Product Platform

模块化工业数智平台

以六层架构为核心：连接、治理、建模、编排、应用、优化，提供可持续演进的工业数智化基础设施

Architecture

六层架构 · 模块化设计

从数据接入到闭环优化分为六层，层间解耦、能力复用，支持按需组合与持续演进

L1 连接接入层

统一采集 OT 与 IT 系统数据，打通设备、业务系统与历史文档，构建标准化接入底座。

  • 多协议设备接入
  • 边缘网关统一采集
  • 文档与业务系统接入

L2 治理语义层

将异构字段统一为工业语义模型，形成可复用的数据资产与跨部门共享标准。

  • 主数据标准管理
  • 语义映射与血缘追踪
  • 质量校验与异常治理

L3 AI建模知识层

将工艺规则与历史经验沉淀为知识库，结合模型训练形成可解释的智能中枢能力。

  • 知识图谱与规则库
  • AutoML 建模训练
  • 模型版本与评估管理

L4 策略编排执行层

把洞察变成行动，支持策略仿真、灰度发布与在线执行，缩短从分析到落地的路径。

  • 规则引擎与工作流
  • 策略仿真与灰度发布
  • 在线推理与执行控制

L5 业务应用呈现层

通过业务应用、可视化看板和开放接口，将平台能力嵌入日常运营与决策流程。

  • 场景化应用装配
  • 驾驶舱与报表可视化
  • 移动端与 API 集成

L6 闭环优化运维层

将线上运行结果持续回流，推动模型和策略自学习迭代，形成稳定可控的优化闭环。

  • 效果监测与归因分析
  • 模型回调与自动迭代
  • 告警运维与 SLA 保障
Features

关键平台特性

为工业场景而生的工程化能力，而不仅仅是一个数据可视化工具

高可靠与可扩展

支持跨工厂部署与多租户隔离，支撑企业规模化复制数智化能力。

可观测与可运维

内置监控、日志与告警体系，平台运行状态与业务健康度一目了然。

开放标准

兼容主流协议与标准，避免企业被锁定在某一厂商生态。

安全与合规

多层安全防护与权限体系，满足工业安全与数据合规要求。

AI Deployment Accelerator

企业历史文档驱动的 AI 快速部署

上传制度文档、工艺手册、SOP 与历史报表，系统自动抽取知识、构建语义映射并生成可执行配置。

为什么璇玑可以实现部署高效，璇玑如何实现数据价值

企业最关心的不是“有没有数据”，而是“能否快速变成可执行结果”。这套能力通过标准化接入、语义自动化和流程编排，把原本跨部门、长周期的数据工程压缩为可复用的部署流程。

  • 为什么高效：复用历史文档与既有规则资产，减少重复建模和人工配置
  • 如何落地：AI 自动完成字段识别、语义映射、规则抽取与配置建议
  • 如何产生价值：把“数据处理”转化为“决策动作”，直接进入采购、排产、质量、能耗等业务环节
  • 价值如何持续：线上反馈回流驱动模型迭代，形成可度量、可复用、可持续优化的数据闭环
部署周期缩短 数据资产复用 业务价值直达 持续优化闭环

价值兑现状态

6价值链路层级
18+可复用规则模板
1次场景快速发布
01

文档接入层

上传 PDF / Word / 表格，自动做版本归档。

02

AI 语义抽取

识别工艺参数、规则条件、异常描述与上下游关系。

03

配置生成引擎

生成数据模型、指标口径与流程编排建议。

04

在线推理与回流

上线后实时回流数据，持续迭代模型与规则。

实时数据流

当前阶段：文档接入

1,248 累计文档片段
386 抽取规则
42 自动配置项
Inventory Optimization + APS

库存优化与智能排产：从企业约束出发的价值闭环

通过动态掩码约束引擎 + 自训练深度强化学习 + Multi-Agent 协同，并构建云-边-端一体化架构，打通“库存、产能、交期、成本”四类目标，让排产决策可解释、可执行、可持续优化。

为什么能优化

企业库存与排产低效，往往不是“没有算法”，而是业务约束变化快、跨部门目标冲突、规则沉淀分散。平台先把约束显式化，再把策略学习自动化。

  • 约束透明化：交期、工艺、换线、产能、物料可用性统一建模
  • 策略自学习：通过仿真环境自训练，避免每次靠人工重调规则
  • 跨部门协同：采购、计划、生产、仓储在同一决策链路中对齐目标
  • 云边端协同：云端全局优化、边缘实时约束校验、端侧执行闭环反馈

如何产生数据价值

  • 数据 -> 约束：主数据、订单、库存、设备状态转成可计算掩码
  • 约束 -> 策略：强化学习在可行域内搜索最优排产动作
  • 策略 -> 执行：APS 输出班次级计划并下发到 MES/ERP
  • 执行 -> 反馈：结果回流继续训练，持续提升库存周转与交付达成
  • 云边端 -> 闭环：云端下发策略，边缘实时修正，端侧采集结果回传云端再学习

库存优化：先算安全库存，再算补货节奏

基于需求波动、交付周期、在途物料与呆滞风险，动态生成分层库存策略。

需求波动掩码 交期约束掩码 换线损耗掩码 设备产能掩码 物料可得性掩码 班次规则掩码

Demand Agent

滚动预测订单与需求峰谷。

Inventory Agent

平衡安全库存与资金占用。

Scheduler Agent

在掩码可行域内输出排产动作。

Execution Agent

回收执行偏差并触发再优化。

+18%库存周转提升
-32%缺料停线下降
+21%计划达成率提升