背景与挑战
制造业企业已具备完善数据平台与部分智能化场景，目标依托大模型整合结构化与非结构化数据，从点状智能化转向体系化落地，破解员工管理、成本管控、多模态数据分析等难题，提升智慧工厂竞争力。
核心解决方案
-
构建多模态知识融合体系，采用统一语义层技术，融合结构化与非结构化数据，解析制造业术语与内部用语，通过语义关联拓扑保障问答精准全面。
-
部署智能问数技术，将自然语言查询转换为SQL语句，集中管理多模态异构数据源元数据，结合动态提示词，降低非技术人员操作门槛，提升取数分析效率。
-
应用大模型调小模型技术，将自然语言需求转换为工具调用，实现业务流程自动化，简化操作流程，打造用户友好的交互体验，创新服务模式。
-
建立企业级权限控制系统，根据多厂区、多角色定制化推送信息，确保各级用户获取权限范围内的知识，支撑不同层级决策与操作。
-
采用混合LLM策略，兼顾公网大模型推理能力与内网数据安全，确保敏感数据不出内网，灵活适配复杂业务场景，提升智能化水平。
-
打造超级入口，实现用户意图自动识别，无需切换应用即可适配不同对话场景，优化用户交互体验，提升系统使用便捷性。
典型应用实践
背景
制造业企业数智化发展领先，已落地完善数据平台与部分智能化场景，亟需借助大模型技术整合多模态数据，实现智能化体系化落地，破解管理与数据处理难题，强化智慧工厂核心竞争力。
挑战
-
员工管理难度大：企业规模与厂区扩大，员工管理容错率低，管理失误易导致员工离职，影响生产排产稳定性，同时增加招聘培训成本，亟需稳定员工队伍。
-
管理成本线性增长：规模扩张带来人力、管理工具与系统投入成本上升，传统管理方式难以适配，需智能化方案降低成本、提升管理效率与准确性。
-
员工个性化需求难满足：现有系统灵活性不足，无法适配员工多样化需求，一线作业人员操作能力有限，需简化、智能化的系统设计适配其操作习惯。
-
多模态数据分析困难：制造业多模态数据（结构化、非结构化）难以整合分析，信息孤立，传统方法无法提取有效价值，无法支撑生产优化与战略调整。
-
模型协同与决策能力不足：需依托大模型通用知识理解能力，结合制造业专有模型垂直推理能力，实现模型自主选择与协同，提升系统整体决策水平。
落地方案
-
多模态知识融合赋能：采用统一语义层增强技术，融合各类数据构建统一语义层，解析制造业术语与内部用语，通过语义关联拓扑，提升问答准确率与信息全面性。
-
智能问数高效提效：支持自然语言转SQL查询，集中管理数据源元数据，结合动态提示词适配不同业务场景，降低操作门槛，让非技术人员也能高效查数分析。
-
模型协同自动化：通过大模型调小模型技术，将自然语言需求转换为工具调用，实现业务流程自动化，简化操作，创新服务模式，提升交互体验。
-
分级权限精准管控：针对多厂区、多角色设计权限控制系统，定制化推送权限范围内的信息，支撑管理人员、一线员工等不同层级的决策与操作需求。
-
混合LLM保障安全与效能：结合公网大模型推理能力与内网数据安全需求，敏感数据不出内网，灵活适配大规模问答、智能体调用等场景，兼顾安全与效率。
-
超级入口优化体验：自动识别用户意图，无需切换应用即可适配查询、任务执行、获取建议等不同场景，提升用户交互的自然性与便捷性。
