AI 工业智能决策平台
让工厂，会思考、能决策
以「大模型 + 小模型」混合架构为决策中枢，四大智能体协同调度，把感知、推理、编排、进化炼成一条决策流水线——每一次排产、每一笔备料、每一场检修，都有依据、可解释、能执行。
生产每天都在变，决策却还停在昨天
数据越攒越多，真正用起来的却很少——凭经验、发现迟、看不懂、不协同，四道坎挡住了从数据到决策的最后一公里。
决策凭经验
排产、备料、检修依赖老师傅个人经验，结果难复现、难传承；关键人员变动即带来经验断层与决策质量波动，同样的场景每次决策都不一样。
异常发现滞后
缺料、超负荷、质量漂移、设备劣化等风险爆发后才被发现，问题发生即进入补救模式；停机、返工与赔付损失往往已无法挽回。
数据看不懂
报表堆积如山、指标口径不一，业务问数要排队等 IT 取数；一线看得见数据却用不上数据，结论靠人肉解读，越看越累、越问越慢。
系统不协同
MES、APS、ERP、DCS 各管一段，计划、质量、设备、物料数据割裂；跨系统决策靠手工汇总，决策链条断点丛生，闭环执行无从谈起。
一台会思考的「决策中枢」
从感知到进化，四层能力垂直贯通、层层递进，形成不断自我增强的决策流水线。
决策结果回流校验模型效果，把优秀决策固化为知识资产，平台越用越懂你的工厂。
将复杂决策任务拆解为子任务，四大智能体分工并行、相互校验，像一支高效的「数字车间班组」。
以知识图谱串联人机料法环全要素，大模型理解业务语义、小模型执行精确求解，推理结果带依据、可解释。
打破数据孤岛，把结构化业务数据、设备时序信号与图像、文本等多模态信息统一接入并标准化，构建全域感知底座。
「大模型 + 小模型」双核驱动
大模型负责理解与生成，小模型负责求解与预测，分工协作、各展所长，以最小算力成本获得最大决策效能。
通用认知中枢
加载企业知识库与业务上下文，理解「人话」、组织结论、生成方案。
- 理解业务语义与上下文目标
- 自然语言交互 · NL2SQL 问数出图
- 知识生成与决策方案输出
大模型（紫）理解通用语义 · 小模型（金）执行专用求解，协同增效、互为增强
精准求解引擎
面向高频决策场景训练的精小模型，算得快、算得准、成本低。
- 排程优化求解（运筹约束）
- 缺陷识别（机器视觉）
- 故障预测（时序分析）
一个中枢，六把钥匙
智能体编排引擎统一调度，自然语言直达数据与结论，每次决策全程留痕。
智能体编排引擎
统一注册、编排与调度生产分析、质量分析、设备诊断、智能备料四大智能体：复杂决策自动拆解、并行执行、结果校验，让「一个目标」变成「多线并行」，让「多线结论」汇成「一个答案」。
NL2SQL 自然语言查询
中文提问直达数据，自动生成图表与结论，问数不用等 IT。
归因分析
异常自动定位根因，从结果一路追到人机料法环。
知识图谱追溯
订单、物料、设备、工艺全要素关联，一键追溯来龙去脉。
预测预警
需求、负荷、质量、设备多维预测，风险提前 24h 预警。
智能备料
齐套检查与缺料预测，自动生成补货建议并联动采购计划。
决策日志可审计
每次决策记录依据、链路与执行结果，可审计、可回放、可复盘。
四大场景，覆盖制造核心决策
把智能体用在最值钱的决策上：排产、质量、设备与供应链。
智能排产
Production Scheduling生产分析智能体实时评估产能负荷与瓶颈，交期承诺、插单影响量化评估，与 APS 联动输出最优排产方案。
- 负荷预判与瓶颈识别，提前释放产能
- 插单影响 30 秒出评估、多方案比选
质量管控
Quality Control质量分析智能体对关键质量参数实时监测，SPC 预警、缺陷根因自动归因，把质量风险消灭在发生前。
- 质量漂移与失控趋势提前预警
- 不良根因人机料法环自动定位
设备运维
Equipment Maintenance设备诊断智能体实时评估健康度与劣化趋势，识别故障前兆并安排检修，备件需求同步预测优化。
- 故障前兆特征识别，提前安排检修
- 备件预测与维护计划联动优化
供应链协同
Supply Chain智能备料智能体基于需求预测驱动安全库存与补货策略，缺料风险提前预警，呆滞料识别与资金占用优化。
- 需求预测驱动安全库存与补货优化
- 缺料预警自动生成补货建议
把决策中枢，装进真实工厂
四大智能体全面上岗，计划、质量、设备、物料决策链路一次重构。
华东某汽车零部件集团
覆盖 3 大工厂、200+ 台设备、5 万+ 物料，基于四层能力体系重构计划、质量与设备决策链路。
- 生产分析智能体 7×24 小时滚动负荷预警，插单影响 30 秒出评估
- 质量分析智能体自动归因不良根因，质量复盘从周级缩短到日级
- 设备诊断智能体提前 14 天预测关键设备劣化，非计划停机下降 41%
实施后关键指标提升
上线 6 个月核心经营指标变化 · 数据已脱敏
为什么选茗鹤 AI 决策平台
从架构到体验、从数据到安全，为制造场景而生的决策中枢。
双核混合架构
大模型负责理解与生成、小模型负责求解与预测，通用与专用各取所长，算力成本更优、落地门槛更低。
智能体编排引擎
复杂任务自动拆解、多智能体并行协同，一个目标多线推进，编排流程可视化可调整、开箱即用。
决策可解释
推理链路全程留痕，结论附依据与置信度，NL2SQL 可查看取数口径，可追溯、可审计、可复盘。
秒级响应
从自然语言提问到结论输出秒级完成，风险预警分钟级触达，决策不等人、优化窗口不丢失。
越用越聪明
决策结果回流持续学习，优秀决策固化为知识资产，模型随业务数据螺旋式进化，越用越懂你的工厂。
生态无缝集成
与 APS、MES、SCM、ESB 等茗鹤产品开箱即用，数据与流程天然打通，建议直达执行、闭环见效。
六维能力对比 · 传统经验决策 vs 茗鹤 AI 决策平台
响应速度 · 决策精度 · 协同能力 · 可解释性 · 知识沉淀 · 预测能力
关于 AI 决策平台，你可能想问
平台是「大模型」还是「小模型」？
两者兼有、混合驱动：企业大模型负责语义理解、自然语言交互与知识生成，排程、缺陷、故障等专用小模型负责精确求解与预测。大模型定方向、小模型出参数，分工协作、各展所长，这也是平台的核心架构创新。
能接我们现有的 MES、ERP、DCS 等系统吗？
可以。平台提供多源异构数据接入能力，支持与主流 MES / ERP / DCS / PLC 及茗鹤自身产品无缝对接，内置数据治理与指标口径统一能力，通常 2~4 周即可完成首批数据接入并跑通首个决策场景。
决策结果可信吗？会不会是「黑盒」？
平台强调决策可解释：每次推理都记录依据与完整链路，NL2SQL 查询可查看取数口径，模型结论附置信度与归因说明，所有决策日志可审计、可回放，让管理层敢用、一线人员愿用。
大模型在企业内使用，数据安全如何保障？
支持私有化与本地化部署，企业知识库与业务数据不出内网；敏感数据分级分类、脱敏与访问管控，模型与知识库版本全程留痕，满足制造企业数据安全与合规要求。
我们没有 AI 团队，能用起来吗？
能。平台以自然语言交互为主，业务人员问数即得结论、无需写代码；智能体编排与模型训练均由平台内置完成，茗鹤提供实施陪伴与持续运营服务，让 AI 落地不再依赖「AI 团队」。
让工厂，会思考、能决策
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