01、技术演进与产业背景
当前，历经近70年发展的人工智能技术，在数据、算力、算法驱动下进入爆发期，特别是2022年ChatGPT引发的生成式AI浪潮席卷全球，人工智能发展进行新时期。近年来，我国人工智能相关政策持续加码，从2017年《新一代人工智能发展规划》到2025年“人工智能+”行动，AI发展已上升为国家战略。而“人工智能+工业”作为工业变革核心和主战场，仍面临数据整合、模型优化、人才短缺等挑战。
在次背景下，谷器数据推出的Supply AI智能体全链路智能解决方案，作为国内首款Agent+MCP工业超级智能体系统，正以创新技术架构与场景化应用，重新定义制造业智能化升级路径。
02、SupplyAI技术架构
谷器数据Supply AI智能体基于多模态交互与知识图谱增强技术构建，具备工业场景智能决策闭环功能，是国内首款实现Agent+MCP架构的工业智能体集群。该系统支持用户通过可视化界面自定义创建智能问答、数据分析、工作流等功能模块，兼容多款主流大模型，形成“多元模型、操作简单、架构高效、自由编排、开箱即用、多域应用”的技术特色。
在技术栈层面，Supply AI整合了多项前沿技术：MCP模型上下文协议构建知识交互底层框架，Spring AI应用框架实现系统高效集成，LLM大语言模型与NLP自然语言处理技术打通人机交互链路，深度学习推理架构保障边缘侧高效计算，向量数据库支撑大规模知识存储与检索。此外，工作流引擎、长期记忆功能、多代理模式等技术模块，共同构成了全链路AI模型可视化白盒开发流程，实现“模型测评-部署-反馈-再训练”的数据与模型双轮驱动。
03、解决方案特色
Supply AI通过六大特色，为工业企业提供端到端的智能化支持：
1、主流模型适配
支持快速对接主流大语言模型及各类开源、自研模型，提供统一接入接口与适配方案，帮助企业降低模型部署成本，加速智能化升级。
2、多域数据整合
打破数据孤岛，实现结构化与非结构化数据、不同设备与系统间的数据融合。系统可统一处理来自数据库、文件、物联网设备等多源异构数据，为AI应用提供全面数据支撑，解决企业数据分散难题。
3、可视灵活配置
通过可视化界面，用户无需复杂编程即可完成数据流程编排、模型参数调整等操作。这种“低代码”模式降低了使用门槛，使企业能够根据业务需求灵活定制智能体功能，如生产进度查询、设备保养提醒等场景化应用。
4、自然语言交互
支持以自然语言进行沟通交互，理解复杂语义与意图。无论是业务咨询、数据查询还是指令下达，均可实现高效人机交互，典型应用如“AI智能助手”，通过自然语言处理完成生产分析诊断。
5、垂域数据特训
聚焦工业垂直领域，针对企业个性化数据开展专项训练与微调，优化智能体知识体系，实现专业内容的精准输出。
6、实时推理决策
凭借高效计算与优化算法，对实时数据进行快速分析，即时生成决策建议。
04、Supply AI覆盖制造业全链条
谷器数据Supply AI拥有各类型智能体应用的集群，为企业提供可直接使用的智能体应用和模板;数据智能决策引擎，通过对多源异构数据和外接数据的数据治理、智能分析和决策，能够提供文字、图表结合的数字化看板;智能工作流引擎则以可视化编排与跨系统协同能力，自动化替代重复性任务，推动业务流程效率升级。三者协同形成从数据整合、智能分析到流程自动化的闭环体系，为工业企业数字化转型提供了技术先进、场景适配的智能化路径，助力企业在生产效率提升、成本优化及双碳目标达成等方面实现突破性发展，构建了完整的工业智能化图谱。
1、智能体应用中心
谷器数据Supply AI的智能体应用中心集成了覆盖工业全链条的智能体集群，为企业提供即开即用的智能体应用与标准化模板。这些智能体深度渗透生产制造、供应链管理、质量管控及双碳管理等核心场景。如在生产制造环节，可通过设备数据采集与算法分析实现故障预警与智能排程，基于历史工艺数据优化参数配置;供应链管理领域，整合销售、库存、物流等多维度数据实现需求预测与动态补货;质量管控场景中，借助数字孪生与机器视觉技术构建全链路质检追溯体系;双碳管理模块则通过碳资产核算、碳足迹盘查等功能，助力企业搭建碳数据模型以响应绿色发展战略。企业无需复杂开发，即可通过预配置的智能体模板快速落地场景化应用，大幅降低智能化转型门槛。
2、数据智能决策引擎
数据智能决策引擎是Supply AI的核心能力中枢，通过对工业生产中多源异构数据及外接第三方数据的标准化治理，构建统一的数据中台。引擎内置时序分析、机器学习、知识图谱等算法模块，可对工业数据进行深度挖掘，从设备运行模式识别到生产异常溯源，再到工艺关联分析，实现全维度数据价值萃取。基于边云协同计算架构，引擎对实时数据进行毫秒级处理，并将分析结果以文字报告与动态图表结合的数字化看板形式呈现，直观展示生产效率、能耗指标、质量波动等关键参数，同时自动生成设备调控、工艺优化等决策建议，帮助企业从“数据可视化”迈向“智能决策化”。
3、智能工作流引擎
智能工作流引擎以低代码可视化编排能力为核心，支持企业通过拖拽式操作自定义业务流程节点，配置任务逻辑、数据流转路径及异常处理机制，无需编写代码即可构建 “订单 - 生产 - 物流” 等端到端自动化流程。引擎无缝对接 ERP、MES、OA 等异构系统，实现跨系统数据同步与任务联动触发，例如订单变更时自动同步至生产计划并触发物料调度。针对数据录入、报表生成、合规校验等高频重复性工作，引擎可通过智能体自动化执行，替代人工操作。
此外，Supply AI基于智能制造场景不断构建各类智能体应用，提供形成从生产到服务的全链路智能化支持。系统支持公有云、私有云、混合云、专属云四种部署方式，满足不同规模企业的个性化需求。
05、产品典型案例
在汇成针织项目中，企业面临管理决策低效、设备诊断能力弱、知识传承难等痛点。Supply AI通过“AI智能助手”提升决策响应速度40%，智能诊断功能使设备诊断速度提高60%，“数字专家”系统优化生产流程，实现了智能化生产体系的深度重构。
在某汽车零部件企业项目中，针对系统孤立、决策流程长、人才缺乏等问题，Supply AI构建了设备、车间、工厂三级协同智能体，最终实现设备停机时间减少65%，生产效率提升40%，次品率降低50%的显著成效，验证了全链路智能解决方案的落地价值。
在“人工智能+”成为国家战略的背景下，谷器数据Supply AI以全链路智能解决方案，为制造业提供了从技术架构到场景落地的完整路径。凭借Agent+MCP架构创新、多模态数据融合、行业知识特训等特性，该方案正推动工业企业从“数据驱动”向“智能决策”跨越。随着技术的持续迭代与更多行业场景的拓展，Supply AI有望成为工业智能体领域的标杆方案，助力中国制造业在智能化转型浪潮中实现质的飞跃。
（来源：谷器数据）
