耘创智造大模型AI — 产品全景图 — 数耘工业 SHUYUN INDUSTRIAL

模型AI产品介绍

模型AI产品介绍

耘创大模型以工业本体与知识图谱为统一语义底座，构建「感知理解 → 预测诊断 → 优化决策 → 孪生验证 → 闭环执行」五大AI引擎，形成从事实采集、语义理解、因果推理、方案推演到受控执行的完整能力体系。

平台深度连接企业现有PLM、ERP、MOM、QMS、EAM等系统，在统一工业语义层之上实现跨系统认知与决策协同，将分散的业务数据转化为可理解的工业语义，将个人经验沉淀为可复用的组织知识，将局部分析升级为可落地的业务闭环，助力企业构建真正可理解、可推理、可优化、可执行的工业认知体系。

性能优势

工业认知

以工业本体与知识图谱构建跨系统统一语义空间，精准刻画产品、工艺、设备、订单、质量之间的真实关系与影响链路，让系统真正理解工厂运行逻辑，支撑高置信度的推理与决策。
闭环执行

从风险识别、方案生成到任务下达、执行跟踪、结果反馈全程贯通。AI决策经审批后直接驱动业务系统落地，形成可验证、可追溯的业务闭环，持续转化为实际经营结果。
多系统融合

深度融合企业已有PLM、ERP、MOM、QMS、EAM等系统能力，在统一认知层实现跨系统对象关联与协同决策，最大化释放既有数字化投资价值，加速企业智能升级进程。
孪生推演

依托数字孪生对候选方案进行时序、空间与资源冲突的高精度仿真，在执行前量化评估影响范围与潜在风险，显著提升复杂场景下的决策确定性与执行成功率。
持续进化

通过DataOps、MLOps、LLMOps与AgentOps体系，实现知识、模型与智能体的持续沉淀与优化。平台能力随业务运行不断进化，形成企业专属的工业智能资产。

功能价值

01
订单交付更确定

构建从需求到交付的全链路可视与可预测能力。通过订单交付图谱提前识别延期风险，自动生成多维应对方案，显著提升准时交付率与关键节点达成率，增强客户承诺兑现能力。
02
生产过程更可控

实时感知现场状态变化，结合多约束优化与动态资源调度，快速响应插单、返工、设备异常等扰动，持续提升产能利用率、计划达成率与生产稳定性。
03
质量问题可追溯

全链路质量追溯图谱自动关联缺陷、工序、材料、设备与历史案例，实现根因快速定位与知识沉淀。缩短问题闭环周期，持续降低重复缺陷率，提升一次交检合格水平。
04
设备运行可预测

基于设备影响图谱与健康画像，提前预警潜在故障风险，量化评估停机对工序与订单的影响，智能推荐最佳维修窗口，有效降低非计划停机损失，保障关键设备可靠性。
05
经营决策可量化

将现场执行动作与经营结果深度关联，自动完成异常成本归因、资源占用分析与方案经营质量评估，帮助管理层从指标观察升级为原因洞察与快速决策。

应用场景

从高价值场景切入，构建可复制的工业认知能力

订单交付智能总控：构建订单交付全景图谱，自动关联技术协议、产品配置、BOM、物料齐套、工艺路线、工单实绩与设备状态。关键外购件延期、设备停机或工序异常发生时，系统即时识别影响链路，生成多维应对方案，支撑项目经理从被动协调转向主动预控。

大型构件质量闭环：质量追溯图谱全面汇聚缺陷、工序、设备、人员、材料批次与历史案例。异常发生后，系统自动匹配相似根因，生成整改报告草稿并驱动任务闭环，将每一次质量问题转化为可复用的知识资产，持续提升缺陷收敛效率。

设备预测运维：设备影响图谱结合实时运行数据与历史维修记录，形成设备健康画像并预测故障风险。系统同步评估停机对相关工序与订单的影响，智能推荐最佳维修窗口与备件准备，推动设备管理从事后维修迈向预测性维护。

动态排产与经营分析：将订单、构件、工艺路线、资源能力、物料状态与经营指标纳入统一约束模型，生成多种排产方案并通过数字孪生推演产能负荷与交付影响。经营分析进一步关联利润、异常损失与资源占用，支持管理者实现从“排得出来”到“排得更优”的升级。