工艺经验如何沉淀复用：拓数派 πDataCS 助力某世界500强新型电力装备企业实现工艺协同智能化

世界500强新型电力装备企业以工艺知识复用为切入目标，依托 πDataCS，实现 DOMA（Data数据、Ontology本体、Model模型、Agent智能体）全链路闭环。拓数派通过Ontology本体论技术协助该企业将资深工艺师的经验沉淀为可跨产品调用的企业级知识能力，零代码生成AI BOM智能体。项目有效推动工艺管理向“可信数据+智能体AI”协同转变，促进设计、工艺与生产协同提效，为企业智能化升级探索落地路径。

对于高压开关这类复杂装备，工艺设计连接产品设计与生产执行，涉及产品结构、物料、工序、工时和工艺模板等信息，直接影响工艺准备效率、产品质量与制造成本。在企业真实场景中，这些数据和经验分散在不同系统、文档及人员手中，研发、工艺和生产环节之间需要依靠人工整理与沟通来衔接，工艺知识因此难以稳定复用，具体体现在以下四个方面：

• 工艺经验高度依赖资深工艺师，难以沉淀复用

相似产品的工艺设计涉及物料、工序和工时等信息，较多依赖资深工艺师的经验判断，缺乏统一存储载体。人员流动时，相关经验容易流失或难以延续。新员工难以快速掌握成熟工艺方案，经验也不易在不同项目间复用。

• 设计清单与制造清单存在断点

设计工程师出具的 Part List 或 EBOM 不能直接转化为制造部门可用的 PBOM，设计数据仍需人工整理和转换。人工转换工作量大，容易出现人为错误，拖慢整体交付周期。

• 跨部门、跨系统数据口径不一致

设计、工艺、制造等环节的数据分散在 SAP、MES 等多套系统中，相同物料、工序在不同系统命名、参数不统一，部门之间需要反复人工比对与整理，不仅耗时，也容易产生遗漏或错误，影响部门间协同。

• 工艺模板覆盖不足，维护和匹配成本较高

不同产品选型和配置需要匹配相应的工艺模板。模板主要依靠人工维护和配置，成本较高，且难以覆盖全部部件，进而影响工艺准备效率和方案一致性。

这些问题彼此关联：数据分散增加了清单转换和模板匹配的人工工作，经验沉淀不足又限制了工艺方案的复用。要提升工艺知识复用能力，需要把多源数据、业务语义、工艺模板和实际流程连接起来。

针对上述问题，项目围绕“数据治理—知识沉淀—流程增强”推进，逐步打通工艺数据、知识资产与业务流程，并通过涵思元智能体（DataJarvis）零代码生成 AI BOM 智能体，将知识接入清单转换和工艺准备流程，增强企业既有 SAP、MES 等系统。

• 搭建工艺模板知识库，形成工艺知识沉淀底座

通过简墨元可信数据空间汇聚并治理内部工艺、BOM 等多源数据，依托 Ontology 本体建模与智能体技能（ Skills），按照物料、部件、工序、工时等业务对象及其关系建设工艺模板知识库，对分散的工艺经验进行统一治理与持续积累，使其形成可检索、可匹配、可复用的工艺知识资产，为后续智能匹配与模板生成提供依据。

Ontology本体建模演示

• 打通BOM与工艺模版的全链路关联，支持清单转换与模板匹配

通过涵思元智能体（Data Jarvis）零代码生成AI BOM智能体，基于统一的本体语义关联 EBOM、MBOM、PBOM 与工艺模板，支持设计清单向制造清单自动转换，并根据产品结构和物料信息匹配相应工艺模板，促进设计、工艺和制造数据贯通。

• 将智能能力融入现有业务流程，增强既有系统

业务人员可在日常工艺准备中使用 AI BOM 智能体，开展投档管控、制造清单生成、模板匹配、异常预警和问题追踪。方案以连接和增强现有业务流程为目标，可与企业已有 SAP、MES 等系统协同，无需大规模替换现有系统；多源数据则在可信数据空间的治理与使用边界内参与计算和调用。

通过涵思元零代码生成AI BOM智能体演示

• 以业务反馈驱动持续迭代，实现智能演进

工艺人员在使用过程中反馈模板匹配、清单转换和业务规则方面的问题，项目据此持续优化工艺模板、本体模型和智能体 Skills。随着新项目、新物料和新工艺参数进入，知识库与业务模型同步完善，推动工艺知识在更多产品配置和制造流程中复用。

方案落地后，工艺经验由个人掌握转化为可检索、可匹配、可复用的企业知识，设计清单与制造清单之间的衔接更加顺畅，跨部门协同和工艺准备效率同步提升。具体成效体现在以下方面：

• 工艺模板复用率达到 80% 以上

工艺经验沉淀为可复用的知识库，为工艺方案匹配、生成和持续优化提供支持，减少对少数资深工艺人员的依赖，新员工也可以快速调取成熟工艺方案，提升工艺设计效率。

• 工艺准备周期缩短30%

通过 EBOM-PBOM 快速转换，打通设计、工艺到制造清单的数据链路，促进产品与工艺数据贯通，支持设计与制造协同，加快产品迭代。

• 跨部门人工比对工作量下降 70%

通过统一工程、工艺、制造及 SAP/MES 数据口径，减少跨系统人工比对和重复核对处理，促进关键业务数据治理与共享，为设计、工艺和生产协同提供一致的数据基础。

• 工艺综合成本降低 50%

按项目实施范围内的工艺准备工时与返工损失测算，工艺综合成本降低 50%。工艺模板批量生成与复用扩大了部件模板覆盖、减少工艺返工，关键工艺分析优化则支持生产过程规范化。

拓数派助力该新型电力装备企业以工艺模板知识沉淀和 BOM 协同为切入，将分散的工艺经验转化为可复用的企业知识，改善设计、工艺与制造之间的协同，验证了可信数据与智能体协同在复杂装备制造场景中的应用价值。未来，企业将与拓数派携手，以该场景为起点，沿着“从点到线、再到面”的路径，将智能能力逐步延伸至产品设计、工艺规划、生产执行、质量管理和运营协同等更多环节，推动业务链条贯通，实现业务场景智能化的全面升级。