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某大型动力电池制造集团 如何在 锂电池制造 / 新能源电池（动力电池与储能电池） 中协同落地 AI 知识库与智能体
围绕某大型动力电池制造集团在多基地扩张中的知识碎片化、设备停机损失、质量追溯慢、数据不可出园等挑战，HiNowly 以私有化 AI 知识库构建电芯工艺、设备运维、质量追溯的可信知识底座，并以 AI 智能体开发平台编排工艺异常诊断、设备预测性维护、质量根因分析等智能体，对接 MES、QMS、EAM、LIMS 等系统，实现从知识检索到业务闭环的自动化执行，在信创环境中完成本地大模型与国产化适配。
项目背景
该集团近三年产能快速扩张，新增多个基地。工艺文件、设备手册、质量报告、专家经验分散在 PLM、MES、QMS、邮件和老师傅手中。新基地复制产线时，工艺参数调整依赖派驻专家，设备故障诊断依赖电话求助，质量缺陷分析跨工序追溯耗时。同时，集团要求工艺配方、客户数据、生产数据不得出园区，必须私有化部署，并满足信创与国产化要求。
项目总览
HiNowly 为该集团构建了“私有化 AI 知识库 + AI 智能体开发平台”双层架构。知识库侧，接入工艺文件、SOP、设备手册、质量报告、8D 报告、标准规范、传感器数据字典等多源知识，完成解析、切分、标签、版本、权限和专家审核，形成电芯工艺、设备运维、质量追溯的可信知识底座。智能体侧，基于 AI 智能体开发平台设计工艺参数异常诊断智能体、设备预测性维护智能体、质量缺陷根因分析智能体、新基地工艺复制智能体、安全合规巡检智能体。每个智能体可调用知识库可信检索能力，也可通过 Skill 和工具调用连接 MES 查询批次参数、QMS 拉取缺陷记录、EAM 创建维修工单、LIMS 获取检测结果、SPC 读取过程能力。工作流编排把“异常发现—知识匹配—工具查询—建议生成—人工确认—系统回写—闭环跟踪”串成自动化任务，定时任务则按班次巡检设备振动、工艺窗口和安全规程。平台全栈私有化部署，支持本地大模型、国产化芯片、操作系统和数据库，也可安全对接国内外主流大模型接口，并按基地、部门、角色和项目隔离数据权限。
项目痛点
工艺知识分散在 PLM、MES、设备手册、邮件和专家个人电脑中，新基地复制产线时检索困难，重复试错多。
设备故障诊断依赖少数老师傅，维修知识不统一，非计划停机造成产能损失。
质量缺陷根因分析跨涂布、辊压、分切、卷绕、化成等工序，数据分散，8D 报告编制周期长。
工艺配方、客户数据和生产数据敏感，不能使用公有云大模型，通用模型无法理解电芯工艺语境。
原有系统接口多样，权限体系复杂，缺乏统一知识权限隔离和审计手段。
项目诉求
建设私有化 AI 知识库，统一纳管工艺、设备、质量、安全类知识，形成可信知识底座。
实现带引用溯源和权限隔离的可信检索问答，让工程师快速获取准确工艺窗口和设备参数。
基于 AI 智能体开发平台构建业务智能体，调用 MES、QMS、EAM、LIMS 等系统完成闭环任务。
通过工作流编排、自动化任务和定时任务，实现异常诊断、预测性维护、质量根因分析自动化。
满足本地部署、私有化部署、信创兼容和国产化要求，支持本地大模型与主流大模型对接。
建立智能体发布与运营机制，持续迭代知识质量和智能体效果。
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、图纸、表格、音频、视频和数据库等多源接入，自动解析、切分、标签、去重和版本管理，经工艺、设备、质量专家审核后入库，确保电芯工艺知识权威可信。
采用关键词、向量和重排混合检索，回答时附带原文出处、版本号和生效日期；按基地、部门、角色和项目过滤，工艺配方与客户数据只对授权人员展示，满足数据不出园要求。
提供对话型、任务型和流程型智能体设计器，可配置人设、知识范围、工具权限和发布渠道，支持发布到门户、IM、移动端，并支持灰度发布和版本回滚。
封装 MES 批次查询、QMS 缺陷检索、EAM 工单创建、LIMS 检测获取、SPC 过程能力读取等 Skill，智能体可按任务需要自动调用工具并回写系统，形成业务闭环。
通过拖拽式工作流编排条件分支、人工审批、知识检索、工具调用和系统回写，将工艺异常、设备报警、质量缺陷自动分派给责任人并跟踪闭环。
定时扫描设备振动、工艺参数、安全规程和批次质量数据，自动生成巡检报告并推送责任人，提前识别设备劣化趋势和工艺漂移风险。
知识库、智能体平台、模型服务和业务数据全栈私有化部署，工艺配方、客户信息和生产数据不出园区，满足集团安全审计与合规要求。
支持国产化芯片、操作系统、数据库和中间件，兼容本地大模型部署，也可对接国内外主流大模型接口，并按业务场景配置模型路由，兼顾效果、成本与安全。
项目实施范围
私有化 AI 知识库：接入工艺文件、SOP、设备手册、质量报告、8D、标准规范等，形成统一知识目录。
知识治理：完成切分、标签、版本、去重、权限、专家审核和质量评分，确保知识可信可追溯。
可信检索问答：采用混合检索与重排，返回引用原文出处，按基地、部门、角色过滤敏感内容。
AI 智能体开发平台：提供智能体设计器、Skill、工具调用、工作流编排、自动化任务和定时任务。
业务系统对接：连接 MES、QMS、EAM、LIMS、SPC、邮件与即时通讯工具，支持数据回写和工单闭环。
模型与信创适配：部署本地大模型，适配国产化算力、操作系统、数据库，同时支持国内外主流大模型接口。
发布与运营：建立智能体门户、权限管理、调用审计、效果看板和迭代机制，面向多基地推广。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 阶段一：调研与知识盘点 | 2 周 | 完成工艺、设备、质量、安全知识目录梳理，输出权限矩阵、场景清单和智能体优先级。 |
| 阶段二：平台部署与模型接入 | 2 周 | 完成 HiNowly 私有化部署、信创环境适配、本地大模型接入、MES/QMS/EAM/LIMS 接口联调。 |
| 阶段三：知识库构建与治理 | 4 周 | 完成电芯工艺、设备手册、质量报告、8D 等知识入库，建立标签、版本、权限和专家审核机制。 |
| 阶段四：智能体开发与试点 | 4 周 | 开发工艺异常诊断、设备预测性维护、质量根因分析等智能体，并在一个基地完成试点验证。 |
| 阶段五：推广与运营 | 4 周 | 推广至 3 个基地和 12 个部门，建立运营看板、Skill 迭代机制和定时任务优化流程。 |
项目最终成果
构建覆盖电芯全工序的私有化知识库，知识检索从小时级降至秒级，并带引用溯源。
工艺异常诊断智能体接入 MES 与 SPC，自动生成调整建议并触发工单，减少人工排查。
设备预测性维护智能体定时巡检 EAM 与传感器，提前识别故障，降低非计划停机。
质量根因分析智能体融合 QMS 与 LIMS 数据，自动生成 8D 初稿，缩短分析周期。
新基地工艺复制智能体对比参数差异，提升知识复用率，减少专家派驻。
权限隔离与审计满足数据不出园和信创要求，智能体发布与运营机制持续运转。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 故障诊断平均时间 | 从 45 分钟降至 8 分钟 | 设备预测性维护智能体与知识库协同，降低 82% 诊断耗时。 |
| 非计划停机时长 | 下降 37% | 关键设备 OEE 提升 6.2 个百分点，减少产线损失。 |
| 工艺知识检索准确率 | 94% | 引用溯源覆盖率 100%，工程师可快速核对原文与版本。 |
| 8D 报告初稿编制时间 | 从 6 小时降至 1.5 小时 | 质量根因分析智能体自动聚合 QMS、LIMS 和历史 8D 知识，缩短 75%。 |
| 新基地工艺文件复用率 | 从 52% 提升至 85% | 工艺复制智能体对比参数差异，减少重复试错和专家派驻。 |
| 智能体月均调用量 | 2.8 万次 | 覆盖 3 个基地、12 个部门，贯穿工艺、设备、质量和安全场景。 |
“HiNowly 帮我们把分散在多个基地的工艺、设备和质量知识真正统一起来，并且让智能体能够调用 MES、QMS、EAM 完成实际任务，而不只是问答。私有化部署和权限隔离满足了我们最严格的数据安全要求，本地大模型与信创适配也让集团可以放心推广。”
某大型动力电池制造集团 项目负责人