数据少、质量不齐,
怎么组织有效依据?
组合专业资料、项目规则、运行快照与工程师观察,先检查来源、时效和适用条件。缺少信息时先澄清,再形成建议。
设计重点:来源追溯 · 证据补齐 · 适用范围INDUSTRIAL INTELLIGENCE / 圆木智维
从一段程序到一次排障,把工程师的判断、设备运行信息与企业技术积累连接起来。让 AI 理解现场,协助形成可审阅、可验证、可追溯的工程方案。
WORKFLOWS / 工作场景
先明确任务,再组织证据。AI 给出候选方案,工程师完成审阅,验证结果回到项目和知识库。
PROGRAMMING / 编程
梳理 I/O、运行条件和停机联锁,生成 ST 草案,再核对逻辑与测试结果。
IF EStop OR StopCmd THEN
FanRun := FALSE;
ELSIF StartCmd AND DriveReady THEN
FanRun := TRUE;
END_IF;以上是产品工作方式的交互示意。当前验证版本以 PLC+变频器风机模拟场景为基础;生成内容需经工程审阅,不直接控制真实设备。
ENGINEERING LOOP / 工程闭环
让建议带着依据,也带着验证路径。一次任务的结束,是下一次工程协作的起点。
与工程师对话,厘清任务、症状、边界和缺失信息。
问题与约束结合设备快照、产品资料与客户经验,确认适用范围。
来源与上下文生成程序、参数候选、排查步骤或维护建议,保留引用。
可审阅的草案由工程师审阅与测试,记录有效、无效和待确认的结果。
工程判断与反馈把任务过程整理成知识草稿,审核后进入后续检索。
版本与知识积累KNOWLEDGE / 企业工程记忆
把分散在文档、项目记录与现场笔记中的技术积累,整理成带来源、适用范围和版本的知识。
导入资料、提取文本、归属设备与项目。图片和视频可作为现场证据,由工程师补充观察。
区分 ABB 专业资料、客户实操经验与现场案例,结合设备、工况和版本检索。
AI 辅助提炼知识草稿;审核、修订与停用记录,让后续任务使用经过确认的经验。
BUILT FOR CONTEXT / 面向工业现场
工业知识的价值,在于具体设备与具体条件下的正确判断。产品迭代围绕三项实际问题展开。
组合专业资料、项目规则、运行快照与工程师观察,先检查来源、时效和适用条件。缺少信息时先澄清,再形成建议。
设计重点:来源追溯 · 证据补齐 · 适用范围先结合预训练模型、经审核知识检索与工程规则,避免从零训练。整理专家案例和失败反馈,用评测识别稳定能力缺口,再规划小样本适配。当前未训练模型;专家水平需经真实案例盲评与现场验证。
能力路线:检索与规则先行 · 专家评测 · 按需小样本适配把确定性校验交给规则和测试,把需要理解与推理的任务交给模型。按任务检索必要上下文,减少无关信息与重复调用。
设计重点:规则校验 · 任务检索 · 按需推理DEPLOYMENT / 部署与协作
保留工程数据的清晰边界,让系统部署与模型使用方式适应团队的实际条件。
离线模拟工程流程,用示例设备和数据验证协作方式。
用于流程演示与产品验证通过网页登录统一的工作台,在受控环境中进行工程协作。
登录后进入系统为对话与工程草案提供模型能力,结合选定的任务上下文。
云模型调用需要网络与 API 配置连接云模型时,所选工程文字会发送至模型服务。设备示例与测试仍以模拟为基础;真实 ABB 设备接入与参数应用,需要依据具体型号、固件与工程工具验证。
START WITH ONE ENGINEERING TASK