信息分散
异常信号、现场记录与历史经验彼此割裂，事件上下文难以快速建立。
INDUSTRIAL COGNITIVE ENHANCEMENT
让每一次异常处置，
都成为可复核的工程认知
面向关键设备异常事件，把证据复核、AI 辅助分析与候选知识沉淀组织成可追溯的人机协同闭环。
演示环境准备中了解产品能力 ↓
工程师主导复核 · AI 仅提供复核支持 · 不连接生产控制
事件认知链
01异常
02证据
03复核
04候选知识
HUMAN工程师复核最终责任中心
WHY IT MATTERS
工业异常处置，不应止于一次经验判断
证据难复核
证据来源与质量不一，分析依据、责任和复核过程难以追溯。
经验难沉淀
关键判断依赖个人，案例、方法与处置结果难以形成候选知识。
AI 难信任
缺少证据和边界的 AI 输出，容易被误认为最终诊断或处置决定。
FOUR WORKBENCHES
四类工作台，围绕同一个异常事件协同
异常事件工作台
把异常、风险、阶段与下一步复核动作组织在同一事件视图中。
证据复核工作台
检查证据来源、完整性、关联性与工程师复核状态。
AI 分析工作台
生成可检查的分析建议、追问方向与候选材料。
设备与知识工作台
连接设备上下文与候选案例、SOP、知识材料。
TRACEABLE LIFECYCLE
从异常发现到候选知识沉淀
每一阶段都保留证据、人工责任与可追溯上下文。
- 01
异常发现
识别并记录设备异常信号
- 02
事件建档
建立统一事件上下文
- 03
证据汇聚
关联现场、检测与历史证据
- 04
工程师复核
确认事实、缺口与风险
- 05
AI 辅助分析
形成可检查的分析建议
- 06
处置候选
整理候选行动与边界
- 07
结果记录
记录人工确认的处置结果
- 08
知识候选沉淀
形成案例、SOP 与知识候选
EQUIPMENT-AGNOSTIC CORE
始于数控主轴，面向更多关键设备
首个参考场景
数控主轴
振动、温升与加工质量异常的证据化复核。
可扩展场景
压缩机
运行参数、维护记录与异常现象的关联分析。
可扩展场景
风机
状态变化、巡检记录与历史案例的复核支持。
平台能力
其他关键设备
通过设备上下文和领域知识包承载差异，而非固化平台核心。
TRUST BOUNDARY
可解释，不越权；能辅助，不替代
工程师主导复核始终是必需环节。系统让依据更清楚、过程更可查、经验更易沉淀。
- AI 输出与工程师响应是复核支持或候选材料
- 不呈现为最终诊断、最终安全决定或正式工单
- 不提供自动停机、参数调整或设备控制能力
- 设备差异由上下文和领域知识承载，不固化平台核心
SEE THE SYSTEM IN ACTION