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某大型有色金属矿业集团 如何在 有色金属矿业 / 采选冶一体化（铜铅锌钼矿采选与冶炼） 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：一方面把分散在地勘报告、选矿试验报告、冶炼工艺规程、设备手册、检修工单、安全规程与国家标准中的知识做接入、治理与可信检索，形成带权限标签与引用溯源的知识底座；另一方面以 AI 智能体开发平台编排 Skill、工具调用与工作流，让智能体能够读取 DCS/SCADA 与 LIMS 数据、调用 EAM 工单与 ERP 备件系统，自动完成安全班前提示、工艺参数偏差诊断、设备点检闭环与备件协同等任务。项目采用本地大模型 + 国内外主流大模型可插拔接入的信创兼容架构，按部门与角色做数据权限隔离，一期覆盖 3 座矿山、2 座选矿厂与 1 座冶炼厂，取得显著的知识获取效率与生产稳定性改善。
项目背景
集团在多年数字化建设中已积累大量系统：矿山侧有安全监测（微震、边坡位移雷达、通风监测）、选矿侧有 DCS 与在线品位分析仪、冶炼侧有 MES 与 LIMS 化验系统、设备侧有 EAM 检修工单、供应链侧有 ERP 备件模块。但知识与经验仍大量沉淀在专家头脑、纸质规程、历史试验报告与个人电脑中。随着老一代选矿、冶金工程师陆续退休，工艺参数调整、药剂制度优化、炉窑结瘤判断等隐性经验难以传承；同时矿区分布在不同省份，一线班组遇到异常时多靠电话请教总部专家，响应慢且口径不一。集团决定启动“知识中枢 + 智能体”专项，目标是让专家的经验可检索、可复用、可执行，并在不把生产与工艺数据送出企业内网的前提下完成。
项目总览
方案分为可信知识底座与智能体执行层两部分，全部私有化部署在集团自建机房与矿区私有云环境。知识底座侧，HiNowly AI 知识库通过文档解析、OCR、表格识别、切片与向量化，接入地勘报告、选矿试验报告、冶炼工艺规程、设备手册、检修工单、安全规程与标准规范等 11 类知识源，并建立矿种、工序、设备位号、专业、密级、有效期等元数据标签；检索采用向量 + 关键词混合召回与重排，答案强制携带原文出处与版本号，对超出知识范围的问题触发拒答并引导人工专家，确保‘可信可用不臆造’。集团将资深专家的口述经验整理为‘专家大模型’知识集，形成可追溯的经验条目。 智能体执行层基于 HiNowly AI 智能体开发平台构建。平台提供可视化智能体设计器、Skill 库、工具调用网关与工作流编排引擎：智能体先通过知识库检索生成判断依据，再通过工具调用读取 DCS/SCADA 实时参数、LIMS 化验结果、安全监测数据、EAM 工单与 ERP 备件库存，随后按预设工作流生成工艺调整建议、创建并派发工单、向责任人推送提醒，最后回收处置结果形成闭环记录。自动化任务与定时任务负责周期性动作，如每班班前安全交底、每日工艺偏差巡检日报、每周设备健康度报告与特种设备检验到期提醒。模型侧支持本地部署大模型承担涉密场景推理，并在允许范围内对接国内外主流大模型用于通用写作与翻译类任务，通过模型路由策略统一管理。
项目痛点
知识资产高度分散且格式异构：地质勘探报告、选矿小型闭路试验报告、冶炼工艺规程、设备说明书、检修工单、事故案例、国家标准与行业规范散落在 OA、共享盘、纸质档案与个人电脑，检索靠人问人、翻目录，跨矿种跨工序知识无法复用。
隐性工艺经验难以传承：浮选药剂制度、磨矿粒度控制、冶炼炉温与渣型调整等关键参数依赖少数资深工程师的‘手感’，新人培养周期长，专家退休带来明显断层风险。
安全合规要求高但执行依赖人工：班前会安全交底、危险作业审批、隐患整改闭环、特种设备检验提醒等事项数量大，靠人工跟催，存在漏项与追溯困难。
系统数据割裂，异常处置链路长：安全监测、DCS、LIMS、EAM、ERP 各成体系，出现工艺偏差或设备异常时，需要人工在多个系统间切换取数、判断、开单、催办，平均处置时长以小时计。
数据保密与国产化要求刚性：矿石品位、工艺参数、储量信息属于核心商业机密，且集团明确要求系统信创兼容、本地部署，不能将生产数据上传公有云大模型。
项目诉求
建成覆盖矿山安全、选矿工艺、冶炼生产、设备运维四大专业域的集团级 AI 知识库，实现知识统一接入、统一治理、统一权限与可信检索问答。
以 AI 智能体开发平台将知识转化为可执行能力，让智能体能够调用业务系统数据与工具，自主完成诊断、建议、派单、跟催与闭环确认。
实现本地大模型私有化推理，并支持国内外主流大模型的可插拔对接与按场景路由，满足数据不出厂与信创国产化适配要求。
建立按部门、专业、矿区、岗位的数据权限隔离机制，做到‘谁的知识谁可见、越权不可查’，并满足审计追溯要求。
沉淀可量化的运营指标：知识检索命中率、异常处置时长、非计划停机、安全隐患闭环率与工艺回收率提升。
形成可复制的知识运营机制与智能体运营体系，由业务部门自主维护知识、配置 Skill 与调整工作流，减少对 IT 的依赖。
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 知识库支持 PDF、扫描件、Word、Excel、CAD 出图、影像与音视频等格式接入，对选矿试验报告中的表格、品位分析数据、设备手册中的图纸参数做结构化抽取；通过 OCR 纠错、章节语义切片、元数据自动打标（矿种、工序、设备位号、密级、有效期）与版本管理，把散落的历史资料整理为可检索、可追溯、可更新的知识资产，并支持过期规程自动提醒复审。
采用向量检索与关键词检索混合召回加重排策略，问答结果严格引用原文片段、文档版本号与所属矿区，支持按部门与岗位权限过滤检索范围。当知识库中不存在可靠依据时，智能体明确提示‘知识库暂无依据’并转入人工专家通道，同时将该问题登记为知识缺口工单，从机制上避免模型臆造工艺参数带来的安全风险。
平台按集团—矿区—车间—班组四级组织建模，知识条目、检索范围、智能体能力与工具调用权限均绑定角色与数据标签。A 矿区工艺人员无法检索 B 矿区试验数据，冶炼厂核心炉况参数仅对冶金专业组开放，所有问答与工具调用留痕审计，满足集团保密与合规审查要求。
平台提供智能体设计器，业务人员可通过拖拽配置角色设定、知识范围、Skill 组合、工具集合与输出格式；Skill 库沉淀‘品位偏差计算’‘药剂单耗测算’‘设备健康度评分’‘隐患分级判定’等可复用能力；智能体经测试、审批后可发布到移动端、班前会大屏与 OA 工作台，并支持灰度发布与效果回流分析。
通过统一工具调用网关，智能体可安全调用 DCS/SCADA 实时工艺参数、在线品位分析仪数据、LIMS 化验结果、安全监测平台预警信息、EAM 检修工单接口与 ERP 备件库存接口。例如选矿工艺偏差诊断智能体可自动取数比对历史最优工况，给出药剂调整与磨矿粒度建议，并直接生成待确认工单，实现从‘给建议’到‘推动执行’的闭环。
以可视化工作流把‘异常识别—知识检索—原因分析—建议生成—工单派发—责任人提醒—结果回收—经验沉淀’编排为一条自动化链路。当安全监测触发预警时，矿山安全智能体自动生成分级处置建议、推送班组长并跟踪整改闭环，处置记录反向沉淀为新的知识条目。
平台支持定时任务编排：每班前自动推送本班风险点与安全交底内容，每日 7:00 生成工艺偏差巡检日报，每周输出设备健康度与检修计划建议，每月自动核对特种设备检验到期清单并提醒责任人，季度自动汇总知识缺口与高频问题榜单，推动知识库持续补齐。
系统全量私有化部署在集团自建环境，涉密工艺与生产数据由本地大模型完成推理；同时通过统一模型接入层支持国内外主流大模型的按场景路由与灰度替换，适配麒麟、统信操作系统与鲲鹏、海光等国产芯片服务器，数据库适配国产化产品，满足集团信创与国产化替代路线要求。
项目实施范围
知识域：矿山安全规程与事故案例、选矿工艺与药剂制度、冶炼工艺规程与炉况判断经验、设备手册与检修标准作业、地质与化验知识、集团管理制度与国家标准，共 11 类知识源接入与治理。
智能体域：矿山安全交底与隐患闭环智能体、选矿工艺偏差诊断智能体、冶炼炉况辅助判断智能体、设备点检与检修工单智能体、备件与物资协同智能体、知识运营与报告智能体，共 6 类智能体。
系统集成：DCS/SCADA、在线品位分析仪、安全监测平台（微震与边坡位移）、LIMS 化验系统、EAM 检修工单、ERP 备件与库存、OA 审批与消息通道。
部署形态：集团机房私有化部署，支持信创操作系统（麒麟、统信）与国产芯片服务器（鲲鹏、海光），数据库适配国产数据库，全链路日志与操作审计。
权限体系：按集团—矿区—车间—班组四级组织与岗位角色划分权限，知识条目与智能体能力均绑定数据权限标签，实现矿区之间数据隔离与跨域授权。
运营机制：知识入库评审流程、智能体发布审批流程、效果评估与迭代机制，并培训各专业部门自有知识运营员与智能体配置员。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 第一阶段：知识盘点与蓝图设计 | 3 周 | 完成 6 座矿山、4 座选矿厂、2 座冶炼厂的知识资产盘点清单；确定四大专业域知识分类体系与元数据标签规范；输出智能体场景优先级排序、权限矩阵与私有化部署架构方案。 |
| 第二阶段：知识治理与知识库上线 | 5 周 | 完成 11 类知识源接入与解析，约 4.6 万份文档完成切片与向量化；建立密级与部门权限标签、版本与有效期管理；上线混合检索与引用溯源问答，完成首批 800 余名专业人员的权限开通与试用。 |
| 第三阶段：智能体开发与系统集成 | 6 周 | 在 AI 智能体开发平台完成 6 类智能体设计，沉淀 30 余个 Skill；打通 DCS/SCADA、安全监测、LIMS、EAM、ERP 工具调用接口；完成工作流与定时任务配置，通过安全与压力测试。 |
| 第四阶段：试点运行与效果调优 | 4 周 | 在 3 座矿山、2 座选矿厂与 1 座冶炼厂试点运行；结合班组反馈优化答案口径、阈值与提醒策略；建立知识缺口工单与智能体效果评估看板，形成首批运营指标基线。 |
| 第五阶段：全面推广与运营交付 | 4 周 | 推广至集团其余矿区与厂区，培训各部门知识运营员与智能体配置员；交付运营手册、权限管理规范与迭代机制，进入常态化运营与季度优化节奏。 |
项目最终成果
建成集团级私有化 AI 知识库，覆盖矿山安全、选矿工艺、冶炼生产、设备运维四大专业域，知识资产从分散在个人与纸质档案转为统一治理、带权限与版本的可信知识底座。
6 类智能体在生产一线常态化运行，选矿工艺偏差诊断智能体可自动取数比对历史最优工况并生成调整建议与工单，冶炼炉况与设备点检场景实现异常信息自动流转与闭环跟踪。
班前安全交底、工艺巡检日报、设备健康度周报与检验到期提醒等由定时任务自动生成推送，安全与工艺管理人员从重复跟催中释放，安全隐患整改闭环率显著提升。
异常处置从跨系统人工取数与电话请教，转为智能体自动汇聚数据、给出依据并推动工单执行，工艺与设备异常的首次响应时间由小时级压缩到分钟级。
隐性经验通过专家知识集与知识缺口工单机制持续沉淀，新入职工艺与设备人员可借助可信问答与智能体辅助快速上手，缩短了传统‘师带徒’培养周期。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 知识获取效率 | 由平均 25 分钟降至 40 秒 | 一线人员查询工艺参数、设备标准或安全规程的平均耗时大幅下降，问答结果均附带原文出处与版本号。 |
| 可信问答准确率 | 96.2% | 基于 1200 条专业问题抽样评估，答案引用可溯源比例达 98% 以上，超范围问题按机制转入人工专家通道。 |
| 异常首次响应时长 | 缩短约 68% | 选矿与冶炼异常从人工跨系统取数、电话请示转为智能体自动汇聚数据并推送处置建议，明显改善了响应速度。 |
| 非计划停机 | 同比下降 18% | 设备点检与检修工单智能体基于健康度评分提前提示劣化趋势，关键磨机与冶炼炉窑非计划停机减少。 |
| 选矿回收率 | 铜回收率提升 1.6 个百分点 | 药剂制度与磨矿粒度建议被采纳后，试点选矿厂技术指标改善，并形成可复用的优化经验条目。 |
| 安全隐患闭环率 | 99.1% | 隐患从发现、派单、整改到验证的全过程由工作流自动跟踪，逾期项自动升级提醒至车间负责人。 |
“我们最看重的不是‘能聊天的机器人’，而是知识可不可信、智能体能不能真正把事办完。HiNowly 把分散几十年的选矿与冶炼经验变成了有出处、有权限、有版本的知识底座，再通过智能体打通安全监测、DCS、化验与检修工单系统，班前安全交底、工艺偏差诊断、设备点检闭环这些日常动作第一次能自动流转。系统私有化部署在集团内网，工艺数据不出厂，国产化适配也满足我们的长期要求，这让各矿区敢用、愿意用。”
某大型有色金属矿业集团 项目负责人