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某大型固废处理与环境服务集团 如何在 城市固废处理与环卫一体化运营（生活垃圾焚烧发电、渗滤液处理、环卫保洁与转运） 中协同落地 AI 知识库与智能体
HiNowly 为该集团构建了私有化部署的 AI 知识库与 AI 智能体开发平台。项目以“统一知识底座 + 场景化智能体”为主线，将焚烧炉运行规程、设备说明书、故障案例、环保法规与排污许可要求、应急预案、检修作业指导书等 12 类、约 8.6 万份文档完成结构化治理与权限标注，形成可溯源的行业知识底座；在此基础上通过智能体开发平台设计并发布 9 个业务智能体，覆盖焚烧工况调优建议、环保台账与排污许可执行报告编制、设备缺陷诊断与检修工单派发、渗滤液系统异常处置、转运车辆调度问询、安全检查与应急演练等场景。智能体通过 Skill 与工具调用对接 DCS 实时数据接口、CEMS 环保监测、EAM 工单系统与环卫调度平台，以工作流编排与定时任务实现日常任务的自动触发与人机协同确认。系统全量本地部署于集团自建信创云资源池，支持国内外主流大模型与本地开源大模型的混合接入，按部门与厂区实现数据权限隔离。上线 6 个月后，焚烧工况异常响应时间下降 82%，环保台账编制工时下降 65%，设备缺陷一次定位准确率达到 88%，非计划停炉次数同比下降 37%。
项目背景
随着集团焚烧产能持续扩张与环保监管要求不断收紧，生产运营面临“经验难沉淀、合规难闭环、协同难贯通”的三重压力。一方面，6 座焚烧厂投运时间跨度超过十年，炉型涵盖机械炉排炉与流化床两类，积累的运行规程、调整经验与故障处置案例大量以 PDF、扫描件、纸质台账和老员工口述形式存在，新厂、新员工难以复用；另一方面，生活垃圾焚烧发电行业的烟气排放、飞灰处置、渗滤液排放与排污许可执行报告要求日趋严格，月度、季度、年度的台账与申报工作高度依赖人工核算与多系统取数，一旦口径不一致就可能带来合规风险；同时，设备缺陷从发现、诊断到工单派发、备件领用跨越多个系统与部门，缺乏统一的知识支撑与自动化流转。集团在信息化规划中明确提出“数据不出内网、模型自主可控、系统信创兼容”的底线要求，决定引入 HiNowly 私有化 AI 知识库与 AI 智能体开发平台，以知识治理与智能体落地为抓手推动生产运营的数字化升级。
项目总览
项目采用“私有化 AI 知识库 + AI 智能体开发平台”双引擎架构，全部部署于集团自建信创云资源池内，通过本地开源大模型与国产化算力承担主要推理负载，并在脱敏受限场景下按策略路由至集团许可的国内外主流大模型接口。知识侧，HiNowly AI 知识库通过批量接入、OCR 识别、版面还原、语义切片、向量化与知识图谱补全，将 12 类约 8.6 万份文档治理为带来源、带版本、带权限标签的可信知识单元，并对每条回答输出原文出处与页码定位，做到“无出处不作答”。智能体侧，HiNowly AI 智能体开发平台提供可视化智能体设计器、Skill 组件库、工具调用框架、工作流编排引擎、自动化与定时任务调度、发布与运营看板，使业务人员可以在模板基础上配置出面向具体岗位的智能体。以“焚烧工况调优智能体”为例，其工作流为：定时任务拉取 DCS 分钟级运行数据与 CEMS 排放数据 → 计算当前热值、氧量、炉膛温度、蒸汽流量等指标偏离度 → 命中知识库中对应炉型与工况的运行规程与历史调整案例 → 生成包含建议动作、依据出处与风险提示的调整建议卡片 → 推送至值长工作台并经人工确认后回写运行日志；整个链路可追溯、可回滚。以“环保合规台账智能体”为例，其通过定时任务每日 06:00 自动汇总前一日 CEMS 小时均值、飞灰与渗滤液处置台账、药剂消耗数据，按排污许可技术规范校验完整性并生成执行报告初稿，异常项自动标注并推送给安全环保部复核，形成闭环。
项目痛点
运行规程、设备手册与故障案例分散在 6 座厂区的文件服务器、纸质档案与老员工经验中，检索一份特定炉型的调整规程平均需要 40 分钟以上，跨厂复用几乎无法实现。
焚烧工况调整高度依赖值长与老师傅的个人经验，面对入炉垃圾热值波动、含水率变化与季节性组分差异，年轻值班员难以快速给出合理的风量配比、炉排速度与蒸汽参数调整方案。
环保台账、排污许可执行报告与飞灰、渗滤液处置记录需要在 CEMS、DCS、EAM 与线下 Excel 之间反复核对，每月约消耗 96 个工时，且口径不一致时存在申报返工风险。
设备缺陷从巡检发现到诊断、派工、备件领用横跨 EAM 与线下沟通群，故障知识未能与工单绑定，同类缺陷在不同厂区重复排查，平均诊断周期长达 2 至 3 天。
集团对生产数据与环保数据的安全等级要求高，明确禁止使用公有云大模型处理生产数据，且要求兼容国产芯片、国产操作系统与国产数据库，传统通用 AI 工具无法满足合规与信创要求。
项目诉求
建设集团级统一的 AI 知识库，完成运行规程、设备手册、故障案例、环保法规、应急预案等知识的结构化治理、版本管理与权限标注，形成可溯源的唯一知识底座。
让知识真正进入业务动作：围绕焚烧工况调优、环保合规台账、设备检修、渗滤液处置、环卫调度等场景交付可执行、可运营的 AI 智能体，而非停留在问答层面。
实现智能体与 DCS、CEMS、EAM、环卫调度平台等业务系统的工具化对接，支持工作流编排、自动化任务与定时任务触发，并保留人工确认环节确保生产安全。
满足私有化部署与信创要求，全部数据与模型运行于集团内网，支持本地大模型与国内外主流大模型的统一接入与按场景路由。
建立按部门、厂区、岗位的数据权限隔离机制与审计日志，确保环保数据、生产数据与人事信息的访问边界清晰可查。
沉淀可复制的智能体运营机制，由集团技术研究院统一管理知识更新、智能体版本发布与效果评估，逐步向新建厂区推广。
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
HiNowly AI 知识库对接文件服务器、档案系统、EAM 附件库与 OA 制度库，支持 PDF、扫描件、Word、Excel 与图纸说明等多格式接入，通过 OCR、版面还原与语义切片将文档拆解为带章节层级的知识单元。系统为每份知识标注来源系统、生效日期、适用炉型与厂区、密级与责任部门，建立版本演进与失效替代关系，确保值班员检索到的是当前有效的规程版本，避免旧版规程误用。
知识库采用语义检索与关键词检索融合的混合召回策略，并结合炉型、工况、厂区等标签做过滤，回答结果必须携带原文出处、页码与生效版本，支持一键跳转原文核对。针对不同厂区规程表述不一致的情况，系统内置知识冲突检测，自动标记差异并推送技术研究院裁定，形成唯一权威口径，使知识从“能查到”升级为“敢采信”。
平台提供可视化智能体设计器，业务人员可通过编排提示词、知识范围、Skill 组件与输出格式快速搭建岗位智能体。项目沉淀了数据取数、指标计算、规程比对、表单生成、工单创建、消息推送等 20 余个可复用 Skill，新建厂区只需替换厂区参数与知识范围即可复制智能体，显著降低交付成本。
智能体通过标准工具调用框架对接 DCS 实时数据接口、CEMS 环保监测数据、EAM 工单与备件系统、环卫调度平台和企业微信工作台，能够主动取数、比对、生成单据并回写业务系统。所有工具调用均受权限策略约束，涉及生产控制与环保申报的关键动作设置人工确认节点，确保智能体“能办事但不越权”。
平台以工作流编排引擎将取数、校验、知识检索、推理生成、审批确认与系统回写串联为端到端流程。以设备缺陷处置为例，巡检人员语音上报后，智能体自动检索故障案例库与备件台账，生成缺陷等级判断、处置建议与工单草稿，推送设备管理部确认后写入 EAM 并触发备件领用，实现缺陷发现到工单闭环的自动化流转。
针对周期性任务，平台提供定时任务调度能力：每日 06:00 汇总 CEMS 小时均值生成环保台账、每周一生成设备健康度简报、每月 3 日前完成排污许可执行报告初稿、每季度自动生成应急演练计划提醒。运营看板实时呈现调用量、采纳率、任务成功率与异常告警，支撑智能体持续迭代。
系统全量部署于集团自建信创云资源池，适配国产操作系统、国产数据库与国产算力，支持本地开源大模型独立承担推理任务，并按场景策略接入集团许可的国内外主流大模型接口，形成可切换、可降级的模型路由方案，满足数据不出内网与自主可控要求。
平台按集团总部、厂区、部门、岗位四级建立角色体系，知识单元与智能体能力均绑定权限标签，环保数据、生产实时数据与人事信息实现字段级隔离，跨厂区默认不可见。所有检索、调用与回写动作生成审计日志，支持按人、按智能体、按时间维度追溯，满足内控与环保监管核查要求。
项目为各厂值长与技术骨干配置专家知识录入通道，支持以对话方式将工况调整经验、异常处置心法沉淀为结构化案例并附适用条件，经技术研究院评审后进入知识库，由专家大模型在对应工况下优先调用，使个人经验逐步转化为组织可复用的知识资产。
项目实施范围
集团级 AI 知识库建设：完成焚烧运行规程、设备说明书、故障案例、环保法规与排污许可技术要求、应急预案、检修作业指导书、渗滤液系统操作手册等 12 类知识的结构化治理与权限标注。
知识接入通道建设：对接集团文件服务器、档案系统、EAM 附件库与 OA 制度库，支持扫描件 OCR、表格解析与增量自动更新，建立知识版本与失效管理机制。
智能体开发与发布：设计并发布焚烧工况调优、环保合规台账、设备缺陷诊断与工单派发、渗滤液系统异常处置、转运车辆调度问询、安全检查与应急演练等 9 个业务智能体。
业务系统工具化对接：通过标准 API 与消息通道对接 DCS 实时数据、CEMS 环保监测、EAM 工单与备件、环卫调度平台与企业微信工作台。
权限与安全体系：按集团总部、厂区、部门、岗位四级建立数据权限隔离策略，配置敏感字段脱敏、访问审计日志与智能体调用留痕。
私有化与信创适配：完成国产操作系统、国产数据库与国产算力环境的部署适配，接入本地开源大模型并配置国内外主流大模型的路由策略与降级方案。
运营机制建设：交付智能体运营看板、知识更新流程、效果评估指标与管理员培训，由技术研究院牵头形成常态运营规范。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 第一阶段：现状调研与知识盘点 | 第 1—3 周 | 完成 6 座焚烧厂与 3 座渗滤液站的业务调研，梳理 12 类知识资产清单与权限矩阵，输出场景优先级评估报告与总体技术方案，明确私有化与信创部署基线。 |
| 第二阶段：知识治理与知识库上线 | 第 4—7 周 | 完成约 8.6 万份文档的接入、OCR 与结构化切片，建立炉型、厂区、工况标签体系与版本失效机制，上线知识库检索问答并完成首批 200 条问题的可信度校验。 |
| 第三阶段：智能体开发与系统对接 | 第 8—12 周 | 完成 DCS、CEMS、EAM 与环卫调度平台的工具化对接，交付焚烧工况调优、环保合规台账、设备缺陷诊断等 9 个智能体，并通过工作流编排与定时任务实现自动化触发。 |
| 第四阶段：试点运行与效果调优 | 第 13—16 周 | 在两座代表性焚烧厂开展试点，完成提示词与 Skill 调优、权限策略验证、人工确认节点校准，形成智能体使用规范与异常处置预案。 |
| 第五阶段：全集团推广与运营移交 | 第 17—22 周 | 完成 6 座焚烧厂与 3 座渗滤液站的推广上线，交付运营看板、知识更新流程、管理员与业务骨干培训，移交技术研究院进入常态运营。 |
项目最终成果
9 个业务智能体在 6 座焚烧厂与 3 座渗滤液站全面上线，日均调用超过 2100 次，覆盖值班监盘、环保申报、设备检修、安全应急与环卫调度等高频场景，智能体建议采纳率稳定在 74% 以上。
焚烧工况异常响应从平均 45 分钟缩短至 8 分钟，年轻值班员在入炉垃圾热值波动与含水率变化时能够依据可溯源规程与历史案例快速给出调整方案，非计划停炉次数同比下降 37%。
环保台账与排污许可执行报告编制由每月约 96 工时下降至 34 工时，定时任务自动汇总 CEMS 小时均值、飞灰与渗滤液处置数据并校验完整性，申报口径不一致导致的返工基本消除。
设备缺陷诊断由平均 2 至 3 天缩短至 8 小时以内，智能体联动故障案例库与备件台账生成工单草稿，一次定位准确率达 88%，跨厂区同类缺陷重复排查问题得到有效缓解。
沉淀集团级知识单元 8.6 万份、标准化故障案例 3200 余条、工况调整经验 560 余条，新员工独立上岗培训周期由 90 天缩短至 52 天，跨厂知识复用成为常态。
系统在集团信创云资源池内稳定运行，实现生产与环保数据不出内网，四级权限隔离与全链路审计通过集团内控与安全部门验收，具备向新建厂区快速复制的能力。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 焚烧工况异常响应时间 | 由 45 分钟降至 8 分钟 | 智能体自动拉取 DCS 与 CEMS 数据、比对规程与历史案例并生成调整建议卡片，值长确认后回写运行日志，响应效率提升 82%。 |
| 环保台账编制工时 | 每月由 96 工时降至 34 工时 | 定时任务每日自动汇总 CEMS 小时均值、飞灰与渗滤液处置记录，按排污许可技术规范校验并生成执行报告初稿，工时下降 65%。 |
| 设备缺陷一次定位准确率 | 88% | 基于故障案例库、设备手册与备件台账的多源检索，智能体生成缺陷等级判断与处置建议，诊断周期由 2 至 3 天缩短至 8 小时以内。 |
| 非计划停炉次数 | 同比下降 37% | 工况偏离预警与调整建议前置介入，配合设备健康度周报的定时推送，显著降低因结焦、受热面泄漏与辅机异常导致的非计划停运。 |
| 智能体日均调用量 | 超过 2100 次 | 覆盖 6 座焚烧厂与 3 座渗滤液站的值班监盘、环保申报、检修与安全场景，建议采纳率稳定在 74% 以上。 |
| 新员工独立上岗周期 | 由 90 天缩短至 52 天 | 依托可溯源知识库与岗位智能体陪跑，新员工在真实工况下快速获得规程依据与案例参考，培训周期缩短 42%。 |
“我们最看重的不是多了一个能问答的系统，而是知识和动作真正连在了一起。以前值长调炉子靠经验，环保报表靠加班核对，设备缺陷靠群里喊人；现在智能体自动把数据、规程和历史案例摆到面前，给出有出处的建议，确认一下就能往下走。整个平台部署在我们自己的信创资源池里，环保和生产数据不出内网，权限也分得清清楚楚，这一点让我们敢在核心生产场景里用它。上线半年，非计划停炉少了三分之一，环保台账的加班基本没有了，老师傅的经验也第一次真正留在了集团里。”
某大型固废处理与环境服务集团 项目负责人