智能运维解决方案
构建工厂数据底座,以工业知识图谱驱动 AI 落地,让运维从经验驱动走向数据驱动
您的工厂是否也面临这些困境?
数据散落百万份文档和几十套系统,工程师 80% 时间花在找数据,而非解决问题
找不到
数据散落各处,查找全靠记忆和问人
打不开
三维模型和 P&ID 被昂贵设计软件"锁死"
对不上
各系统编码不一致,全生命周期数据无法贯通
改不了
无设计软件,技改后图纸与现场逐渐脱节
用不起
数据质量差、格式乱,AI 等新技术无从落地
三位一体的完整方案
数据承载 · 数据消费 · 数据供给,三位一体形成完整闭环
工业本体建模 | 多源数据汇聚 | 情境化知识图谱 | 数据质量保障 | 三维/P&ID 在线编辑 | AI 智能服务 | 开放 API
结合运维场景消费数据:设备健康 | 智能巡检 | 腐蚀管理 | 报警管理 | 能源管理 | 变更管理 | 可靠性管理 | 能量隔离
数据标准编制 | 多类型空间数据采集 | P&ID 数字化 | 资产台账构建 | DCS 数据组态 | 文档数字化归档 | 数据质量治理 | 持续更新保鲜
ADC 承载数据资产 · DataWorks 解决数据供给 · Apps 结合运维场景消费数据 —— ADC 一次治好数据,Apps 反复使用数据
数据承载 — 构建工厂的数字底座
统一承载工程数据、运行数据、管理数据,构建企业级单一可信数据源

实体工厂的 1:1 三维映射
- 支持 40+ 种三维格式,跨厂商兼容
- 云端渲染,浏览器直接查看,无需高性能 GPU
- 多维度目录树:工艺、维护、腐蚀等多视角浏览工厂层级
- 三维在线编辑:运维期无需回到原始设计系统即可修改模型
- 空间分析:碰撞检测、距离测量、截面剖切、管路追踪
- 实时数据钉标:运行数据叠加在模型对应位置

工艺流程的数字化中枢
- 在线浏览和标注,无需安装专业设计软件
- 点击设备自动高亮,追踪管道路径连接关系,与三维模型双向跳转联动
- 实时测点数据叠加在图纸对应位置
- 在线编辑:运维团队可独立完成技改后的图纸变更

让数据"有上下文的知识"
传统数据管理只回答"数据是什么",知识图谱回答"数据意味着什么"。
这个温度值属于哪台设备?→ 安装在哪个位置?→ 上下游连接了什么?→ 历史上出过什么问题?
- 工业本体建模:位号-设备分类,内置 CFIHOS / ISO 15926 等国际标准
- 情境化知识图谱:设备-管线-仪表-文档-工单-故障全链路关联
- 数据情境化:语义标注消除歧义,智能关联打通多源数据
- 为 AI 提供可信赖、可追溯、可理解的工业数据上下文

给每位工程师配一支 AI 专家团队
不是通用聊天机器人,而是真正读懂工厂数据的工业 AI——基于知识图谱的真实数据推理,每一步结论都有据可查。
- 用自然语言直接询问数据:"上月故障最多的设备是哪台?""P-101A 上次检修记录"
- 内置多个预置 Agent:根因分析师、运营总结师、数据侦查员,开箱即用
- 低代码 AgentBuilder:业务人员可自主创建专属 Agent,无需编码
- 自动生成运营日报/周报,让数据主动找管理者

所有数据,一张画布,一次看清
工程师排查一个故障,往往要在 5-6 个系统之间反复切换。Canvas 终结了这种碎片化的工作方式——把图纸、模型、传感器数据、工单历史、技术文档拉到同一张画布上,在上下文中发现问题,而不是在系统间迷路。
传统方式:5 个系统来回切换,2 小时定位问题。Canvas:一张画布,20 分钟看清全貌。
- 多源数据同屏:P&ID、三维视图、时序趋势、工单、文档自由组合
- AI 实时协作:选中任意对象向 AI 提问,AI 直接在画布上补充关联数据
- 故事板沉淀:分析过程和结论保存为可复用的"故事板",新人接手即可回溯
- 团队协作:多人同时在同一画布上标注、讨论、得出结论

按需扩展,即插即用
所有应用共享 ADC 数据底座,新应用接入即用,边际成本趋于零。
| 传统模式 | App Dock | |
|---|---|---|
| 数据层 | 从零建设 | 直接消费 |
| 集成 | 逐一开发接口 | 天然共享 |
| 上线 | 数月 | 接入即用 |
数据消费 — 运维场景即插即用
共享 ADC 数据底座,按需选择,每个应用聚焦一个运维场景

设备全生命周期管理,台账、工单、检维修闭环,叠加 AI 健康评分与预测性维护
设备管理
安全生产一张图,隐患排查与治理、风险四色图、高风险作业许可全流程管控
HSE 管理
巡检机器人 + 无人机 + AI 视觉分析与三维数字孪生结合,人机协同巡检新模式
智能巡检与具身智能
基于三维数字孪生的沉浸式培训,设备拆解模拟、应急演练、新员工上岗实训
仿真培训
腐蚀回路在三维模型上可视化呈现,多源监测融合、壁厚趋势分析、剩余寿命预测
腐蚀管理
基于 P&ID 拓扑与三维空间信息自动推导隔离边界,一键生成检修作业包
能量隔离数据供给 — 解决数据从哪来的问题
软件运行之前的根本问题:数据从哪来、建到什么程度、花多少钱建

先定规矩,再建数据
没有标准就建数据,等于没有图纸就盖楼。DataWorks 从数据标准编制开始,确保后续所有数据建设有据可依。
- 数据标准编制:分类体系、属性模板、编码规则、数据字典、质量标准
- 资产台账构建:从基础台账到完整台账,逐级深化
- DCS 数据组态:测点与位号/设备的映射关系配置
- 文档数字化归档:技术文档集中管理、AI 结构化提取

多路线可选,丰俭由人
根据工厂预算和现状,提供多种技术路线组合,每一分钱花在最能产生价值的数据上。
- 多类型空间数据采集:全景影像、高斯泼溅、激光点云、竣工模型
- P&ID 数字化:从逆向解析到智能活化,让图纸从"能看"到"能推理"
- 数据质量治理:7 类专项检查规则,确保数据准确、完整、可信赖
- 持续更新保鲜:自动/协助/托管三种模式,数据不折旧
渐进式智能化升级路径
从解决基础困境到全局智能洞察,分阶段见效,每一步投资不浪费
数据底座就绪
解决五大困境
查找 2-4h → 5min
信息完整度 40% → 90%
单域智能
传统业务叠加 AI
设备管理 + 智能巡检
+ 预测性维护
融合智能
多维数据协同
腐蚀管理 · 能量隔离
根因追溯 · 影响分析
全局洞察
跨维度分析决策
动态运营简报
Agent 自主执行


