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某大型水务集团 如何在 水务与环保 中落地 AI 知识库
针对水务行业知识分散、设备资料庞杂、应急响应依赖个人经验等痛点，该水务集团携手 HiNowly 建设了面向供水运营与设备运维的私有化 AI 知识库。系统基于信创环境本地部署，对接国产大模型，通过统一知识接入、部门角色分权、数据隔离、Skill 技能扩展、专家大模型和工作流编排，将制水工艺规程、设备维修手册、水质应急预案、管网抢修案例等知识转化为全员可用的智能问答与自动化辅助工具，实现了知识检索、工单辅助、定时巡检报告生成等场景的落地，显著提升了运营效率和应急响应速度。
项目背景
该水务集团经过多年信息化建设，已建成 SCADA 生产监控系统、GIS 管网信息系统、工单管理系统和 OA 办公平台，积累了海量设备台账、巡检记录、维修工单、水质检测报告和操作规程文档。但这些数据分散在不同部门和系统中，缺少统一的知识入口。一线运维人员在遇到设备故障或管网异常时，往往需要翻阅多个系统、咨询老专家，耗费大量时间。同时，水务数据涉及城市生命线安全，集团对数据安全合规要求极高，无法接受纯公有云知识库方案，因此希望构建一套安全可控、本地化部署的 AI 知识库。
项目总览
HiNowly 为该水务集团提供了完整的私有化 AI 知识库解决方案。系统基于国产化服务器与操作系统部署，采用信创兼容架构，支持对接本地部署的 LLM 以及国内主流大模型 API。平台通过多源数据接入能力，将 SCADA 系统工单记录、GIS 管网属性、PDF/Word 设备手册、历史巡检报告、水质标准文件等结构化与非结构化数据统一入库，构建集团级知识底座。同时，内置部门角色管理与数据权限隔离机制，确保知识安全可控。在应用层，利用 Skill 机制封装水务专用技能，如“水泵故障诊断”“加药方案推荐”“管网漏损分析”等，并通过专家大模型和工作流编排将知识问答、工单信息提取、定时报表生成等能力开放给业务系统，实现从“找到知识”到“应用知识”的闭环。
项目痛点
设备资料与维修经验分散在档案室、个人电脑和老师傅脑海中，检索困难，新人上手慢。
管网抢修和水质异常等应急场景需要快速调取历史案例和处置规范，但目前依赖电话咨询和人工翻阅，响应效率低。
集团下属水厂、污水厂和管网公司业务差异大，但缺少统一的知识权限体系，难以做到按部门、按密级精准共享。
系统间数据割裂，SCADA、GIS、工单系统和 OA 中的知识无法联动，跨系统查询成本高。
原有信息化系统对国产化环境支持不足，信创改造过程中需要兼顾兼容性与知识服务能力。
项目诉求
建设一套本地化、私有化部署的 AI 知识库，实现水务核心知识的统一接入与安全存储。
对接本地大模型及国内外主流大模型，确保在信创环境下提供稳定、高质量的智能问答体验。
实现按部门、角色的精细化数据权限隔离，让不同岗位员工只能看到授权范围内的知识。
面向制水工艺、设备维修、水质检测、管网抢修等场景搭建 Skill 技能，提升知识应用的针对性。
通过工作流编排与自动化任务，将知识库深度嵌入工单处理、巡检报告生成和应急辅助等日常业务。
建设可持续运营的知识更新机制，沉淀老专家经验，降低对个人经验的依赖。
HiNowly 解决方案设计
支持本地部署与私有化部署，满足内网与多节点交付要求
支持本地大模型，并可对接国内外主流大模型
支持部门角色管理、数据权限隔离、细粒度审计
支持 Skill、专家大模型、工作流编排、自动化任务与定时任务
适配信创与国产化环境，支撑政企与大型集团合规落地
HiNowly 全栈部署在该水务集团内网私有云环境中，所有知识数据与问答记录均存储于本地，不经过第三方公有云，满足水务行业对敏感数据不出域的安全要求。
平台支持对接集团本地部署的国产大模型，也可灵活切换至国内外主流商用大模型 API，在信创要求下优先使用本地模型，保障服务连续性和数据合规。
按集团-水厂-班组的多级组织架构建立角色体系，每个角色拥有独立的菜单权限、操作权限和知识库访问权限，实现精细化管理和审计跟踪。
不同水厂、不同业务部门的知识空间相互隔离，员工只能检索和查看本部门及授权共享的内容，核心设备参数和水质数据支持字段级脱敏与访问控制。
通过自定义 Skill 将通用大模型能力封装为水务垂直技能，例如识别水泵振动数据并推断故障类型、根据水质指标推荐加药量、根据管网压力异常定位疑似漏损区间。
基于集团内部优秀工程师和外部行业标准构建专家知识微调模型，使问答结果更贴近水务专业语境，减少通用模型的幻觉和偏差。
可视化工作流引擎将知识库与工单系统、即时通讯工具打通，当新工单创建时自动匹配历史相似案例并推送处理建议，支持多人审批和知识回写。
定时自动抓取 SCADA 系统中的生产数据并生成日报，结合知识库中的工艺标准自动标注异常指标，并推送至相关技术负责人。
设定每周自动对设备维修记录进行归类统计，生成故障频率排行和知识缺口清单，帮助设备管理部门优化备件库存和维修策略。
平台全面适配国产化基础设施，包括国产芯片服务器、麒麟/统信操作系统、达梦/人大金仓数据库，并通过主管部门组织的信创兼容性验收。
项目实施范围
信创环境适配：在国产 CPU、操作系统及数据库环境下完成 HiNowly 私有化部署，并通过兼容性测试。
多源知识接入：对接 SCADA 工单、GIS 管网数据、设备台账、PDF/Word 技术文档、历史检测报告等 6 类数据源。
部门与权限体系搭建：面向集团本部、水厂、污水厂、管网公司、水质检测中心和客服中心建立组织架构与数据隔离策略。
Skill 技能开发：开发加药优化、水泵故障排查、管网抢修辅助、水质异常溯源等 8 个水务专属技能。
工作流与自动化配置：实现工单知识推荐、巡检报告自动生成、定期健康度检查等 5 条自动化工作流。
知识运营与培训：建立知识上传、审核、更新机制，并对各业务部门管理员进行平台使用和知识维护培训。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 需求调研与方案设计 | 3 周 | 完成各业务部门知识现状调研，确定知识分类体系、权限模型和信创部署架构，输出项目实施蓝图。 |
| 私有化部署与数据接入 | 4 周 | 完成 HiNowly 在信创环境中的部署，接入 SCADA 工单、GIS、设备台账等数据源，完成文档解析和向量化。 |
| 权限体系与 Skill 开发 | 4 周 | 配置部门角色与数据隔离策略，完成 8 个水务专用 Skill 的开发与测试，建立专家大模型调优样本集。 |
| 工作流与自动化配置 | 3 周 | 打通工单系统、即时通讯工具，配置定时任务和自动化巡检报告生成流程，实现知识推荐和异常预警。 |
| 试运行与培训推广 | 4 周 | 选取中心水厂和管网公司试运行，收集反馈并优化问答效果，完成全员系统培训和知识运营体系建设。 |
| 正式上线与持续运营 | 2 周 | 系统正式上线，建立月度知识更新与模型效果评估机制，进入常态化运营阶段。 |
项目最终成果
建成集团统一供水运营知识库，覆盖设备手册、工艺规程、应急预案、历史工单等 120 万+ 条知识，实现一键智能检索。
水泵故障诊断 Skill 实现维修方案推荐准确率超过 90%，一线工程师平均查询时间从 30 分钟缩短至 2 分钟。
管网抢修场景中，通过历史案例自动匹配和处置步骤推送，应急响应准备时间缩短约 40%。
自动生成的水厂生产日报和巡检报告覆盖 100% 班组，人工整理工作量减少 70%。
集团各业务部门在数据权限隔离体系下安全共享知识，未发生越权访问和敏感数据泄露事件。
平台通过国产化环境验收，成为该市国资系统信创智能应用的示范项目。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识库容量 | 120万+ | 涵盖设备档案、技术手册、标准规范、历史工单等各类水务运营知识文档。 |
| 维修方案推荐准确率 | >90% | 水泵、阀门、臭氧发生器等主要设备的故障诊断推荐结果准确率达到九成以上。 |
| 平均检索响应时间 | 2分钟 | 一线工程师获取设备维修指导或历史案例的时间从原来人工查阅的 30 分钟以上缩短至 2 分钟以内。 |
| 巡检报告人工工作量削减 | 70% | 自动化定时任务替代人工汇总整理水厂运行日报和班组巡检报告，大幅降低事务性工作负担。 |
| 应急响应准备时间缩短 | 40% | 管网抢修和水质异常事件中，AI 知识库辅助快速形成处置方案，缩短了前期信息收集和研判时间。 |
| 试运行期间周活跃用户占比 | 85% | 参与试运行的 6 个部门中，85% 的员工每周至少使用一次知识库开展业务查询。 |
“HiNowly 真正把集团几十年积累的‘老师傅经验’和散落各处的技术文档盘活了。以前查一个设备故障要打好几个电话，现在输入现象就能拿到推荐方案，而且所有数据全部留在内网，完全符合我们的安全合规要求。这套系统已经成为一线员工离不开的作业助手。”
某大型水务集团 项目负责人