导语:
工业AI时代来临,我们都在探寻更高效,精准的工作模式
处理一个工业问题时,相关数据能否及时汇集;
AI给出的判断能否回到原始数据和业务关系中核验;
一次问题处置形成的经验,能否留在团队中持续复用。
面对以上问题,北京达美盛软件股份有限公司,推出一款AgentiCenter Canvas工业智能画布,给工业行业带来全新的人机协同工作方式。
流程工业企业通常已经部署SCADA、DCS、MES、ERP、HSE、EAM等多套系统。系统一直在运行,数据也积累了不少,但工程师真正处理问题时,往往还是要在多个系统、图纸和文件夹之间来回查找。
例如,分析一台泵的异常,可能需要同时核对:
P&ID中的上下游关系;
三维模型中的安装位置和周边空间;
DCS或SCADA中的压力、温度、流量、振动曲线;
EAM中的维修工单和故障记录;
设备手册、检验报告与操作规程;
最近发生的工艺调整或设备变更。
传统驾驶舱适合展示预先设定的指标,却难以支持这种动态、跨专业、涉及多类数据的调查工作。工程师花费的时间,往往不在查看指标本身,而在查找资料、核对对象、梳理上下文,以及确认各项数据是否对应同一台设备。
工业AI不能只是给原有系统加一个聊天框。更有价值的变化,是让工程师不再“按系统找数据”,而是“围绕任务组织数据”。工业智能画布正是为这种工作方式而设计的。

工业智能画布是一种面向工业任务的可视化协同环境。以达美盛AgentiCenter Canvas为例,其核心能力可归纳为四点。
P&ID、三维模型、工单、时序数据、技术文档等内容可以围绕同一对象或任务进入同一画布。工程师不必先记住信息位于哪个系统,而是从设备、位号、管线或事件出发,获得与当前任务相关且已接入、正确关联的上下文。
用户选中画布中的任意对象即可发起AI分析。所谓“就地分析”,是指AI直接使用当前画布中已经汇集并建立关联的数据、图纸、模型和记录,而不是脱离现场语境,只对一段文字作答。这样得出的结论更便于验证,也方便工程师继续追问。
工艺、设备、仪表、安全和管理人员可以在同一画布上协同工作。每个人看到的是同一工业对象和同一组证据,能够减少跨专业沟通中的对象错位、版本不一致和信息转述损失。
分析成果可以保存为“故事板”,不再散落在聊天记录、会议纪要或个人电脑里。故事板可保存画布上的数据卡片、便签、根因树等内容及当前布局。再次遇到类似任务时,团队可以直接调出使用。具体保存范围以产品实际版本为准。

工业智能画布为具体工业任务提供一个协同工作空间。它以设备、管线、位号或异常事件为中心,将P&ID、三维模型、时序曲线、工单和技术文档集中到同一画布。工程师可以直接调用AI开展分析,与不同专业人员同步讨论,并将分析过程保存为可复用的“故事板”。
工业智能基座:以工业本体与语义知识技术为核心能力之一,面向工业多源异构可信业务数据(包含现场设备采集、业务系统、一线作业业务记录等),构建具备可治理、可验证、可追溯能力,向下汇聚融合工业全域数据、向上支撑工业智能模型与业务应用的工业数字底座平台。
如果画布只是把几个系统页面强行拼在一起,它仍然无法保证数据属于同一个对象,也不能让AI理解对象之间的业务关系,同时技术也会遇到数据搬来搬去的一致性保持问题。工业智能画布要真正可用,至少需要四项底层能力。
功能位置、物理设备、位号、管线、文档和业务活动需要被统一建模。尤其要区分功能位置和物理实体,避免设备更换后历史数据链路断裂。
AI不仅要知道“这是什么设备”,还要知道其上下游、安装、连接、从属、维护和执行关系。知识图谱为多跳查询、影响分析和根因追溯提供关系基础。
传统结构化数据、非结构化文档、时序数据、空间数据和工艺拓扑数据需要进入同一工业语境,完成数据编织,同时平衡实时性和精确性。只有完成对象对齐和语义标注,AI才可能准确理解不同系统中的同名、异名和关联数据。
传统API主要服务于人操作的界面,而AI-Ready数据服务面向Agent调用。通过标准API和MCP等协议,Agent可以获取基础数据、业务数据、实时数据、分析数据和空间计算结果,并把结果纳入推理过程。
工业智能画布的价值不只来自交互界面,更取决于背后的数据管理组织方式和数据编织虚拟存储技术。


看板主要回答“现在发生了什么”;工业智能画布还要帮助团队分析“为什么发生、影响什么、下一步怎么做”。——向者索图于千卷,辨数于百屏,今乃一画布而包罗万象,智机佐断,群彦共筹。

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