档归档、知识版本差异比对，并结合集团管控要求对涉密工艺配方进行加密存储与访问控制。
知识库采用混合检索（向量检索+关键词+知识图谱）提升召回准确性，每个回答均标注引用来源文件、章节位置和更新时间。中控人员询问“窑皮变薄怎么处理”后，系统不仅给出综合处置步骤，还能关联显示近一周类似工况案例和对应工艺卡编号，避免大模型幻觉带来的误导。
业务专家与IT人员可通过可视化拖拽方式配置智能体角色提示词、知识库挂接范围、意图识别模型和兜底策略，将窑操、质量、设备等实际业务经验转化为可对话、可执行的智能体，无需编写复杂代码即可上线发布。
预制DCS实时取值、化验结果读取、EAM工单写入、备件库存查询、巡检工单登记等标准化Skill，智能体在执行时可根据对话语义自动编排调用顺序。例如窑操助手发现窑尾温度异常后可立即通过Skill读取30分钟DCS趋势数据，并生成问题分析报告推送给当班工程师。
设备运维助手通过工作流将“异常识别→知识匹配→方案确认→工单创建→审批转发→维修反馈→知识回填”串联起来，支持多人审批节点与超时自动提醒。质量异常处理中自动关联品控标准与历史类似案例，辅助质量工程师完成原因判定与纠正措施编制。
平台内设置每日凌晨自动从DCS历史站和化验系统抽取数据，生成前一日的回转窑运行简报、熟料质量分析、能耗日报，并通过企业微信推送给各级管理人。每周一自动汇总各基地设备故障与工单完成情况，形成周度知识沉淀报表。
整套平台基于信创环境运行，支持华为昇腾、寒武纪等国产算力适配，并兼容昆仑芯及各类国内主流大模型。与集团私有云统一纳管，数据不出集团数据中心，既满足等保三级要求，也便于后续向其他基地复制推广。
按集团总部、基地、车间、班组四级部门建立角色体系，不同岗位用户只能检索和调用其权限范围内的知识。例如某基地的DCS操作数据仅可被该基地授权人员访问，但集团工艺技术部可通过专用角色跨基地查看脱敏汇总数据，实现共享与保密兼顾。
项目实施范围
集团数据中心私有化部署HiNowly AI知识库与智能体开发平台，适配国产CPU服务器、麒麟操作系统、达梦数据库，并完成本地专家大模型接入及与外部大模型网关的认证配置。
接入集团历史DCS趋势数据及各基地回转窑、生料磨、水泥磨等关键设备工况数据，实现数据源安全连接与实时同步。
梳理并导入工艺操作手册、设备检修标准、电气图纸、安全操作规程、质量内控标准、化验室检测SOP及历年故障案例共3.2万余份文档，完成知识清洗、分块、标签化与版本管理。
构建集团—基地两级知识空间，配置部门角色管理、数据权限隔离、字段级脱敏与操作审计策略。
开发窑操助手、质量管控助手、设备运维助手、安全管理助手共4个AI智能体，分别封装DCS参数查询、化验数据解析、EAM工单创建、备件库存查询、报警推送等10余个Skill。
与现有ERP、MES、EAM、DCS历史站、短信网关及企业微信打通，设计工单自动生成、审批通知、运行日报定时推送等自动化工作流。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 业务调研与总体方案设计 | 3周 | 梳理窑操、质量、设备管理3个核心场景的知识需求与业务系统接口清单，完成信创环境评估，形成HiNowly部署架构、数据权限模型与智能体建设蓝图。 |
| 知识库构建与治理 | 6周 | 完成3.2万份文档解析入库，建立水泥工艺词汇表、设备编码与文档标签体系，对历史DCS报警记录和维修报告进行结构化处理，输出知识库维护与更新规范。 |
| 模型接入与系统集成 | 4周 | 完成本地专家大模型部署，打通DCS历史站、MES、EAM、ERP及企业微信接口，配置统一身份认证与分级授权机制。 |
| 智能体设计、Skill开发与流程编排 | 6周 | 开发窑操助手、质量管控助手、设备运维助手、安全管理助手，封装DCS巡检、工单创建、备件查询等12个Skill，完成异常处置与定时报告工作流配置。 |
| 试点基地上线与联合调优 | 5周 | 在2个试点基地完成全员培训与上线试运行，根据中控操作员反馈优化问答答案颗粒度、工单自动创建规则和定时推送内容，持续迭代至指标达成。 |
| 集团推广与知识运营体系建立 | 4周 | 推广至其余生产基地，制定知识更新责任制度与智能体使用效果月度评估机制，完成项目验收与运维交接。 |
项目最终成果
构建了覆盖窑操、质量、设备、安全的全集团知识中枢，知识库总量超过120万条知识片段，员工提问平均响应时间小于3秒，且每条回答均附带可追溯引用来源。
窑操助手实时接入DCS系统后，中控操作员在遇到温度、压力异常时平均处置决策时间由约20分钟缩短至5分钟，试点窑线熟料28天抗压强度标准差降低8%。
设备运维助手与EAM系统联动后，维修人员通过语音或文字查询即可获得故障排查步骤、工具备件要求和历史案例，单个故障定位时间由45分钟下降至8分钟，检修方案编制效率提升60%以上。
故障工单与预防性维护任务实现自动创建和派发，各基地设备非计划停机时长同比下降32%，因设备故障导致的质量事故下降45%。
定时任务自动生成生产运行日报、煤耗分析与质量周报，替代人工报表统计工作约15人天/月，大幅降低数据汇总错误率。
通过知识反哺机制，设备维修后处理过程自动摘要回填至知识库，形成“使用—沉淀—复用”的良性循环，员工主动检索与使用率逐月上升。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 吨熟料标准煤耗下降 | 2.1kg/t | 窑操助手辅助参数优化后，试点生产基地吨熟料标准煤耗由104.5kg/t降至102.4kg/t，按单线年产200万吨熟料计算，年节约标煤约4200吨。 |
| 非计划停机时长下降 | 32% | 推广至全部基地后，因设备故障、工艺波动导致的非计划停机累计时长同比下降近三分之一，显著提升窑系统运转率。 |
| 设备故障定位时间缩短 | 从45分钟降至8分钟 | 维修人员借助设备运维助手智能问答与案例匹配，在报修初诊和故障原因锁定环节的耗时大幅缩短，减少现场停机等待时间。 |
| 工单自动创建与闭环率 | 约68% | 由智能体自动创建并能在无人工干预情况下完成审批、派单、维修反馈归档的闭环工单占比达到68%，剩余32%为需专家复判的复杂故障流程。 |
| 员工知识检索满意度 | 96.2% | 面向一线操作员、工艺工程师、维修工程师和管理者的匿名问卷显示，超过96%的受访者认为知识库回答内容专业可信、引用来源清晰，愿意在日常工作中持续使用。 |
“HiNowly 不仅帮我们把手册里的死知识变成了能直接回答的活专家，更像多了一位永远在线、随时能调用生产系统的数字班长。以前窑况异常要打电话到处问，现在中控员一句话就能得到带出处的处置建议，还能自动开出维修工单。最重要的是整套系统跑在我们的信创环境里，集团各基地的数据都在自己的地盘上流转，业务上放心，技术上也安全。”
某大型水泥建材集团 项目负责人