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方案概述
OVERVIEW OF TONGHAI AI AGENT SOLUTION
在人工智能加速重塑企业运营的当下，通用大模型难以理解企业复杂的业务语义与规则约束。同海智能体解决方案以企业自有数据与领域知识为底座，通过"五层 + 四横向"企业级智能体架构，把 GRP 业务系统中沉淀的领域模型、指标口径与业务规则，转化为 AI 可理解、可调用、可推理的能力，最终以智能体形式嵌入每一个业务岗位。
方案已沉淀覆盖 12 个 AI+ 业务域、112 个业务智能体，贯穿燃料管理、采购招标、合同履约、物资仓储、设备检修、运行巡检、安全环保、生产调度、经营财务等核心场景，实现从数据到业务价值的完整闭环落地。
1数据驱动业务
统一纳管多源异构数据，打通实时数据、关系数据与文档数据，为智能体提供可信数据底座。
2业务驱动智能
将 GRP 领域服务、API 与业务事件工具化封装，让智能体真正调用业务能力而非只做问答。
3智能赋能未来
以本体语义推理为语义核心、以编排为执行核心，支撑从单任务自动化到多智能体协同。
4安全与成本可控
安全合规、运维可观测、评测运营、成本治理四大体系横向贯穿，智能体规模化落地有保障。
总体框架
OVERALL ARCHITECTURE OF TONGHAI AI AGENT
图：同海智能体总体架构（五层 + 四横向）
五层纵向贯通数据源层 → 业务系统层 → AI 集成与治理中台 → 智能构建层 → 智能体前端层，自下而上完成从数据到智能应用的转化。
四横向保障体系安全合规、运维可观测、评测运营、成本治理贯穿全架构，保障智能体稳定、可控、可持续运营。
双核心驱动本体语义推理子层作为语义核心解决"理解业务"，智能体构建与编排子层作为执行核心解决"完成任务"。
闭环落地数据 → 业务 → 集成 → 知识 → 语义 → 智能体 → 应用，最终回到业务，实现业务价值闭环落地。
智能体矩阵
AGENT MATRIX BY AI+ BUSINESS DOMAIN
配煤掺烧智能体
燃料部部长本智能体接入机组负荷计划、煤场各煤堆的煤质与存量、环保排放限值，自动完成锅炉燃烧仿真、煤质线性配比求解、环保排放校验与动态修正，输出可直接下发堆取料机的掺配方案与堆取料任务
智能决策优化 决策推荐型
能力说明
入炉煤质一波动，燃烧就容易失稳、环保指标逼近红线，掺配全靠经验试算，安全与经济两头难兼顾。本智能体接入机组负荷计划、煤场各煤堆的煤质与存量、环保排放限值，自动完成锅炉燃烧仿真、煤质线性配比求解、环保排放校验与动态修正，输出可直接下发堆取料机的掺配方案与堆取料任务；煤质波动或掺配超标时自动重算并预警燃烧失稳风险。不改动现有DCS控制逻辑，仅输出方案下发，接入周期短。
燃料智能采购智能体
燃料部部长本智能体按长协、现货两条线读取发电计划、库存、煤价行情、运力与供应商履约数据，自动完成煤价趋势、运力评估、库存安全、供应商履约、成本测算五类分析，并直接给出建议采购量与分批到货节奏
智能审查合规 分析洞察型
能力说明
采购量与发电需求对不上、煤价临到用才涨、长协兑现不足，燃料部长每月都在被动补窟窿。本智能体按长协、现货两条线读取发电计划、库存、煤价行情、运力与供应商履约数据，自动完成煤价趋势、运力评估、库存安全、供应商履约、成本测算五类分析，并直接给出建议采购量与分批到货节奏；逐项标出采购量不匹配、煤价异动、运力缺口、资质下滑、长协兑现不足、到货滞后等问题及其数据依据，可反查到具体批次与供应商。
燃料库存策略智能体
燃料部部长本智能体区分冬季保供与日常运行两种场景，读取日耗、来煤计划、煤堆温度与库容数据，自动完成耗煤预测、库存周转分析、煤堆自燃风险分析与库容利用分析，输出库存上下限建议值和煤堆转垛计划，
智能预测预警 分析洞察型
能力说明
冬季保供断煤是事故，日常压库又占资金、堆久了还会自燃，库存高低全靠拍脑袋。本智能体区分冬季保供与日常运行两种场景，读取日耗、来煤计划、煤堆温度与库容数据，自动完成耗煤预测、库存周转分析、煤堆自燃风险分析与库容利用分析，输出库存上下限建议值和煤堆转垛计划，并说明当前库容还能多存多少、对应可多发电多久。
燃料风险智能体
燃料部部长本智能体同时读取燃料业务单据、采制化数据、计量台账三类数据交叉比对，自动识别异常称重、异常化验、采样偏倚、违规干预、车号重复、亏卡超阈值、篡改痕迹等风险场景，再由语义复核剔除误报、
智能审查合规 分析洞察型
能力说明
燃料是电厂廉洁风险的高发区，称重、化验、采样任何一个环节被动手脚，事后查证几乎无从下手。本智能体同时读取燃料业务单据、采制化数据、计量台账三类数据交叉比对，自动识别异常称重、异常化验、采样偏倚、违规干预、车号重复、亏卡超阈值、篡改痕迹等风险场景，再由语义复核剔除误报、识别同义改写表述，最后核对单据错漏与台账时间线异常，自动串成可直接用于稽查的完整证据链，并支持一键导出审计用报告。
入厂验收智能体
燃料部部长本智能体针对汽车、火车、船运三类来煤方式，在过磅、采样、卸车环节自动核验车辆信息、分析称重异常、校验采样合规性、优化接卸排程并前置初判亏吨，一次覆盖车号重复、皮重异常、采样点位不合
智能识别感知 单任务自动化
能力说明
亏吨、皮重异常、采样点位不合规，等到结算才发现就已经晚了，压车排队又拖慢接卸。本智能体针对汽车、火车、船运三类来煤方式，在过磅、采样、卸车环节自动核验车辆信息、分析称重异常、校验采样合规性、优化接卸排程并前置初判亏吨，一次覆盖车号重复、皮重异常、采样点位不合规、来煤与合同不符、卸车顺序冲突、视频抓拍异常等问题。
采制化质控智能体
燃料部部长本智能体读取煤样流转单据、制样设备日志和化验数据，自动识别样品篡改、换样、超差异常、违规复做、编码泄露、样罐流转超时、存查样超期、设备标定过期、平行样超差等违规情形，并核对单据错漏
智能审查合规 分析洞察型
能力说明
换样、篡改、超差复做，采制化环节一旦失守，煤质数据就不可信，而事后往往说不清。本智能体读取煤样流转单据、制样设备日志和化验数据，自动识别样品篡改、换样、超差异常、违规复做、编码泄露、样罐流转超时、存查样超期、设备标定过期、平行样超差等违规情形，并核对单据错漏、化验数据逻辑矛盾与操作时间线异常，自动溯源形成证据链。全程只加一层数据校验，不改变现有采制化流程。
燃料结算智能体
燃料部部长本智能体按长协、现货两类结算批次，自动完成量质匹配校验、合同条款解析、扣款自动核算、发票校验和成本复盘，全量覆盖煤质扣款计算错误、计量数量与验收不一致、合同条款套用错误、发票信息不
智能审查合规 分析洞察型
能力说明
煤质扣款算错、条款套错、计量与验收对不上，每一笔都是白送出去的钱。本智能体按长协、现货两类结算批次，自动完成量质匹配校验、合同条款解析、扣款自动核算、发票校验和成本复盘，全量覆盖煤质扣款计算错误、计量数量与验收不一致、合同条款套用错误、发票信息不符、暂估偏差、一票多结等问题，并直接输出结算差异表。
燃料供应商绩效智能体
燃料部部长本智能体按年度和批次两个评价周期，自动汇总各供应商的煤质稳定性、到货兑现率、履约及时性、异常事故、成本贡献五类指标，输出量化评分与分级结果，并直接与次年采购份额分配挂钩、给出份额调
智能分析洞察 分析洞察型
能力说明
供应商好坏凭印象、次年份额拍脑袋分，劣质供应商年年中标。本智能体按年度和批次两个评价周期，自动汇总各供应商的煤质稳定性、到货兑现率、履约及时性、异常事故、成本贡献五类指标，输出量化评分与分级结果，并直接与次年采购份额分配挂钩、给出份额调整建议；同时标出煤质持续不达标、兑现率不足、多次延误、异常亏卡、投诉多发等问题。
基于AI的燃料风险管控驾驶舱
公司领导本智能体接入燃料计划、采购、入厂、采制化、结算全链数据，自动识别热值突变、采样违规、化验离群等风险并按动态自适应阈值分级预警，自动生成风险分析报告，在全景驾驶舱上按单位、批次、供应
智能预测预警 多智能体协同
能力说明
集团下辖多家电厂，燃料风险散在各环节，领导看不到全貌，月度报告全靠人工攒。本智能体接入燃料计划、采购、入厂、采制化、结算全链数据，自动识别热值突变、采样违规、化验离群等风险并按动态自适应阈值分级预警，自动生成风险分析报告，在全景驾驶舱上按单位、批次、供应商多维下钻，形成预警—派单—处置—复核闭环。报告可作为巡视整改材料直接提交。
客户案例
TYPICAL CUSTOMERS
1
深圳能源集团股份有限公司
智能采购
AI + 采购与招标：招采计划智能审查、采购文件合规审核、围标串标识别、AI 辅助评审、供应商风险智能分析、采购风险预警
将大模型技术深度植入采购场景，构建覆盖采购全生命周期的智能分析与决策体系，推动采购决策从「经验驱动」向「数据 + AI 双驱动」升级，实现从需求预测、供应商评估到合同风控的全流程智能化。
2
北京热力集团
AI 设备 · 巡检 · 缺陷
AI + 设备检修 / 运行巡检：设备健康度评估、巡检异常预警、设备缺陷智能识别、缺陷与消缺智能体、隐患随手拍、多源告警降噪与闭环
设备状态由「人工判读」转为健康评分与劣化预警，巡检记录现场口述即成文，海量告警经降噪后自动转隐患工单并分派责任人，形成告警—隐患—整改—销号闭环。
3
北京能源集团
AI 检修 · 安全管控
AI + 设备与检修 / 安全环保：检修图谱、检修智能排程、工作票安全措施推荐、JSA 作业安全分析、AI 视频识别安全行为监测
老师傅经验沉淀为可问答的检修知识库，新人编制方案不再依赖个人带教；检修排程同时兼顾工期与发电收益，作业安全风险实现全天候智能管控。
4
宁东发电
智慧煤场 · 燃料数字化
AI + 燃料管理：入厂验收智能核验、采制化质控、燃料结算复核、燃料风险识别、无人值守磅单 OCR 识别
攻克煤炭质检、过磅管理等核心环节的数字化转型难题，通过 OCR 与物联网设备联动实现核心数据秒级抓取，结合红外检测、视频监控等防作弊手段，并构建可追溯的电子磅单存证体系。
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