制造业AI落地面临知识异构、流程多变、系统割裂三重挑战。一种结合知识图谱与向量数据库的混合知识库，并构建可执行工作流的方法，旨在将专家数周的工作压缩至数分钟，为行业提供了一套切实可行的智能化解决方案。
智能速览
制造业知识因工程图纸、设备手册、ERP数据等高度异构，传统RAG难以处理。
Epsilla采用知识图谱建模关系，结合向量数据库，构建混合知识库。
针对制造业流程，搭建了精细化、可自动执行的工作流引擎。
与三星工程合作，将采购审核周期从数周缩短至几分钟。
解决方案经过与多家制造业客户共同打磨，具备高落地性。
精华内容
制造业AI落地难的根源，在于知识、流程与系统的割裂。一套能将异构知识结构化、并与生产流程深度融合的智能体体系，正成为破局关键。
AI落地的三座大山
制造业在推进AI智能体时，普遍面临三大痛点。首先是知识复杂性，工程图纸、设备手册、行业标准等格式特殊，传统文档切片的RAG架构难以理解其深层含义。其次是流程多变性，不同型号设备的生产流程各异，需要大量领域专家的隐性知识才能实现自动化。最后是系统割裂，企业内ERP、MES等系统数据孤岛严重，若不与AI知识库深度对接，价值便无法最大化释放。
混合知识库的构建
为解决知识难题，Epsilla放弃了单一的向量检索方案。其核心思路是“结构化+语义化”并行。一方面，利用知识图谱技术，显式建模设备规格、零部件结构、行业标准之间的逻辑与约束关系，确保参数和部件关系的准确性。另一方面，通过向量数据库处理设备手册等非结构化文档。这种混合编排方式，构建了一个能被机器理解和调用的、更完备的制造业知识体系。
可执行的工作流
仅有知识库不足以实现自动化，Epsilla进一步构建了针对制造业的工作流引擎。通过与工厂生产流程深度对接，将复杂任务拆分为可执行的精细化环节。该引擎支持多智能体协同工作，能处理采购审核等场景中的复杂逻辑，如逐条对比参数、针对特定术语进行深度挖掘、生成多分支的实时响应，最终将分析过程自动化，形成完整的执行闭环。
实战：三星工程案例
与三星工程的合作是其方案价值的直接体现。在设备采购审核场景中，传统方式需要采购员手动核对供应商提交的设备规格与采购标准，耗时数周甚至数月。Epsilla的智能体工作流，首先将采购标准与供应商文档构建成混合知识库，随后启动多智能体流程，自动逐条审阅参数、识别不合规项，并对特定术语进行深度挖掘分析，最终生成一份包含澄清要点与合同建议的审核报告，将整个流程压缩至几分钟内完成。
Epsilla的探索为制造业AI提供了一条从“知道”到“做到”的路径。它证明了，将技术与行业知识、生产流程深度耦合，才能释放AI的真正效能。这种源于客户真实需求、共同打磨的模式，预示着制造业智能化的新方向。知识图谱驱动的可执行工作流，会成为行业标配吗？
