核心能力
六大核心模块，覆盖工业AI全场景
多源数据融合
打通OPC-UA、MQTT、关系型数据库、边缘文件等多种数据源，构建统一时序数据模型，消除现场数据孤岛。
可解释预测与优化
基于Shapley值与注意力权重的可解释AI，让模型结论有据可查，满足工业决策对透明度的严格要求。
安全与合规
支持私有化部署与离线推理，数据不出厂区，满足制造业数据安全与等保合规要求。
低代码编排
可视化流程编排平台，业务人员无需深厚编程背景即可配置AI推理管线，加速场景落地效率。
持续学习
生产数据驱动的在线模型更新机制，应对工况漂移与新设备接入，模型性能随生产数据持续进化。
对接智能工厂
原生集成MES、SCADA、ERP系统，AI推理结果实时反馈至生产执行系统，形成感知→决策→执行闭环。
工业知识图谱
智能制造和工业AI的技术支撑
将散落在文档、图纸、工单中的隐性知识结构化，构建可查询、可推理的工业大脑。
26+
节点类型
27+
关系类型
100K+
知识条目
98%
推理准确率
实时
动态更新
工业知识图谱示意（产品设计、开发、生产、质量控制）
可拖拽节点 · 悬停查看详情
知识图谱构建技术
· 实体识别与关系抽取
从非结构化数据中自动识别设备、工序、工单等实体，结合领域专家知识构建工业本体。
· 图数据库技术
高效存储和查询复杂的多跳关系，支持大规模工业知识图谱的实时检索与分析。
· 图神经网络
基于图结构进行深度学习和预测分析，挖掘隐藏在拓扑结构中的规律与模式。
· 知识推理
通过图遍历发现隐含的业务规则，支持故障根因溯源与影响范围预测。
智能分析能力
· 异常检测
识别生产过程中的异常模式和风险点，提前预警潜在故障。
· 预测分析
基于历史数据预测设备故障、供应链风险，降低非计划停机。
· 路径优化
找到最优的生产路径和资源配置，提升产线整体效能。
· 影响分析
评估单个节点变化对整个系统的影响，辅助风险控制与决策。
工业知识图谱代表了AI在工业领域应用的重要方向，通过将复杂的业务关系可视化，为智能制造和工业AI提供了强大的技术支撑和应用价值。
应用场景
典型落地场景
1.智能制造
- · 设备健康管理：通过设备关系网络预测维护需求
- · 生产优化：基于工序关系优化生产排程
- · 质量控制：分析质量问题的根本原因和传播路径
- · 供应链智能：预测供应商风险，优化采购决策
2.工业AI决策支持
- · 根因分析：当生产出现问题时，快速定位根本原因
- · 影响评估：评估设备故障对整体生产的影响范围
- · 资源调度：基于实时关系网络优化资源配置
- · 风险预警：提前识别潜在的生产风险点
3.知识发现与挖掘
- · 模式识别：发现生产过程中的隐藏模式和规律
- · 关联分析：发现不同实体间的潜在关联关系
- · 趋势预测：基于图结构预测未来发展趋势
- · 智能推荐：为生产决策提供智能建议