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漢思原創(chuàng)

100+項目經(jīng)驗總結(jié)，高級顧問提煉純干貨

預(yù)約演示 對話專家

AI × MES 智能協(xié)同革新：不只是秒答
，更是顛覆
！

作者：Hanthink 發(fā)布時間：2025-05-09 20:47:06 808
漢
思
信
息

AI×MES智能協(xié)同革新

不只是秒答，更是顛覆

ThinkDeep & MES

 一
、為什么你需要AI × MES
？

你是否也在經(jīng)歷這些問題：

  • 問題反饋效率低

一線員工在使用系統(tǒng)時遇到異常，需要層層反饋

、溝通繁瑣
，問題閉環(huán)周期過長。

  • 項目進度追蹤滯后

項目執(zhí)行依賴微信群和Excel表

，計劃延誤時無人察覺
、責(zé)任難追。

  • 數(shù)據(jù)看不懂

    、系統(tǒng)查不出

MES 雖然接入了生產(chǎn)數(shù)據(jù)

，但查起來復(fù)雜，表格沒有結(jié)論、圖表沒有重點
。

一鍵升級的解決方案

當(dāng)前痛點 智能升級方案
統(tǒng)問題多
、溝通低效
  AI 智能體 7×24在線，直接秒答
項目進度跟不上 低代碼平臺+ 大模型
，自動生成甘特圖與報表
查數(shù)據(jù)難
、出報表慢
 提問即得，無需學(xué)習(xí)復(fù)雜系統(tǒng)
二
、它到底能做什么

功能1：配變項目問題查詢

只需一句描述： “干變產(chǎn)線 A 工位控制臺報錯”

，AI 立刻返回常見原因、處理辦法
、是否與近期變更有關(guān)聯(lián)
。

功能2：項目進度智能分析

輸入：“A305箱變的組裝進度怎么樣？AI 輸出計劃狀態(tài)

、延誤節(jié)點
、滯后原因分析、完成率圖表等數(shù)據(jù)視圖
。

真實場景舉例：

張家港開關(guān)柜項目生產(chǎn)主管只需在AI界面輸入“高低壓柜 X12 當(dāng)前狀態(tài)”

，即可快速定位到當(dāng)前工序、負(fù)責(zé)人
、完成率
，實時調(diào)度，無需等待日報或主管反饋
。

三
、低代碼平臺配置技巧：讓AI更懂你

低代碼平臺知識庫文檔撰寫規(guī)范

傳統(tǒng)方式：將整份參考文件（或長段文字）直接放入系統(tǒng)

，內(nèi)容冗長且結(jié)構(gòu)混亂
。

創(chuàng)新方式：在錄入前，將文件進行整理

，梳理層級結(jié)構(gòu)
，適合分段解析
、精準(zhǔn)召回。

項目 規(guī)范要求 示例 / 建議
文件格式 建議使用  .md
、 .txt
；其中 Markdown 最佳
 project-intro.md
標(biāo)題結(jié)構(gòu) 遵循標(biāo)準(zhǔn) Markdown 標(biāo)題層級，清晰分章分節(jié)

# 一級標(biāo)題

## 二級標(biāo)題

### 三級標(biāo)題
段落長度 單段文字建議 300~500 字以內(nèi)
，避免超長文本
 將一個長段內(nèi)容拆分為 2~3 段
內(nèi)容組織 結(jié)構(gòu)清晰
，邏輯性強，避免內(nèi)容過度重復(fù)或無序
 建議按「項目介紹 → 架構(gòu)設(shè)計 → 技術(shù)實現(xiàn)」等順序分層
問答結(jié)構(gòu) 采用 FAQ 形式
，每個問題單獨成段
，便于精準(zhǔn)檢索		 ## 什么是低代碼平臺
？低代碼平臺是一個……
語義完整性 保持每節(jié)內(nèi)容自洽，不跨段依賴或頻繁引用 上下文 如「用戶權(quán)限管理」單獨成節(jié)
， 討論管理方式和應(yīng)用場景
表格/圖表處理 表格推薦使用 Markdown 語法
；圖表盡量轉(zhuǎn) 為文字描述，避免插入復(fù)雜圖片		 使用簡單 Markdown 表格
，如下 例中的寫法
排版簡潔 避免過多樣式（顏色
、加粗、嵌套表格）
， 以便機器解析		 保持 Markdown 純凈結(jié)構(gòu)
；必要 時可用簡單的列表或引用
編碼格式 文件需使用 UTF-8 編碼，避免亂碼 保存為 UTF-8 格式
，尤其是 .txt文件
文件大小 單文件建議 < 5MB；過大的文件可以拆分多 個部分上傳 大于 100 頁的 PDF 可根據(jù)章節(jié)或 模塊進行拆分

提示詞工程-"用AI馴服AI"

傳統(tǒng)方式：人工編寫提示詞（Prompt） → 輸出結(jié)果不穩(wěn)定

創(chuàng)新方案： 用AI馴服AI

，將我們的簡單的需求發(fā)給AI
，讓AI完善提示詞

指令對比：

  •  優(yōu)化前的提示詞

##  任務(wù)

根據(jù)用戶輸入的內(nèi)容提取項目簡稱，不需要額外加任何符號

  • 優(yōu)化后的提示詞（需要修改）

# Role

- **You are**: 一個智能文本匹配助手

，能夠基于知識庫檢索用戶輸入的內(nèi)容
，并返回對應(yīng)的 項目簡稱。

- **Skills**:

- 知識庫檢索 & 模糊匹配

- 語義分析 & 關(guān)鍵詞提取

- 高效精準(zhǔn)匹配

# Output Requirements:

- **只返回項目簡稱**

，不包含任何額外字符
、標(biāo)點、說明或格式化標(biāo)記
。

- **優(yōu)先匹配“項目簡稱”**：若用戶輸入與知識庫中的 "項目簡稱" 相同或相似

，直接返回該簡 稱。

- **若找不到簡稱

，則匹配“項目名稱”**：

- 檢索知識庫

，找出最接近的 "項目名稱"。

- 若找到匹配項

，返回對應(yīng)的 "項目簡稱"
。

- **無匹配時返回**： `找不到該項目`，不猜測

、不生成無關(guān)內(nèi)容
。

- **支持模糊匹配**：允許輸入部分簡稱或項目名稱的關(guān)鍵詞，尋找最相關(guān)的匹配項

。

# Example Inputs & Outputs:

**Input:** `三峽雄安能源江蘇張家港光束汽車` **Return:** 三峽雄安

**Input:** `張家港光束汽車` 

**Return:** 三峽雄安

**Input:** `南方電網(wǎng)廣州供電局` 

**Return:** 找不到該項目

效果對比：

× 優(yōu)化前的效果：

圖片1.png

√ 優(yōu)化后的效果：

圖片2.png

四
、圖表能力提升

傳統(tǒng)方式：使用低代碼平臺的插件輸出簡單的圖表，圖表類型少

，樣式單一

創(chuàng)新方案：

1. 利用低代碼平臺內(nèi)置的echarts塊

，輸出符合自己需求的echarts圖表

2. 參考鏈接（ecahrts官網(wǎng)）： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

效果對比：（兩張圖進行效果對比）

AGSnJFKM_MZhn.png

核心代碼：

echarts

{

"xAxis": {

"type": "category",

"data": ["高風(fēng)險", "中風(fēng)險", "低風(fēng)險"] 

},

"yAxis": {

"type": "value"

},

"series": [ {

"data": {{ 風(fēng)險評估_數(shù)據(jù) }},

"type": "bar", 

"label": {

"show": true,

"position": "top" 

}

}]

}

使用方法：

  • 利用代碼輸出echarts配置項

import json

def main(csv_data):

"""

解析輸入的 CSV 字符串?dāng)?shù)據(jù)

，提取“模塊名稱”和“數(shù)量”，構(gòu)造用于 ECharts 的配置（柱 狀圖）
。

輸入數(shù)據(jù)可以是每條記錄單獨一行

，也可以是所有記錄在一行中，每兩個字段為一組
。

"""

# 先嘗試按行分割

lines = csv_data.strip().splitlines()

records = []

if len(lines) == 1 and csv_data.find('\n') == -1:

# 如果沒有換行符

，假設(shè)數(shù)據(jù)是逗號分隔的，每兩個字段為一組

parts = csv_data.strip().split(',') if len(parts) % 2 != 0:

return {'output': 'Error: 數(shù)據(jù)格式錯誤

，每組應(yīng)該有兩個字段 '} for i in range(0, len(parts), 2):

record = (parts[i].strip(), parts[i+1].strip()) records.append(record)

else:

# 否則按行讀取

，每行數(shù)據(jù)應(yīng)包含兩個字段

for line in lines:

parts = line.split(',') if len(parts) < 2:

return {'output': 'Error: 每行數(shù)據(jù)格式錯誤，必須包含模塊名稱和

數(shù)量 '}

records.append((parts[0].strip(), parts[1].strip()))

categories = [] values = []

for category, value_str in records: try:

value = float(value_str) except Exception as e:

return {'output': f"Error: 數(shù)量字段轉(zhuǎn)換失敗 - {value_str}"}

categories.append(category) values.append(value)

# 構(gòu)建 ECharts 配置

echarts_config = { "xAxis": {

"type": "category",

"data": categories },

"yAxis": {

"type": "value" },

"series": [ {

"name": "數(shù)量", "type": "bar", "data": values

} ]

}

# 生成輸出文件

output = "```echarts\n" + json.dumps(echarts_config, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n```"

return {"output":output}

  • 利用指令讓大模型自動生成

###數(shù)據(jù)匯總與分析

#### **1 .批次號維度匯總**

- 統(tǒng)計各【批次號】對應(yīng)的工單計劃數(shù)量

，并使用 **Markdown 表格** 展示真實數(shù)據(jù)
。

- 生成 **ECharts 柱狀圖** ，嚴(yán)格按照以下 JSON 格式輸出

，**并在圖表中顯示數(shù)值**
。

| 批次號 | 工單計劃數(shù)量 |

|-------- |------------ |

{{ 批次號_統(tǒng)計表 }}

```echarts

{

"xAxis": {

"type": "category",

"data": {{ 批次號列表 }}

},

"yAxis": {

"type": "value"

},

"series": [

{

"data": {{ 批次號_工單數(shù)量 }}, "type": "bar",

"label": {

"show": true,

"position": "top" }

}

] }

` ` `

### **輸出要求**

- **所有數(shù)據(jù)必須以  Markdown  表格格式呈現(xiàn) ，數(shù)據(jù)必須是真實的

，不得使用示例數(shù)據(jù)
。**

- **Markdown  表格必須直接輸出 ，不應(yīng)嵌套在代碼塊或  JSON  字符串中

。**

- **所有可視化數(shù)據(jù)必須嚴(yán)格按照指定的  ECharts   JSON  格式輸出

，確保  低代碼平臺  識別并 生成圖表 。**

- **所有圖表必須在數(shù)據(jù)點上顯示數(shù)值

， ECharts  配置需包含  ` "label " :  {  " show " : true  } `
。**

- **不得省略任何  JSON  結(jié)構(gòu) ，變量部分必須替換為真實數(shù)據(jù)

。**

- **Markdown  表格與  ECharts  數(shù)據(jù)應(yīng)匹配

，避免數(shù)據(jù)不一致的問題 。**

{{#context#}}
五
、AI查詢的顛覆性優(yōu)勢

1. 效率躍升：響應(yīng)時間從小時級→分鐘級

，從“問人找人”變成“秒答”

2. 數(shù)據(jù)聯(lián)通：支持多系統(tǒng)集成（MES、 ERP

、知識庫等）
，實現(xiàn)統(tǒng)一查詢與處理

圖片4.png

3. 智能診斷：基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)，給出分析建議

圖片5.png

4. 動態(tài)可視化：可快速的輸出圖表

圖片6.png

5. 語義理解能力：即使描述的問題和知識庫中的標(biāo)題不一樣

，也可以根據(jù)AI 的語義理解能力
，匹配到 對應(yīng)的問題。

特性 AI語義查詢 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢
語義模糊容忍 是 否
拼寫錯誤容忍 是（輕度） 否
語義上下文理解 有 無
查詢語言要求 自然語 嚴(yán)格語法
學(xué)習(xí)能力 可以不斷訓(xùn)練優(yōu)化 固定邏輯
六
、典型場景 × 電氣行業(yè)落地實踐
場景方向 應(yīng)用說明
問題知識庫 自動沉淀開關(guān)柜/箱變項目常見異常
，如接線不符
、元件漏裝等
工單進度分析 查詢每臺箱變當(dāng)前進度、滯后原因
、責(zé)任工位
齊套檢查 判斷變壓器是否具備開工條件
，物料是否齊套，提前發(fā)出缺料預(yù)警
智能報表 每日產(chǎn)線產(chǎn)出統(tǒng)計
、不合格項趨勢
、 BOM匹配異常統(tǒng)計圖表
決策支持 基于歷史項目數(shù)據(jù)，智能分析工序瓶頸和調(diào)度建議
結(jié)語：讓AI成為你MES系統(tǒng)的“超級助理”

不管你是干配電

、箱變
、環(huán)網(wǎng)柜，還是中壓電氣設(shè)備制造—— AI × MES 都能為你帶來：

  • 讓問題閉環(huán)更快

  • 讓管理更透明

  • 讓知識不再依賴“老員工”

現(xiàn)在就是啟動智能協(xié)同的最好時機

！

歡迎留言交流

，也歡迎轉(zhuǎn)發(fā)給那些正在思考“MES+AI”的同行伙伴。

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？

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END

HanThink

漢思信息技術(shù)有限公司成立于2008年

，致力于提供企業(yè)用戶全面
、量身定制的MOM管理軟件MES
、WMS
、LES、QMS
、EAM
、EMS、IOT和整體解決方案
。

目前服務(wù)的領(lǐng)域涵蓋離散和流程兩大行業(yè)：汽車行業(yè)

、新能源行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)
、食品行業(yè)
、機加工制造行業(yè)、大型裝配等
。

尤其在汽車

、醫(yī)藥、食品
、新能源行業(yè)（新能源汽車
、光伏、電池
、儲能等）積累了豐富的實施經(jīng)驗和行業(yè)方案
，是國內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商
。

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