告别复杂繁琐的配置,面向智能制造生产流程的工业领航助手

对话即入口

一个对话框, 就是全部的操作界面

生产一线的使用者不需要了解提示词、插件协议或模型参数,像安排工作一样布置任务即可。缺少的能力、未开通的权限,由智能体在对话中主动说明,征得同意后自动完成配置。

能力不足时,智能体主动申请接入

查询尚未接入的系统时,智能体在对话中说明缺少的连接与将要进行的配置,征得同意后自动完成接入,使用者不需要翻阅任何配置手册。

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查一下 3 号产线这个月的停机记录

智能体
我还没有接入车间的 MES 系统,无法直接读取停机记录。我可以现在完成接入:使用只读账号连接,不改动任何生产数据。是否同意?
需要你的确认智能体
同意接入暂不
智能体
已完成 MES 只读接入。3 号产线本月停机 6 次,累计 4 小时 12 分钟,最长一次发生在 5 月 28 日夜班。配置记录 C-0214 · 已存档
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权限不够时,对话内确认开启

涉及敏感数据或对外操作时,智能体先停下来,说明需要的权限与用途,使用者确认后才继续执行;每一次授权都有独立编号,单次有效。

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把上周的质检不合格明细发给班组长

智能体
这项操作需要读取质检数据库,并把文件发送到企业微信。目前我没有对外发送的权限。用途:向班组长发送上周不合格明细。是否授权本次操作?
需要你的确认智能体
仅本次授权拒绝
智能体
已发送给班组长。本次授权只对这一项操作生效,已自动收回。授权记录 P-0883 · 单次有效
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每一步操作,全程可以溯源

接入配置、权限授予、数据访问、文件产出,全部记入审计记录。管理者可以随时回看每一个结论从哪里来、经过了谁的同意。

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操作审计 · 本次会话全部可回放
14:02接入 MES 系统(使用者同意 · 记录 C-0214)
14:03查询 stoppage_records 数据表(只读)
14:08授权对外发送文件(单次 · 记录 P-0883)
14:09生成《质检不合格明细》并发送给班组长
14:10本次会话的全部操作均可回放,可导出审计报告
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多数智能体平台假设使用者会编写提示词、安装扩展、调试参数;在生产现场,这一假设并不成立。元易把配置工作交还给智能体,使用者只需要在对话中作出决定。

五大核心能力, 驱动工业智能落地

元易不止是 AI 聊天工具:这是一个端云协同、安全可控、持续进化的工业智能平台。

Edge-Side Agent Pilot

端侧智能体领航

Agent 在本地执行一切:工具调用、代码运行、文件操作、Skill 工作流。数据不出厂,决策在边缘。120+ 内置 Skills 覆盖文档生成、数据分析、代码执行。端侧独立运行,云端仅提供模型网关与同步。

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产线助手
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分析 3 号注塑线昨天夜班的 OEE,找出主要损失来源

调用了 3 个工具
read_mes_records(近 24 小时)0.8s
oee_breakdown(按损失分类)1.2s
generate_docx2.1s
智能体
昨天夜班 OEE 为 71.4%,低于月度均值 6.2 个百分点。最大损失来自换模等待,累计 38 分钟。分析报告已生成。
OEE 损失分析 · 夜班.docx38 KB
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Multi-Agent Orchestration

多智能体协同编排

Orchestrator 将复杂任务自动分解为 DAG 工作流,4 种专业角色(Reader · Writer · Producer · Researcher)并行协作。Plan Mode 画布可视化编排,检查点审核,人机协同决策。不是串行调用,是真正的拓扑并行。

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工艺优化助手
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计划 · 切换超时根因分析运行中2 / 5继续执行
拉取切换日志
Reader· 近 30 天
按操作工分桶
Analyst· 统计超时分布
按班次分桶
Analyst· 夜班/白班对比
根因假设
Researcher· 需审核
输出排查报告
Writer· Markdown
ReaderAnalystResearcherWriter
Safety Guardrails & Governance

安全护栏与权限治理

三级角色互斥(superadmin · team_admin · member),工具层强制执行权限边界。敏感操作需审批链路,每次 AI 决策都有完整审计追踪。策略可测试、可复用,覆盖 RBAC、数据脱敏、操作升级、行级字段控制。

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数据库运维助手
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清理测试库里五月之前的过期点检记录

智能体请求权限
工具 execute_shell 需要你确认后才会执行。risk: high
DELETE FROM inspection_records
WHERE created_at < '2026-05-01' AND env = 'test'

删除操作不可恢复。本次授权仅对这一条命令生效,执行结果将记入审计记录。

拒绝一次允许始终允许此工具
调用了 1 个工具
已授权 1 个工具 · 仅本次
execute_shell(单次授权 · 记录 P-0883)0.6s
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Multi-Source Knowledge Collaboration

多源知识协同

团队知识库接入数据库、API、文件、企业文档等异构数据源。pgvector 向量检索 + 业务术语解析引擎,Agent 能够理解「良品率」「翻箱率」等行业术语并精确映射到数据结构。知识资产跨项目积累复用,语义版本化管理。

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知识库文档 · 数据库 · 表格新建知识库
工艺文件库
文档团队312 文档
MES 历史数据
数据库团队14.2 万行
质检记录台账
表格团队86 表格
设备作业指导书
文档私有147 文档
业务术语解析行业用语自动映射到数据字段
良品率quality.yield_rate翻箱率yard.rehandle_ratio
Agentic AI Decision Hub

Agentic AI 智慧决策中枢

Agent 不只是问答工具,是持续运行的决策伙伴。定时任务(Cron Agent)基于真实数据自动巡检、预警并生成报告。项目管理 Agent 跟踪任务进度、协调团队资源。从被动响应到主动决策,由真实业务数据驱动的 Agentic 工作流支撑团队协作与智慧运营。

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质量巡检智能体
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质量巡检智能体 · 每日 06:00 定时运行
晨间巡检完成:2 项指标越限A2 工位 CPK 降至 1.02,低于 1.33 控制限来料批次 L-2284 不良率 2.1%,超过供应商协议上限
晨会质量日报 · 6 月 11 日.docx已生成

把 CPK 趋势按模具维度再拆一层,看是不是 M-07 的问题

调用了 1 个工具
spc_trend(按模具分组 · 近 14 天)
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数据本地留存,业务数据不出厂
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决策响应提速:从人工排查到 Agent 秒级研判
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Agent 自主巡检,不休息、不遗漏

九维能力矩阵, 定义工业 AI 的交付标准

我们用九个维度衡量一个工业智能系统是否真正可交付:让工业智能体在真实的企业环境中安全、稳定、持续地创造价值。

端边云协同架构

Edge-Cloud Synergy

端侧执行、边缘计算、云端协同:业务数据物理不出厂区,模型推理可以全部在工业内网完成,决策在离数据最近的地方发生。

多模型智能路由

Multi-Model Routing

私域微调模型、定制专属模型、公有大模型,分场景智能选择,按调用量分级计价。一个平台接入所有模型能力。

多种部署方式

Flexible Deployment

全私有化本地部署、混合云弹性扩展、SaaS 即开即用,适配从严格合规的金融机构到快速迭代的创新团队。

D1

工业数据接入

插件化连接器框架,支持数据库 · API · 文件 · IoT 流数据。Schema 漂移自动检测,数据源健康度实时诊断。

D2

业务语义解析

业务术语 → 数据结构精确映射。支持别名、缩写、歧义消解。语义资产跨项目版本化积累,纠错机制持续优化。

D3

安全与权限治理

RBAC + 审批链 + 行级字段控制。策略可测试、可复用,覆盖数据脱敏、操作升级和异常拒绝。

D4

可观测与审计

全链路执行追踪:工具调用 · 规划决策 · 策略触发 · 答案溯源。支持回放、根因隔离和企业审计合规。

D5

可靠性与容错

标准化容错模式:超时降级 · 部分结果策略 · 噪声数据过滤 · 长上下文稳定检索。故障可预测、可观测。

D6

越用越准的学习机制

系统在每一次使用中自我学习,借助场景反馈和业务覆盖不断提升理解精度。工业术语越用越准,决策建议越用越贴合实际。不是静态工具,是持续进化的智能伙伴。

D7

真实场景验证

每项能力都经过真实工业场景的严格检验:不是实验室演示,而是在生产级噪声、数据缺失、跨系统歧义等复杂条件下反复验证。您看到的每一个功能,都已经在严苛环境中证明了自己。

D8

经验即资产,项目越多越快

第一个项目积累的行业知识、对接经验和业务规则,自动沉淀为平台能力。第二个同类项目可直接复用,部署周期大幅缩短。做得越多,平台越聪明,您的每一次投入都在积累长期价值。

D9

全程陪伴式服务

从需求对接、私有化部署、团队培训到持续运维,提供全生命周期的专业服务。系统支持平滑升级与远程诊断,让您专注业务而非运维。售前方案咨询、售后 SLA 响应,确保每一步都有专人负责。

应用场景
智能制造

港机设备制造:多智能体驾驶舱

挑战:一家港机设备制造企业有大量门机、岸桥和场桥在不同港口长期运行,设备数据分散在 PLC、传感器和维保工单中。现场排障高度依赖资深工程师经验,常见问题是故障定位慢、重复性故障难复盘、备件不是备得过多,就是供应不及时。
方案:设备监控 Agent 持续汇聚振动、温度、电流和作业负载等实时信号,识别异常趋势;维保诊断 Agent 结合历史故障记录、维修手册和工单经验,给出更接近现场语境的根因判断与处置建议;供应链 Agent 根据设备型号、区域库存和服务半径提前准备关键备件。三个 Agent 协同后,现场从发现异常到形成维保方案不再依赖单点专家经验。
典型部署效果:平均故障响应时间从 4 小时缩短至 40 分钟,重复性故障处置效率提升 31%,关键备件库存占压下降 26%,设备综合效率稳步提升。
港机设备制造:多智能体驾驶舱
智慧物流

长江港口:AI 散杂货运营平台

挑战:一个年吞吐量超千万吨的内河散杂货码头,煤炭、矿石等货种并行作业,长期面临转运衔接不顺、库存周转慢、堆存周期过长的问题。人工调度难以及时统筹船舶到港、场内倒运与出港发运,常造成压港压货,场地占用率居高不下。
方案:运营调度 Agent 统筹船舶到港计划、卸货节奏与场内转运资源,动态生成更优作业排程;库存优化 Agent 持续分析货种流向、库区占用和货龄结构,优化堆存布局与出库优先级;异常协同 Agent 在船期变化或下游提货波动时快速重排运输与堆存方案。知识库持续沉淀不同货种的作业规则和周转经验,让每一次调度都能优化下一次运营决策。
典型部署效果:货物平均周转效率提升 36%,堆存周期缩短 29%,库区占用率下降 18%,码头整体作业协同效率显著提升。
长江港口:AI 散杂货运营平台 1
长江港口:AI 散杂货运营平台 2
长江港口:AI 散杂货运营平台 3
长江港口:AI 散杂货运营平台 4
金融科技

大型商业银行:AI 大模型风控与服务

挑战:一家大型商业银行的客服知识分散在产品手册、制度文件和 FAQ 中,信用卡、贷款、对公结算等业务口径更新频繁。客服坐席需要在高并发咨询中快速给出准确答复,风控团队则要同时面对新型欺诈手法变化快、人工复核压力大的现实问题。
方案:客服 Agent 基于最新制度与产品知识做多轮检索和答案生成,优先给出符合业务口径的回复草案;风控 Agent 联合交易行为、设备特征和账户关联关系进行实时风险评分;合规 Agent 对关键回复、风险拦截和模型判断保留审计链路,确保敏感信息处理和决策依据可追溯。
典型部署效果:高频咨询自助解决率提升至 74%,人工坐席平均处理时长缩短 22%,风险复核效率提升 39%,异常交易识别更及时且误报率显著下降。
大型商业银行:AI 大模型风控与服务
创新研发

系统化创新:九维析元方法平台

挑战:很多制造企业在新产品和工艺创新上并不缺想法,真正缺的是可复用的方法和可沉淀的分析过程。研发讨论往往依赖少数骨干经验,方案评估缺少统一框架,专利、案例和实验记录又分散在不同团队,导致好思路难沉淀、复盘成本高。
方案:平台将九维析元方法论转化为可执行的分析流程,把空间、环境、结构、功能、机理、物质、动力、时序、人机关系九个维度嵌入到创新任务中。创新分析 Agent 引导团队逐步拆解问题、定位突破口;知识 Agent 关联历史案例、专利线索和行业经验;评估 Agent 从可行性、实施成本和落地风险三个维度辅助筛选方案,让创新活动从灵感驱动转向系统化推进。
典型部署效果:方案论证准备时间平均缩短 35%,可进入立项评审的有效方案数量提升 32%,研发知识复用率明显提高,创新过程更可追踪、更可复盘。
系统化创新:九维析元方法平台

30 年学术积淀, 驱动 AI 创新引擎

源宜智能的技术底座不仅仅是代码和算法。冯立杰教授团队历经三十余年研究创立的元易创新方法论,为我们的产品提供了独特的理论框架。这套方法论已在学术界发表数十篇核心期刊论文,在工业界帮助超过 200 家企业完成系统化创新。

这套方法论不仅是课程内容,更是 Agent 系统内置的创新分析引擎:由 AI 辅助快速定位创新突破口,把三十余年学术积累转化为即时可用的分析能力。

九维析元
空间 · 环境 · 结构 · 功能 · 机理 · 物质 · 动力 · 时序 · 人机关系
九法变换
分解 · 组合 · 优化 · 替换 · 动态化 · 自服务 · 友好化 · 柔性化 · 智能化
公益课程

元易创新方法公开课

我们把这套方法论整理为系统课程,面向所有希望提升创新能力的团队免费开放,打开即学。

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