近日，国内某知名汽轮机企业（以下简称 “汽轮机” ）携手 AiALIGN 众互意联打造「跨系统 AI 问答应用平台」，依托先进的知识图谱与数据平台技术，为破解装备制造业信息孤岛难题提供了创新范本。这套融合多源数据的智能系统，在实现设计、制造、质检等核心环节无缝对接的同时，构建起全生命周期的数据关联网络。

本期案例我们将深入这家百年制造企业，共同探讨如何通过跨系统搜索平台打破数据壁垒，实现从 “信息孤岛” 到 “数据大陆” 的智能化跃迁。

01.「项目背景」

在数字化转型过程中，该汽轮机企业的信息管理面临严重孤岛问题：设计、制造、质检等环节涉及多个独立系统，数据格式不一、壁垒森严。跨部门协作时，信息收集往往需要多人沟通、多系统切换，耗时费力且决策依据不完整。

02.「项目挑战」

数据壁垒难协同：各信息系统数据不通，研发参数、数模、图纸等信息难以及时传递至工艺，工艺数据向生产同步困难，设计、工艺、生产等业务域的数据一致性无法保障，阻碍跨环节协同。

工艺知识难复用：叶片工艺设计依赖个人经验，工艺和质量数据分散管理，缺乏系统沉淀；工程师难以快速检索复用工序 / 工步信息，导致工艺设计效率低下与质量参差。

先进技术难融入：企业数智化转型过程中，低效工艺模式正在阻碍新技术新工艺引入，制约工艺人员能力提升与企业核心竞争力。

03.「解决方案」

智能应用层

基于大模型、智能体（Agent）、MCP 等前沿技术，平台构建了新一代数字制造应用，打造智能生成、智能推荐、智能预测等核心功能，赋能叶片信息检索、工艺路线生成、叶片唯一标识符（UID）生成、超差风险检测等关键环节，显著提升了加工制造的效率、质量并降低成本，成为数智化赋能生产的新途径。

依托领域大模型与知识库，平台研发了 AI 叶片智能问答系统。该系统采用自然语言交互方式，在精准理解工作人员问题基础上，快速生成答案并支持多轮对话，同时获取、解析并展示相关的多模态数据，为工作人员提供实时高效的工艺咨询与技术支持，有效促进了叶片生产的质量与效能提升。

知识库管理层

运用 RAG（检索增强生成）、知识图谱等 AI 技术，平台建立了图数据库与向量库协同的 AI 知识库，实现对模型设计、工艺流程、操作手册、行业规范、历史文档等全口径数据的语义融合、统一存储与集约管理，提供对设计参数、结构数据和工艺文件的快速精准检索能力，为基于大模型等先进 AI 技术的叶片加工智能应用提供坚实支撑。

跨系统融合层

面向叶片设计、结构、工艺、加工、质检等全生命周期环节，平台设计了基于大模型的跨系统接口协议与展示组件，实现叶片生产过程中涉及的多个异构系统间的数据整合与功能整合，支持 AI 平台与业务系统间的数据交互，对系统中各类多模态数据的查询（如 3D 模型、零件图纸等），从而显著提升叶片生产流程的一体化、柔性化与智能化水平，增强系统跨平台协作能力。

04.「项目成果」

本项目依托知识图谱与跨系统整合技术，构建叶片全生命周期数据可视化关联网络，无缝对接多个异构系统，全面消除了业务数据壁垒，实现跨部门协作 “一次搜索全链路贯通”。项目构建「智能问答应用平台」，支持多人实时检索，创新时间轴可视化动态展示叶片全流程关键事件并标注重要信息，通过深入理解用户意图和准确关联历史案例，减少了 40% 研发重复劳动，显著提升协作效率，同时为智能排产提供有力支撑，有效推动叶片生产一体化、柔性化、智能化发展。