工业试验作为产品研发与质量验证的核心环节,持续产生海量的温度、振动、压力等多维度传感器数据。然而,当前行业面临严峻挑战:超过80%的高价值试验数据在采集后未能得到有效分析与利用。针对这一普遍性行业痛点,瑞风协同于6月27日正式发布创新产品——aiTDA试验数据探索智能体,旨在提升工业试验数据的智能化分析能力,为企业关键决策提供可靠的数据支持。
一、以自然语言交互激活试验数据价值,实现“人人可分析”
aiTDA深度融合先进的大语言模型LLM技术与瑞风协同深耕工业领域二十年的专业知识图谱,包含行业术语、业务角色、标准数据模型、核心业务公式、可视化模板及典型案例等,为管理人员、技术总师、试验工程师和业务分析师打造了零编码的智能分析产品。
aiTDA原生支持TODS标准,可自动化集成内置TODS的试验数据系统,快速访问分析试验数据,满足非技术人员通过自然语言完成数据探索的各种复杂需求。
TODS数据模型
用户无需掌握编程技能,只需用清晰的自然语言描述分析需求,aiTDA即可精准理解复杂的工业场景和业务:
智能理解与意图识别:aiTDA采用垂类知识图谱和语义推理技术,能准确解析包含专业术语,如“台架试验”、“特定工况”、“故障代码关联性”、“试验进度偏差”等术语的复杂查询,结合上下文消除歧义,确保对工业场景的精准理解,避免通用AI工具因领域适配不足导致的AI幻觉问题。
需求到代码的智能转化:系统将自然语言描述的需求自动转化为高质量、可执行的数据查询或分析脚本。常见的自然语言描述的需求包括:“帮我找出上个月XX型号试验中故障率最高的前三个部件并提取对应的振动特征数据,并在同一坐标系对比显示”、“对比一下A部门和B部门在发动机耐久试验上的平均进度延迟及主要原因”等。这一过程无需人工编写代码,大幅降低技术门槛。
智能引导与推荐:在用户输入前,aiTDA可基于语义嵌入和知识图谱联想,智能推荐相似问题和常用模板,帮助用户精准提问。分析完成后,还能推荐关联性问题,引导用户进行更深层次的多维探索。
自助式深度分析:该项能力弥合了业务与技术之间的鸿沟,赋能不具备编程能力的试验人员独立完成复杂的数据探索任务,显著缩短需求响应周期,实现真正的“数据民主化”和“人人可分析”。
闭环自进化,越用越智能:aiTDA通过记录用户交互和反馈(如点赞/点踩),持续优化语义理解和代码生成逻辑。例如,当用户修正某一查询的表述方式时,系统会自动学习并调整后续响应策略,确保分析结果越来越精准。
多模态输出,无缝对接业务场景:分析结果不仅支持实时可视化,如热力图、趋势曲线等;还可一键生成Word/Markdown报告或导出至业务系统。用户可通过自然语言指令定制报告模板,告别手工整理数据的低效流程。
二、赋能试验场景的专业能力
专业可靠的工业数据分析能力:aiTDA是试验数字化领域专业智能体,深度绑定了垂类知识库,确保了分析过程严格符合工业试验领域的业务逻辑和规则,有效控制分析错误率,显著优于人工分析水平。
显著的效率提升与成本优化:aiTDA自动化处理数据查询、清洗、分析和报告生成全链路,将报告制作时间从数小时大幅压缩,释放试验工程师精力投入更高价值工作。
实践价值:aiTDA在试验故障快速诊断、试验资源优化分配、自动化报告生成、复杂装备性能深度分析等场景中展现出重要价值。
三、瑞风协同:专注AI+工业软件,助力智能制造
瑞风协同聚焦通用大模型与工业垂直场景的适配挑战,打造安全、可靠的“AI+工业软件”解决方案。基于智能工程平台aiEF开发的试验数据探索智能体aiTDA,可无缝预装于aiEF智能一体机,通过软硬件协同满足用户的数据安全、实时分析与私有化部署需求,形成“平台能力→智能体应用→硬件承载”的闭环。
未来,瑞风协同将持续深化AI在设计仿真、试验测试、综合保障等核心场景的智能化落地,推动工业软件向主动感知、自主决策、持续进化的形态演进,助力中国制造业向数据驱动新范式加速转型。
