工业 AI Copilot（数智参谋）
让数据理解问题，让系统参与决策
基于统一工业数据语义与大模型能力构建工业智能体，支持自然语言问数、自动归因分析与预测决策，让老板与管理层不再“看报表”，而是“直接问结果”。
传统系统记录数据，工业 AI 负责理解数据与给出判断。
支持主流工业大模型与企业私有部署
柴火工业 AI Copilot 采用开放式 AI 架构，支持接入 DeepSeek、Qwen 等先进推理模型，并支持企业私有化部署与本地运行。
企业可基于自身数据安全与业务需求，自主选择 AI 引擎，实现：
- • 基于企业真实生产数据的智能分析与决策支持
- • 企业专属工业知识库推理（质量、设备、工艺、生产）
- • 数据不出厂的本地私有部署模式
- • 与 MOM、设备、质量、能源等系统深度融合
柴火工业 AI Copilot 基于真实工业数据运行，而非孤立 AI 模型，使 AI 能真正理解生产、质量与设备运行状态，并提供可执行的决策建议。
柴火提供完整的数据治理与工业语义构建能力，使 AI 真正理解工业数据，而不仅是通用问答。
核心能力矩阵
工业数据理解与建模
基于统一工业语义模型，对生产、设备、质量与能源数据进行结构化建模与多维融合，支持时间序列分析、异常模式识别与关键指标归因，为智能决策提供可计算的数据基础。
预测与风险预警引擎
结合历史数据与实时数据构建预测模型，实现交付风险预测、设备故障预判、质量异常趋势识别与能耗波动监测，让问题在发生前被系统识别。
智能决策与优化引擎
将经验规则转化为模型能力，提供生产排程优化建议、参数调整建议与异常处理路径推荐，支持从“发现问题”到“给出行动建议”的完整闭环。
自然语言问数与交互（Industrial Copilot）
通过自然语言直接查询生产与经营数据，自动生成分析报告与归因结果，让管理层从“找数据”升级为“问系统”。
实施路径
我们建议三阶段建设路径，每阶段均可独立验收与扩展。
阶段一
数据接入与基础分析能力
打通生产、设备、质量与能源数据，建立统一指标口径与基础分析模型，为后续智能能力提供可信数据底座。
阶段二
预测模型与趋势识别能力
构建风险预测模型与异常识别模型，实现设备、质量与交付的主动预警，让系统具备“判断能力”。
阶段三
智能决策与持续优化闭环
引入优化算法与智能体能力，支持自动归因分析与策略推荐，形成“预测—判断—优化”的持续改进闭环。
我们带来的改变
通过工业 AI Copilot 与预测模型能力，实现异常提前识别、风险主动预警、智能归因分析与优化建议生成，让数据真正参与决策，而不是停留在报表层。
典型成果表现
- 异常提前识别率提升 30%–50%
- 设备停机率下降 15%–25%
- 质量波动提前预警
- 订单延期风险提前识别
- 管理层决策响应时间显著缩短
与工业数据底座协同运行
- 实时数据接入与统一语义建模
- 结构化与非结构化数据融合
- 数据质量校验与异常修正机制
- 模型持续训练与优化更新
- 决策日志与推理过程可追溯
AI 不是外挂系统，而是运行在数据底座之上的决策能力层。
适用企业
- 已完成基础数字化建设的制造企业
- 数据积累达到可分析规模
- 面临降本增效与风险控制压力
- 需要构建智能决策能力的管理型企业
AI Copilot 分阶段落地路径
每一阶段都可独立验收与扩展。
常见问题
关于模型、数据接入与部署方式的高频问题。
工业 AI Copilot（数智参谋）需要训练吗？
不要求先训练才能使用。可在私有化环境中接入企业数据与知识库，支持检索增强与可控的提示词/规则配置，逐步沉淀可复用的业务分析模板。
支持哪些国产大模型？
支持 DeepSeek、Qwen 等国产大模型，并可按企业安全要求选择本地部署或专有云部署。
能否对接 MOM/ERP/设备数据？
可以。通过标准 API 与工业协议接入（如 OPC UA/PLC），把订单、工序、质量、设备、能耗等数据接入后再做问答、归因与建议。
