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智能制造

某装备制造企业:设备知识 Agent

把 12 年积累的 4.6 万份手册与工单接入知识底座,一线工程师用自然语言定位故障,平均处置时间缩短 62%。

AI 基础设施某装备制造企业(3 个生产基地)智能制造
62%处置时间缩短
4.6万接入文档数
50%上岗周期缩短
交付内容文档解析管道企业术语词典三段式 Agent 编排车间语音终端

背景

三个生产基地、九类设备、12 年积累的维修档案。老师傅的经验集中在少数人身上,新人独立处置故障平均需要 18 个月。

挑战

  • 手册格式混乱:PDF、扫描件、CAD 图纸混杂
  • 术语不统一,同一部件有三种叫法
  • 安全规程必须严格校验,不能由模型自由发挥

方案

  1. 文档解析管道统一抽取,保留原文页码与图表位置
  2. 构建企业术语词典,对齐部件别名
  3. 三段式 Agent:检索 → 处置生成 → 安全规程校验
  4. 车间平板与语音终端双入口,常用条目离线缓存

成效

故障平均处置时间从 96 分钟降至 36 分钟,新人独立上岗周期缩短至 9 个月。