01、技術(shù)演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)背景
當(dāng)前，歷經(jīng)近70年發(fā)展的人工智能技術(shù)，在數(shù)據(jù)、算力、算法驅(qū)動(dòng)下進(jìn)入爆發(fā)期，特別是2022年ChatGPT引發(fā)的生成式AI浪潮席卷全球，人工智能發(fā)展進(jìn)行新時(shí)期。近年來(lái)，我國(guó)人工智能相關(guān)政策持續(xù)加碼，從2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》到2025年“人工智能+”行動(dòng)，AI發(fā)展已上升為國(guó)家戰(zhàn)略。而“人工智能+工業(yè)”作為工業(yè)變革核心和主戰(zhàn)場(chǎng)，仍面臨數(shù)據(jù)整合、模型優(yōu)化、人才短缺等挑戰(zhàn)。
在次背景下，谷器數(shù)據(jù)推出的Supply AI智能體全鏈路智能解決方案，作為國(guó)內(nèi)首款A(yù)gent+MCP工業(yè)超級(jí)智能體系統(tǒng)，正以創(chuàng)新技術(shù)架構(gòu)與場(chǎng)景化應(yīng)用，重新定義制造業(yè)智能化升級(jí)路徑。
02、SupplyAI技術(shù)架構(gòu)
谷器數(shù)據(jù)Supply AI智能體基于多模態(tài)交互與知識(shí)圖譜增強(qiáng)技術(shù)構(gòu)建，具備工業(yè)場(chǎng)景智能決策閉環(huán)功能，是國(guó)內(nèi)首款實(shí)現(xiàn)Agent+MCP架構(gòu)的工業(yè)智能體集群。該系統(tǒng)支持用戶通過(guò)可視化界面自定義創(chuàng)建智能問(wèn)答、數(shù)據(jù)分析、工作流等功能模塊，兼容多款主流大模型，形成“多元模型、操作簡(jiǎn)單、架構(gòu)高效、自由編排、開(kāi)箱即用、多域應(yīng)用”的技術(shù)特色。
在技術(shù)棧層面，Supply AI整合了多項(xiàng)前沿技術(shù)：MCP模型上下文協(xié)議構(gòu)建知識(shí)交互底層框架，Spring AI應(yīng)用框架實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高效集成，LLM大語(yǔ)言模型與NLP自然語(yǔ)言處理技術(shù)打通人機(jī)交互鏈路，深度學(xué)習(xí)推理架構(gòu)保障邊緣側(cè)高效計(jì)算，向量數(shù)據(jù)庫(kù)支撐大規(guī)模知識(shí)存儲(chǔ)與檢索。此外，工作流引擎、長(zhǎng)期記憶功能、多代理模式等技術(shù)模塊，共同構(gòu)成了全鏈路AI模型可視化白盒開(kāi)發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)“模型測(cè)評(píng)-部署-反饋-再訓(xùn)練”的數(shù)據(jù)與模型雙輪驅(qū)動(dòng)。
03、解決方案特色
Supply AI通過(guò)六大特色，為工業(yè)企業(yè)提供端到端的智能化支持：
1、主流模型適配
支持快速對(duì)接主流大語(yǔ)言模型及各類(lèi)開(kāi)源、自研模型，提供統(tǒng)一接入接口與適配方案，幫助企業(yè)降低模型部署成本，加速智能化升級(jí)。
2、多域數(shù)據(jù)整合
打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、不同設(shè)備與系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)融合。系統(tǒng)可統(tǒng)一處理來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，為AI應(yīng)用提供全面數(shù)據(jù)支撐，解決企業(yè)數(shù)據(jù)分散難題。
3、可視靈活配置
通過(guò)可視化界面，用戶無(wú)需復(fù)雜編程即可完成數(shù)據(jù)流程編排、模型參數(shù)調(diào)整等操作。這種“低代碼”模式降低了使用門(mén)檻，使企業(yè)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活定制智能體功能，如生產(chǎn)進(jìn)度查詢(xún)、設(shè)備保養(yǎng)提醒等場(chǎng)景化應(yīng)用。
4、自然語(yǔ)言交互
支持以自然語(yǔ)言進(jìn)行溝通交互，理解復(fù)雜語(yǔ)義與意圖。無(wú)論是業(yè)務(wù)咨詢(xún)、數(shù)據(jù)查詢(xún)還是指令下達(dá)，均可實(shí)現(xiàn)高效人機(jī)交互，典型應(yīng)用如“AI智能助手”，通過(guò)自然語(yǔ)言處理完成生產(chǎn)分析診斷。
5、垂域數(shù)據(jù)特訓(xùn)
聚焦工業(yè)垂直領(lǐng)域，針對(duì)企業(yè)個(gè)性化數(shù)據(jù)開(kāi)展專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練與微調(diào)，優(yōu)化智能體知識(shí)體系，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)內(nèi)容的精準(zhǔn)輸出。
6、實(shí)時(shí)推理決策
憑借高效計(jì)算與優(yōu)化算法，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，即時(shí)生成決策建議。
04、Supply AI覆蓋制造業(yè)全鏈條
谷器數(shù)據(jù)Supply AI擁有各類(lèi)型智能體應(yīng)用的集群，為企業(yè)提供可直接使用的智能體應(yīng)用和模板;數(shù)據(jù)智能決策引擎，通過(guò)對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外接數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理、智能分析和決策，能夠提供文字、圖表結(jié)合的數(shù)字化看板;智能工作流引擎則以可視化編排與跨系統(tǒng)協(xié)同能力，自動(dòng)化替代重復(fù)性任務(wù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程效率升級(jí)。三者協(xié)同形成從數(shù)據(jù)整合、智能分析到流程自動(dòng)化的閉環(huán)體系，為工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)先進(jìn)、場(chǎng)景適配的智能化路徑，助力企業(yè)在生產(chǎn)效率提升、成本優(yōu)化及雙碳目標(biāo)達(dá)成等方面實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展，構(gòu)建了完整的工業(yè)智能化圖譜。
1、智能體應(yīng)用中心
谷器數(shù)據(jù)Supply AI的智能體應(yīng)用中心集成了覆蓋工業(yè)全鏈條的智能體集群，為企業(yè)提供即開(kāi)即用的智能體應(yīng)用與標(biāo)準(zhǔn)化模板。這些智能體深度滲透生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量管控及雙碳管理等核心場(chǎng)景。如在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，可通過(guò)設(shè)備數(shù)據(jù)采集與算法分析實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警與智能排程，基于歷史工藝數(shù)據(jù)優(yōu)化參數(shù)配置;供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，整合銷(xiāo)售、庫(kù)存、物流等多維度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)補(bǔ)貨;質(zhì)量管控場(chǎng)景中，借助數(shù)字孿生與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)構(gòu)建全鏈路質(zhì)檢追溯體系;雙碳管理模塊則通過(guò)碳資產(chǎn)核算、碳足跡盤(pán)查等功能，助力企業(yè)搭建碳數(shù)據(jù)模型以響應(yīng)綠色發(fā)展戰(zhàn)略。企業(yè)無(wú)需復(fù)雜開(kāi)發(fā)，即可通過(guò)預(yù)配置的智能體模板快速落地場(chǎng)景化應(yīng)用，大幅降低智能化轉(zhuǎn)型門(mén)檻。
2、數(shù)據(jù)智能決策引擎
數(shù)據(jù)智能決策引擎是Supply AI的核心能力中樞，通過(guò)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)及外接第三方數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化治理，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺(tái)。引擎內(nèi)置時(shí)序分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等算法模塊，可對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，從設(shè)備運(yùn)行模式識(shí)別到生產(chǎn)異常溯源，再到工藝關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)全維度數(shù)據(jù)價(jià)值萃取?；谶呍茀f(xié)同計(jì)算架構(gòu)，引擎對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行毫秒級(jí)處理，并將分析結(jié)果以文字報(bào)告與動(dòng)態(tài)圖表結(jié)合的數(shù)字化看板形式呈現(xiàn)，直觀展示生產(chǎn)效率、能耗指標(biāo)、質(zhì)量波動(dòng)等關(guān)鍵參數(shù)，同時(shí)自動(dòng)生成設(shè)備調(diào)控、工藝優(yōu)化等決策建議，幫助企業(yè)從“數(shù)據(jù)可視化”邁向“智能決策化”。
3、智能工作流引擎
智能工作流引擎以低代碼可視化編排能力為核心，支持企業(yè)通過(guò)拖拽式操作自定義業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)，配置任務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑及異常處理機(jī)制，無(wú)需編寫(xiě)代碼即可構(gòu)建 “訂單 - 生產(chǎn) - 物流” 等端到端自動(dòng)化流程。引擎無(wú)縫對(duì)接 ERP、MES、OA 等異構(gòu)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步與任務(wù)聯(lián)動(dòng)觸發(fā)，例如訂單變更時(shí)自動(dòng)同步至生產(chǎn)計(jì)劃并觸發(fā)物料調(diào)度。針對(duì)數(shù)據(jù)錄入、報(bào)表生成、合規(guī)校驗(yàn)等高頻重復(fù)性工作，引擎可通過(guò)智能體自動(dòng)化執(zhí)行，替代人工操作。
此外，Supply AI基于智能制造場(chǎng)景不斷構(gòu)建各類(lèi)智能體應(yīng)用，提供形成從生產(chǎn)到服務(wù)的全鏈路智能化支持。系統(tǒng)支持公有云、私有云、混合云、專(zhuān)屬云四種部署方式，滿足不同規(guī)模企業(yè)的個(gè)性化需求。
05、產(chǎn)品典型案例
在匯成針織項(xiàng)目中，企業(yè)面臨管理決策低效、設(shè)備診斷能力弱、知識(shí)傳承難等痛點(diǎn)。Supply AI通過(guò)“AI智能助手”提升決策響應(yīng)速度40%，智能診斷功能使設(shè)備診斷速度提高60%，“數(shù)字專(zhuān)家”系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)流程，實(shí)現(xiàn)了智能化生產(chǎn)體系的深度重構(gòu)。
在某汽車(chē)零部件企業(yè)項(xiàng)目中，針對(duì)系統(tǒng)孤立、決策流程長(zhǎng)、人才缺乏等問(wèn)題，Supply AI構(gòu)建了設(shè)備、車(chē)間、工廠三級(jí)協(xié)同智能體，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少65%，生產(chǎn)效率提升40%，次品率降低50%的顯著成效，驗(yàn)證了全鏈路智能解決方案的落地價(jià)值。
在“人工智能+”成為國(guó)家戰(zhàn)略的背景下，谷器數(shù)據(jù)Supply AI以全鏈路智能解決方案，為制造業(yè)提供了從技術(shù)架構(gòu)到場(chǎng)景落地的完整路徑。憑借Agent+MCP架構(gòu)創(chuàng)新、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、行業(yè)知識(shí)特訓(xùn)等特性，該方案正推動(dòng)工業(yè)企業(yè)從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”向“智能決策”跨越。隨著技術(shù)的持續(xù)迭代與更多行業(yè)場(chǎng)景的拓展，Supply AI有望成為工業(yè)智能體領(lǐng)域的標(biāo)桿方案，助力中國(guó)制造業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型浪潮中實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。
（來(lái)源：谷器數(shù)據(jù)）
