产品定位
当通用人工智能无法充分了解行业背景时，需要行业人工智能包：轮班日志、MRO、HSE、计量、生产偏差、质量、操作法规、工业数据和访问限制。
RESTART的产品理念不是推销“通用人工智能”，而是在单一平台核心之上提供行业包。这缩短了从试点到有用场景的路径：有标准代理、集成模板、行业词典和流程图。
为客户带来的好处
更快地到达飞行员
无需从头开始：场景、角色、来源和模板已被描述为行业包。
将人工智能与制造联系起来
该模块并不独立于流程运行，而是围绕 ERP、EAM、MES、日志、法规和工业数据运行。
降低运营风险
人工智能有助于查找异常情况、可重复的问题、HSE 要求、维修历史记录和质量文件。
按站点扩展
第一个场景之后，您可以在同一平台核心上连接新的部门、工厂、来源和角色。
行业包场景
维护、修理和运营
按维修历史、法规、应用、故障、说明和诊断建议进行搜索。
职业健康与安全
有关法规、事件、检查表、培训和安全要求的答案。
可更换弹匣
事件总结、查找反复出现的偏差、准备交接班和控制订单。
生产及品质
分析不一致、协议、参数、注释、纠正措施和偏差原因。
集成
| 环境 | 来源示例 |
|---|---|
| ERP / EAM | 1C、SAP、维修会计、应用程序、材料、设备、文档和财务数据。 |
| 制造执行系统/生产 | 生产事件、轮班报告、批次、参数、偏差、质量。 |
| 过程控制系统和工业数据 | 商定循环的历史数据、参考、测量和流程背景。 |
| 文件及规定 | 说明、HSE、计量、设备数据表、协议、标准和知识库。 |
我们如何实施
Discovery
我们修复了业务流程、数据源、用户角色、网络安全限制、收益标准和第一个场景。
MVP
我们在有限循环中启动工作模块，连接数据、角色、日志、接口和质量控制。
Pilot
我们测试对真实用户的效果，设置规则，完成集成并准备运营。
Scale
我们在不破坏平台核心的情况下将该模块扩展到新的单位、来源、角色和场景。
工业控制
工业和关键流程需要仔细划分责任界限。人工智能有助于搜索、解释和准备技巧，但不能取代已批准的技术法规、负责任的专家和工业安全要求。
数据尽在掌握
源、权限、日志和限制在架构级别固定，而不是在启动后添加。
集成
模块连接到 ERP、1C、SAP、DWH、EDMS、Service Desk、GitLab、Jira、Confluence、门户和内部 API。
可验证性
答案和操作应该是可解释的：来源、版本、日志、处理状态和流程的责任所有者。
缩放
以下每个场景都使用平台核心：角色、模型、RAG、日志、连接器和安全规则。
工业人工智能包的基础设施
常见问题
我可以从一个研讨会或站点开始吗？
是的。通常，试点仅限于单个进程、站点、数据类型和用户组。
您需要立即连接自动化过程控制系统吗？
未必。它们通常从文档、日志、EAM/ERP 和历史数据开始，并使用单独的架构连接工业环境。
我们可以制定一个行业包来满足我们的特定需求吗？
是的。该软件包适应行业、术语、来源、法规和客户角色。
企业产品包装
Industry AI Pack 作为 RESTART AI Enterprise Platform 模块提供：具有明确的职责范围、业务流程所有者、数据模型、集成、角色、日志、试点标准和行业启动计划。这对于 CIO 和 CISO 来说非常重要：该模块并不独立于企业架构，而是集成到 IT 环境、安全、运营和变更管理中。
商业效果
成功标准是在试点之前制定的：时间、质量、人工工作量的减少、响应速度、数据的完整性或过程的可控性。
集成
该模块连接到客户系统：ERP、1C、SAP、BI、DWH、EDMS、服务台、Git、门户、邮件、文档和内部 API。
网络安全与合规
角色、源、循环、日志和数据的分离是在架构级别考虑的，而不是在启动后添加。
缩放
在第一个成功的场景之后，该模块可以扩展到新的部门、文档、流程、用户和区域。
如何展示每个飞行员的价值
选择一个进程
不要试图立即将所有事情自动化：选择一个具有可以理解的痛苦、所有者和可衡量结果的流程。
连接数据
收集有限但真实的文档、应用程序、报告、代码、法规或历史请求。
与用户核实
开展工作场景试点，收集反馈，调整答复质量，管控争议案件。
设计产业画像
修复架构、角色、法规、SLA、监控、支持和开发路线图。
让我们讨论一下您的环境
描述任务、当前系统、约束和预期结果。我们将提供实用的第一步：诊断、试点、审计、路线图或项目团队。
