工業(yè)試驗作為產(chǎn)品研發(fā)與質(zhì)量驗證的核心環(huán)節(jié),持續(xù)產(chǎn)生海量的溫度、振動、壓力等多維度傳感器數(shù)據(jù)。然而,當(dāng)前行業(yè)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn):超過80%的高價值試驗數(shù)據(jù)在采集后未能得到有效分析與利用。針對這一普遍性行業(yè)痛點(diǎn),瑞風(fēng)協(xié)同于6月27日正式發(fā)布創(chuàng)新產(chǎn)品——aiTDA試驗數(shù)據(jù)探索智能體,旨在提升工業(yè)試驗數(shù)據(jù)的智能化分析能力,為企業(yè)關(guān)鍵決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

一、以自然語言交互激活試驗數(shù)據(jù)價值,實現(xiàn)“人人可分析”

aiTDA深度融合先進(jìn)的大語言模型LLM技術(shù)與瑞風(fēng)協(xié)同深耕工業(yè)領(lǐng)域二十年的專業(yè)知識圖譜,包含行業(yè)術(shù)語、業(yè)務(wù)角色、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型、核心業(yè)務(wù)公式、可視化模板及典型案例等,為管理人員、技術(shù)總師、試驗工程師和業(yè)務(wù)分析師打造了零編碼的智能分析產(chǎn)品。

aiTDA原生支持TODS標(biāo)準(zhǔn),可自動化集成內(nèi)置TODS的試驗數(shù)據(jù)系統(tǒng),快速訪問分析試驗數(shù)據(jù),滿足非技術(shù)人員通過自然語言完成數(shù)據(jù)探索的各種復(fù)雜需求。

TODS數(shù)據(jù)模型

用戶無需掌握編程技能,只需用清晰的自然語言描述分析需求,aiTDA即可精準(zhǔn)理解復(fù)雜的工業(yè)場景和業(yè)務(wù):

智能理解與意圖識別:aiTDA采用垂類知識圖譜和語義推理技術(shù),能準(zhǔn)確解析包含專業(yè)術(shù)語,如“臺架試驗”、“特定工況”、“故障代碼關(guān)聯(lián)性”、“試驗進(jìn)度偏差”等術(shù)語的復(fù)雜查詢,結(jié)合上下文消除歧義,確保對工業(yè)場景的精準(zhǔn)理解,避免通用AI工具因領(lǐng)域適配不足導(dǎo)致的AI幻覺問題。

需求到代碼的智能轉(zhuǎn)化:系統(tǒng)將自然語言描述的需求自動轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量、可執(zhí)行的數(shù)據(jù)查詢或分析腳本。常見的自然語言描述的需求包括:“幫我找出上個月XX型號試驗中故障率最高的前三個部件并提取對應(yīng)的振動特征數(shù)據(jù),并在同一坐標(biāo)系對比顯示”、“對比一下A部門和B部門在發(fā)動機(jī)耐久試驗上的平均進(jìn)度延遲及主要原因”等。這一過程無需人工編寫代碼,大幅降低技術(shù)門檻。

智能引導(dǎo)與推薦:在用戶輸入前,aiTDA可基于語義嵌入和知識圖譜聯(lián)想,智能推薦相似問題和常用模板,幫助用戶精準(zhǔn)提問。分析完成后,還能推薦關(guān)聯(lián)性問題,引導(dǎo)用戶進(jìn)行更深層次的多維探索。

自助式深度分析:該項能力彌合了業(yè)務(wù)與技術(shù)之間的鴻溝,賦能不具備編程能力的試驗人員獨(dú)立完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)探索任務(wù),顯著縮短需求響應(yīng)周期,實現(xiàn)真正的“數(shù)據(jù)民主化”和“人人可分析”。

閉環(huán)自進(jìn)化,越用越智能:aiTDA通過記錄用戶交互和反饋(如點(diǎn)贊/點(diǎn)踩),持續(xù)優(yōu)化語義理解和代碼生成邏輯。例如,當(dāng)用戶修正某一查詢的表述方式時,系統(tǒng)會自動學(xué)習(xí)并調(diào)整后續(xù)響應(yīng)策略,確保分析結(jié)果越來越精準(zhǔn)。

多模態(tài)輸出,無縫對接業(yè)務(wù)場景:分析結(jié)果不僅支持實時可視化,如熱力圖、趨勢曲線等;還可一鍵生成Word/Markdown報告或?qū)С鲋翗I(yè)務(wù)系統(tǒng)。用戶可通過自然語言指令定制報告模板,告別手工整理數(shù)據(jù)的低效流程。

二、賦能試驗場景的專業(yè)能力

專業(yè)可靠的工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力:aiTDA是試驗數(shù)字化領(lǐng)域?qū)I(yè)智能體,深度綁定了垂類知識庫,確保了分析過程嚴(yán)格符合工業(yè)試驗領(lǐng)域的業(yè)務(wù)邏輯和規(guī)則,有效控制分析錯誤率,顯著優(yōu)于人工分析水平。

顯著的效率提升與成本優(yōu)化:aiTDA自動化處理數(shù)據(jù)查詢、清洗、分析和報告生成全鏈路,將報告制作時間從數(shù)小時大幅壓縮,釋放試驗工程師精力投入更高價值工作。

實踐價值:aiTDA在試驗故障快速診斷、試驗資源優(yōu)化分配、自動化報告生成、復(fù)雜裝備性能深度分析等場景中展現(xiàn)出重要價值。

三、瑞風(fēng)協(xié)同:專注AI+工業(yè)軟件,助力智能制造

瑞風(fēng)協(xié)同聚焦通用大模型與工業(yè)垂直場景的適配挑戰(zhàn),打造安全、可靠的“AI+工業(yè)軟件”解決方案?；?strong>智能工程平臺aiEF開發(fā)的試驗數(shù)據(jù)探索智能體aiTDA,可無縫預(yù)裝于aiEF智能一體機(jī),通過軟硬件協(xié)同滿足用戶的數(shù)據(jù)安全、實時分析與私有化部署需求,形成“平臺能力→智能體應(yīng)用→硬件承載”的閉環(huán)。

未來,瑞風(fēng)協(xié)同將持續(xù)深化AI在設(shè)計仿真、試驗測試、綜合保障等核心場景的智能化落地,推動工業(yè)軟件向主動感知、自主決策、持續(xù)進(jìn)化的形態(tài)演進(jìn),助力中國制造業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動新范式加速轉(zhuǎn)型。

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