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某大型水泥与建材集团 如何在 水泥建材制造（新型干法熟料煅烧、水泥粉磨、骨料与商品混凝土一体化） 中协同落地 AI 知识库与智能体
HiNowly 以私有化部署方式为该集团构建了「AI 知识库 + AI 智能体开发平台」双底座：一方面将工艺规程、窑操手册、设备图纸、点检标准、历史异常处置记录、DCS/MES 时序数据、化验室检测报告等异构知识统一接入治理，形成可溯源、可鉴权的可信知识底座；另一方面通过智能体开发平台，把窑况诊断、粉磨电耗优化、设备预测性维护、检修工单派发、安全环保合规核查、能耗日报生成等业务动作编排成可发布、可运营的智能体与自动化任务。项目在集团总部与首批 8 个生产基地落地，实现知识问答准确率 93% 以上、非计划停机下降 32%、熟料标准煤耗下降 3.6kg/t 的实战成效。
项目背景
该集团在「十四五」智能制造规划中明确提出以数据驱动降本增效，但在实际推进中发现：工艺与设备知识散落在纸质规程、个人笔记、OA 附件、DCS 画面截图和老师傅头脑中，新基地、新员工复制成本极高；窑系统工况波动频繁，中控操作依赖个人经验，同一异常在不同基地处置方式不一致；设备点检与检修计划主要靠台账和人工排程，备件与工单协同滞后；能耗与碳排放核算需要人工从多个系统导出数据再加工，日报、周报时效性差。集团要求所有 AI 能力必须本地化部署、数据不出园区，并满足信创与国产化替代要求，同时能够对接国内外主流大模型以保持技术先进性。
项目总览
方案采用「一个知识底座 + 一个智能体平台 + N 个业务场景」的总体架构，全部部署于集团自建私有云与生产网隔离区。AI 知识库侧，通过多模态解析引擎接入 PDF/DOCX/CAD 图纸、扫描件、DCS 趋势截图、MES 工单记录、点检标准、化验报告与专家访谈录音，经 OCR、版面还原、语义切分、实体抽取与知识图谱构建后入湖，并打上基地、产线、设备、工序、密级、生效版本等标签；检索层采用向量 + 关键词 + 图谱的混合召回，结合部门角色与数据权限过滤，回答时逐条给出原文出处、生效日期与适用产线，从根本上保证「问答可信、依据可查」。AI 智能体开发平台侧，提供可视化编排画布、Skill 插件、工具调用、工作流、定时任务与发布运营中心，把知识检索、时序数据查询、规则计算、工单接口、备件系统接口封装为可复用 Skill，由智能体按业务编排调用。例如窑况诊断智能体在收到 DCS 异常告警后，自动拉取近 2 小时关键参数曲线、比对知识库中相似工况历史案例、调用热工计算工具给出调整建议，并在确认后通过工具调用在 MES 中创建工艺调整记录；设备预测性维护智能体按定时任务每日 06:30 巡检振动与温度趋势，命中阈值即生成点检任务并推送至移动端；能耗日报智能体每日 07:00 自动汇总各基地煤耗、电耗、碳排放数据，生成对标报表并推送至管理群。模型层支持本地部署的国产开源大模型作为主模型，同时通过统一网关对接国内外主流大模型作为补充能力，全部调用留痕可审计。
项目痛点
工艺与设备知识高度依赖资深窑操与设备工程师个人经验，纸质规程与个人笔记难以检索复用，老基地经验无法快速复制到新建生产线，新人培养周期长达 18 个月以上。
窑况判断依赖中控人员对火焰、电流、温度、负压等信号的直觉判断，同一异常工况在不同基地处置方案差异明显，工艺参数调整缺乏统一的知识依据与历史案例支撑。
设备点检、润滑、检修计划与备件库存分散在点检系统、EAM 与 ERP 中，隐患发现到工单闭环平均需要 2 至 3 天，关键辅机突发故障常导致窑系统减产甚至停窑。
能耗与碳排放数据需人工从 DCS、能源管理系统、化验室台账中导出并手工汇总，日报滞后一天以上，无法支撑班中实时调整与集团级对标分析。
安全环保合规条款多、更新频繁，超低排放与固废协同处置的台账、监测与报备材料依赖人工核对，存在漏项与追溯困难的风险。
项目诉求
构建集团级私有化 AI 知识底座，统一接入工艺、设备、安全、环保、质量五大类知识，实现可溯源、可鉴权、可版本管理的可信问答。
把窑况诊断、粉磨电耗优化、设备预测性维护等核心场景沉淀为可复用的智能体，让智能体调用知识、工具与业务系统完成实际任务而非仅做问答。
实现跨基地知识共享与数据权限隔离并存，总部可全局检索，基地只能访问本基地及授权范围数据，满足集团管控与合规要求。
推动点检隐患、检修工单、备件寻源、能耗日报等高频流程自动化，缩短闭环时间并减少人工重复劳动。
全栈本地部署并完成信创适配，支持国产大模型与国内外主流大模型混合接入，保证数据不出园区、模型可替换、能力可演进。
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 图纸、扫描件、图片、音视频、数据库表与 API 流式接入，内置 OCR、版面还原、表格解析与语义切分能力。接入后自动抽取设备编号、工序、参数阈值、适用产线等实体，构建「工艺—设备—参数—案例」知识图谱，并按基地、产线、密级、生效版本打标，实现知识的统一治理与全生命周期管理。
采用向量语义检索、关键词检索与知识图谱推理混合召回，结合部门角色与数据权限进行结果过滤，回答中逐条给出原文片段、文件版本、生效日期与适用产线，支持一键跳转原文核对。对参数类问题自动比对当前工艺卡版本，避免引用过期规程造成的误导，问答准确率与可追溯性在集团内部评审中通过验证。
提供拖拽式画布，将知识检索、时序数据查询、热工计算、规则判断、工单接口、备件查询、消息推送等封装为标准 Skill，智能体可按业务逻辑自由组合。Skill 支持参数校验、失败重试与权限声明，一次开发即可在窑况诊断、设备维护、能耗分析等多个智能体中复用，显著降低新场景上线成本。
平台支持角色设定、提示词模板、知识范围绑定、工具白名单、输出格式约束与人工确认节点的全流程设计，并提供测试集回放、灰度发布、版本回滚与运行监控。智能体可发布至 PC 门户、移动端与企业微信/钉钉工作台，运营看板实时展示调用量、采纳率与异常率，支撑持续迭代。
窑况诊断智能体在收到 DCS 异常告警后，自动编排「拉取趋势数据—检索相似历史工况—调用热工计算工具—生成调整建议—人工确认—回写 MES 工艺记录」的完整工作流；检修工单智能体则调用点检系统、EAM 与备件库存接口，实现隐患到工单、工单到备件的自动流转，智能体不再停留在对话层，而是真正驱动业务动作。
平台内置任务调度器，支持 Cron 表达式、事件触发与依赖编排。设备预测性维护智能体每日 06:30 自动巡检关键辅机振动与温度趋势，命中阈值即生成点检任务并推送责任人；能耗与碳排放日报智能体每日 07:00 汇总各基地煤耗、电耗、碳排放数据生成对标报表；安全环保合规智能体每周自动核查超低排放台账与报备材料完整性，任务执行结果全程留痕。
面向窑操与设备诊断两类高价值经验，构建专家大模型：将资深窑操的异常处置记录、访谈录音、参数调整案例结构化入库，形成可对话的「窑操专家」与「设备诊断专家」，新人可通过追问逐步理解判断依据，老专家经验由此转化为集团可复用的知识资产。
系统全栈部署于集团自建私有云，生产数据不出园区；模型层通过统一网关同时接入本地部署的国产开源大模型与国内外主流大模型，支持按场景、按密级路由与降级切换，所有调用留痕可审计。已完成国产操作系统、国产数据库、国产芯片服务器与信创中间件适配，满足集团国产化替代与安全合规要求。
项目实施范围
集团总部与首批 8 个生产基地的私有化 AI 知识库部署，覆盖熟料煅烧、水泥粉磨、骨料、混凝土及固废协同处置五类业务知识。
多源知识接入与治理：工艺规程、窑操手册、设备图纸、点检标准、检修方案、化验报告、专家访谈、DCS 与 MES 历史记录的统一解析、切分、标注与版本管理。
可信检索问答门户：面向中控操作员、设备工程师、安全环保专员、区域管理者的分角色问答入口，支持引用溯源与权限过滤。
AI 智能体开发平台部署与 Skill 封装：知识检索、时序数据查询、热工计算、工单创建、备件查询、消息推送等 20 余个 Skill。
六大业务智能体开发与发布：窑况诊断、煅烧参数优化、粉磨电耗优化、设备预测性维护、检修工单自动化、能耗与碳排放日报。
安全环保合规核查智能体与专家大模型（窑操专家、设备诊断专家）建设，沉淀集团级专家经验。
信创适配与本地/私有化部署实施，包括国产操作系统、数据库、芯片服务器与国产大模型适配，以及统一模型网关与调用审计。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 第一阶段：调研诊断与蓝图设计 | 第 1—4 周 | 完成总部与 8 个基地的工艺、设备、安全环保知识资产盘点；输出现状评估报告、场景优先级清单、总体架构蓝图与数据权限矩阵；确定信创适配清单与模型选型方案。 |
| 第二阶段：知识底座建设与接入治理 | 第 5—12 周 | 完成私有化环境部署；接入工艺规程、窑操手册、设备图纸、点检标准、化验报告、历史异常处置记录等知识源；完成 OCR 解析、语义切分、标签体系与知识图谱构建；上线可信检索问答门户首批功能。 |
| 第三阶段：智能体平台与 Skill 开发 | 第 9—16 周 | 部署 AI 智能体开发平台；完成知识检索、时序查询、热工计算、工单创建、备件查询、消息推送等 20 余个 Skill 封装；完成窑况诊断与设备预测性维护两个智能体的开发与测试。 |
| 第四阶段：场景智能体上线与试运行 | 第 15—22 周 | 完成煅烧参数优化、粉磨电耗优化、检修工单自动化、能耗与碳排放日报、安全环保合规核查智能体开发；在 3 个试点基地灰度发布并调优；建立运营看板与反馈闭环机制。 |
| 第五阶段：全面推广与运营体系固化 | 第 21—26 周 | 推广至首批 8 个生产基地；完成专家大模型训练与上线；输出知识运营规范、智能体开发规范、权限管理制度与培训体系；完成信创适配验收与项目整体验收。 |
项目最终成果
建成集团级私有化 AI 知识底座，接入工艺、设备、安全、环保、质量五大类知识文档与结构化数据超过 26 万份，形成覆盖 20 余条熟料生产线与全部粉磨站的知识网络，新人独立上岗培养周期由 18 个月缩短至 11 个月。
窑况诊断智能体在中控侧常态化运行，异常工况发生时自动推送相似历史案例与参数调整建议，跨基地处置方案一致性显著提升，因判断偏差导致的工艺波动次数下降约 41%。
设备预测性维护智能体通过定时任务每日自动巡检关键辅机趋势，隐患到点检任务的生成时间由平均 2 至 3 天缩短至 30 分钟以内，非计划停机时长下降 32%，关键辅机突发故障明显减少。
能耗与碳排放日报智能体每日 07:00 自动生成集团与基地两级对标报表，替代原有人工导出汇总流程，报表时效由 T+1 提升至 T+0，为班中参数调整提供即时依据，熟料标准煤耗下降 3.6kg/t、水泥粉磨电耗下降 5.8%。
检修工单智能体打通点检系统、EAM 与备件库存接口，实现隐患到工单、工单到备件的自动流转，工单平均闭环时间由 2.6 天缩短至 0.9 天，备件一次寻源成功率提升至 89%。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识问答准确率 | 93.2% | 基于集团内部 1200 条真实业务问题测试集评估，回答均附原文出处与生效版本，可溯源率达到 100%。 |
| 非计划停机时长 | 下降 32% | 设备预测性维护智能体上线后，关键辅机振动、温度异常提前识别，窑系统非计划停机时长同比显著下降。 |
| 熟料标准煤耗 | 下降 3.6kg/t | 煅烧参数优化智能体结合热工计算工具与历史案例给出调整建议，配合能耗日报实时对标，熟料单位煤耗持续优化。 |
| 水泥粉磨电耗 | 下降 5.8% | 粉磨电耗优化智能体根据磨机负荷、选粉效率与物料易磨性自动推荐操作参数，试点基地粉磨工序电耗明显下降。 |
| 工单平均闭环时间 | 由 2.6 天缩短至 0.9 天 | 检修工单智能体自动串联点检、EAM 与备件库存系统，实现隐患发现到工单闭环的全流程自动化流转。 |
| 智能体日调用量 | 8600+ 次 | 六大业务智能体与自动化定时任务在总部及 8 个基地稳定运行，覆盖中控、设备、安全环保、能源管理等岗位。 |
“我们最看重的不是能不能聊天，而是 AI 能不能在窑况异常时给出有依据的判断，并且真的把工单、备件、报表这些动作跑完。HiNowly 的知识库让每一条建议都能追到原文和版本，智能体平台又把这些能力接到了我们的 DCS、MES 和 EAM 上，数据全程留在园区内，模型还能按信创要求替换。现在老师傅的经验不再只留在脑子里，而是变成了集团所有基地都能调用的能力。”
某大型水泥与建材集团 项目负责人