从「记录业务」到「驱动行动」，数据与知识开始真正参与企业经营、诊断与自动化执行
Tech：ERP / MES / EAM / OA / SCADA
解决了「有没有系统」的问题，实现核心业务流程的在线化与固化。
Tech：数据仓库 / 数据湖 / BI / EBS
解决了「数据分散」的问题，实现数据的集中存储与可视化大屏展示。
Tech：Data + Knowledge + AI Agent
解决「数据能否被理解」的问题，让数据与知识真正参与企业诊断、风险预判与自动化执行。
数据、知识、系统早已存在，真正稀缺的是把它们连接起来的那层基础设施
多品牌、多协议、多现场，存量设备统一接入困难；ERP、MES、EAM、安全、能源系统各成孤岛。
同一个业务指标在不同系统中有不同的计算方式，跨部门对不上一本账。
SOP、图纸、手册散落在文档与个人经验中，无法沉淀为可调用的企业知识资产。
系统只能告诉你「发生了什么」，无法解释「为什么会发生」。
告警触发后缺少根因分析与处置跟踪，问题反复出现、难以根治。
企业真正缺少的，是连接数据、治理数据、理解数据，并将其转化为决策和行动的「数据智能基础设施」。
不是再上一套系统，而是改变数据、知识与决策之间的关系
系统各自独立运行，形成垂直烟囱。
→全域连接，跨业务线高效协同。
分散存储，未经统一清洗与标准定义。
→统一可信，具备明确来源与指标口径。
依赖 BI 报表展示静态结果。
→AI 智能体跨域关联，深挖根本原因。
依赖少数专家的个人经验与大脑。
→制度与案例转化为可调用的企业知识资产。
被动式的人工查询与手工导表。
→智能体主动分析提示与自然语言交互。
仅停留在「发现现象与问题」。
→形成「分析-决策-执行-反馈」的全闭环。
保护已有数字化投资，在现有系统之上构建可持续运营的数据智能中枢
统一指标与主数据，让每一份数据都有明确来源与口径。
结构化的知识图谱，把制度、案例与经验转化为可调用资产。
多维度的 AI 洞察，穿透表象直达根因。
预测性风险评估，为经营与生产决策提供证据支撑。
跨系统自动化协同，把建议落地为工单、调度与指令。
连接物理世界设备、抽取业务系统数据、汇聚非结构化文档，让 MES / SCADA / EMS / 现场设备 / 业务文档协同起来。
感知、汇聚、治理、理解、分析、决策、执行，一条链贯通
连接物理世界 —— 设备连接、边缘自治、工业智能。
构建可信数据世界 —— 数据集成、数据治理、指标中心。
构建企业智能世界 —— 大模型、知识图谱、Agent、工具调用、工作流。
从全域数据源到统一运营，逐层沉淀能力
身份权限 · 数据安全 · 审计追踪 · 监控告警
数据集成 · 建模 · 开发 · 指标中心 · 治理 · 资产与服务
设备接入 · 边缘自治 · 工业智能
工业设备 · 视频监控 · 业务系统（MES/ERP） · 数据库 · 文件文档
云 · 边 · 端三层协同，把 26 种工业协议统一到一个可信的数据入口
全域治理：设备管理、物模型（产品语义契约）、配置下发（Desired/Reported 三态）、OTA 升级；工业 AI 与 Open API，26 种基础模型进行异常检测与预测。
基于 Rust 构建的高性能边缘运行时，协议解析转换 + SQLite Outbox 本地持久化，断网也能持续运转。
支持 26 种工业协议与连接器（Modbus、OPC UA、Siemens S7、IEC 104、Ethernet/IP、BACnet 等），覆盖 PLC、传感器、仪表、摄像机、CNC、机器人。
设备数据 > 异常发现 > 风险预测 > 维护建议 > 人工确认 > 效果反馈 > 模型持续演进
在线标注形成数据集、模型迭代、效果评估与反馈闭环。
实时 K 线分析、异常检测、趋势预测、多变量设备健康评分。
基于预测与事件的场景联动。
物模型统一语义、数字孪生、细粒度权限管控、远程 OTA。
设备接入、SCADA 组态、实时数据、基础告警呈现。
把「能不能连、能不能稳、能不能闭环」做成工程化的确定性
统一驱动 SDK 与物模型语义，26 个协议入口均通过模拟器到页面的全链路验证，上层应用彻底与底层解耦。
引入 Desired（期望）、Reported（报告）、Effective（实际生效）三态配置体系，配合签名热加载与失败回滚。
MQTT QoS + SQLite Outbox 本地持久化 + 云端应用级 ACK，网关支持断网本地规则判定。
AI 模型与时序数据同源，分析结果直达工单系统，形成发现-处置-反馈闭环。
把「表」转化为受控的数据资产与服务
主题域规划，物理模型与业务设计的绝对一致。
统一纳管异构数据库与 API，批量与增量实时同步。
ETL 任务编排、SQL 开发、复杂工作流与调度计划。
消除「同名不同义」，统一维度、口径版本与计算任务。
生成业务可信的资产目录、标签体系与数据产品申请门户。
将表转化为受控 API，支持限流、熔断、白名单与在线测试。
凭证加密托管、分类分级扫描、细粒度行列控制与脱敏策略。
全局组件监控、备份策略与审计记录。
解决企业使用数据的五大核心焦虑
数据从哪里来？Source / Metadata / Lineage 全链路血缘追踪，确保数据源头清晰可追溯。
数据经历了什么处理？Task / Audit / Trace，任务级审计与追踪。
这个数字怎么算的？Standard / Metric / Version，统一标准与定义版本，杜绝跨部门计算误差。
谁能看、谁能调用？Permission / Masking / Auth，精细化 API 权限与脱敏审计。
这批数据能不能用？Quality / Rule / Score，枚举、正则及跨表引用校验，问题强制闭环。
四阶段把原始数据变成可检索、可受控、可复用的企业资产
Source & Integration
凭证受控托管、字段智能映射、批量与增量同步。
Processing & Governance
SQL/ETL 工作流调度、主数据对齐、数据标准绑定、异步质量规则校验与评分。
Asset Formation
屏蔽底层技术细节，生成业务人员可检索的资源门户。
Service & Consumption
生成不可变 API 版本，执行参数白名单、行列级过滤与动态配额限制。
把大模型变成可管理、可调用、可评估的企业级能力
Task 编排、人工审批接入（Human-in-the-loop）。
LLM、Embedding 向量、Rerank 重排、多模态大模型的统一接入与实例路由。
OpenAPI 集成、MCP 服务发现、跨系统数据查询与业务操作工具。
知识库管理与多重召回策略。
意图规划（Planning）、长期记忆（Memory）与多 Agent 协同路由。
业务对象定义、指标关联、Context 上下文理解引擎。
大模型直接解读这些数据只会产生幻觉和错误计算，先建语义，再谈智能
零散的设备成本代码、几百页的 PDF 设备手册、Word 格式的 SOP，散落在各处、难以直接解读。
知识图谱（Knowledge Graph）+ 业务语义模型（Semantic Model），把原始代码映射为业务语言。
将 sensor_id_773 映射为「#1 冷却泵前端轴承温度」，让 AI 拿到可计算、可解释的上下文。
形成包含设备、产线、人员、故障、风险与成本的业务对象。
查 → 析 → 判 → 谋 → 办，把答案变成工单与调度指令
跨域数据检索，关联计划、实际产量、人员考勤与设备状态。
关联归因挖掘，发现产量下降的原因链条。
风险与趋势评估，识别多次异常高温停机。
结合 NovaIoT 判定轴承中度故障，给出处置策略。
在 EAM 系统生成维修工单，向车队系统发送调度指令。
持续演进的「神经系统」，让每一轮执行都反哺下一轮决策
NovaIoT 实时采集设备状态与现场事件。
将 OT 数据与 MES/ERP 业务数据统一集成。
统一口径与质量校验，建立可信数据底座。
映射业务语义，融合知识库。
Agent 综合全局事实进行多维交叉分析。
生成基于证据的优化建议与风险预警。
触发工单流转、人员调度或下发设备控制指令。
记录执行结果，沉淀为新数据集，反哺模型优化。
一个通用智能体平台，N 个专业场景智能体
计划跟踪 / 产量分析 / 异常定位。
状态监测 / 故障诊断 / 备件关联 / 维修策略指导。
人员定位 / 违规识别 / 隐患跟踪 / 应急预案调取。
成本分摊模型 / 产销协同预测 / 库存优化。
车辆轨迹分析 / 路径优化 / 运输协同指令。
缺陷归类 / 趋势预测 / 工艺改进。
异常用能识别 / 吨矿能耗基线 / 峰谷优化节能建议。
从单点场景切入，逐步沉淀为可复用的行业能力
计划/产量/人员跨域统筹，精准解释计划偏差。
实时时序 + 故障历史 + AI 模型 = 按风险指导维修。
融合人员/环境/隐患数据，实现闭环整改追踪。
产量基线对比，识别空载浪费，输出工艺降耗策略。
结合空间 GIS 与任务状态，消除运输排队与空驶。
穿透工艺链路，精准定位导致批次缺陷的核心参数。
针对海量制度/手册/图纸，提供带有精准出处的解答。
基于统一口径快照，自动生成日报/月报，防篡改防漂移。
