工业企业动力能源智慧运维智能体-智慧运维系统-AI预测性维护

产品简介

Si-Me™ Engineer Agent，让每一座工业场站都拥有7x24小时的智能守护者

针对传统运维中人工巡检覆盖不足、站房值守人力密集、异常诊断依赖经验、故障响应滞后、能效优化缺乏数据支撑等痛点，AI智能体依托决策者、协调者、执行者多Agent协同，基于PatchAD异常感知、时序预测、根因分析等五大工业AI引擎驱动，全面覆盖八大运维场景，实现全链路、自动化、智能化的运维作业闭环，全面提升运维效率与质量，实现从被动响应到主动预防的运维模式转变。

90

%

巡检时间减少

85

%

故障排查准确率

80

%

重大异常响应时间缩短

核心痛点

一线人员：重复劳动，身心俱疲

24小时不间断监盘
手工记录与经验判断
现场巡检易遗漏
传统场景依赖严重

中层干部：管理失焦，效率瓶颈

信息分散，报表靠人整理
能效优化全凭个人水平
核心知识传承困难
场景佐证：多系统监控负荷重

高层领导：决策滞后，风险难控

看不到真实运营细节
能耗成本居高不下
突发停机后才知晓

产品愿景

让每一座工业场站都拥有 7×24 小时的智能守护者

将Si-Me™ Agent打造为工业场站的“智能守护者”，一个不知疲倦、无所不知、精准决策的运维大脑。它将重构运维流程，实现从“人找事”到“事找人”的根本性转变。
--核心形态：智能“运维大脑”
--核心能力：AI+机器人+IoT闭环
--交互体验：自然多模态交互
--核心价值：无人化/少人化值守

技术架构

整体架构

多Agent协同架构

五大工业AI引擎

分层解耦，灵活扩展
--应用形态：面向多样化终端场景，提供统一、便捷的交互与监控入口
--Si-Me™ Agent 运维大脑：系统的核心中枢，集成“思考、决策、调度”三大核心能力
--感知执行层：深度连接物理世界，实现数据实时采集与指令精准执行

多Agent协同架构模拟了一个高效的专家团队。
--决策者Agent是指挥官，负责任务深度分解、全局策略制定、潜在风险评估及最终决策下达
--协调者Agent负责调度资源，承担跨Agent资源动态调度、任务智能分发及突发状况的紧急响应
--执行者Agent是具体的操作手，负责具体的数据查询、设备远程控制、工单自动派发及执行报告生成
通过多Agent协同，高效地处理复杂的运维任务，形成默契配合的团队。

Si-Me Agent的智能源于五大核心工业AI引擎：
（1）PatchAD 异常感知引擎：突破阈值局限，实现故障早期预警，将隐患消除在萌芽状态
（2）时序预测引擎：支撑预测性维护，精准预判设备性能趋势与剩余使用寿命
（3）根因分析引擎：快速定位根源，将故障排查时间从数小时大幅缩短至分钟级
（4）能耗优化引擎：实现显著节能降本，可实现气电比优化 5-15%，直接降低企业能源运营成本。
（5）知识推理引擎：提供精准运维问答，复杂问题问答准确率≥90%，为现场运维提供可靠知识支持

八大运维场景

知识问答

用能分析

智能巡检

站房值守

异常诊断

故障维修

资产管理

碳排监测

客户价值

人效价值

值班人数-50%
巡检时间-90%

故障管控

计划外停机 ≈0
排查准确率85%

安全价值保障

重大异常响应时间缩短80%

精细化管理价值

日报生成 2h→5min
能效提升5-15%

应用案例

国内G8.5+基板玻璃龙头，电子玻璃行业头部企业

核心痛点：传统运维模式下设备故障响应滞后，且核心工艺经验依赖个人，面临严重的知识断层风险。
解决方案：部署私有化Si-Me™ Agent系统，深度对接SCADA与MES系统，配置三大核心业务场景，构建企业专属知识库。
客户价值：巡检时间下降90%，异常响应时间下降80%；计划外停机清零；能耗降低10%+；碳排放减少15%-30%。