用AI激活试验数据：瑞风协同aiTDA试验数据探索智能体正式发布

工业试验作为产品研发与质量验证的核心环节,持续产生海量的温度、振动、压力等多维度传感器数据。然而,当前行业面临严峻挑战:超过80%的高价值试验数据在采集后未能得到有效分析与利用。针对这一普遍性行业痛点,瑞风协同于6月27日正式发布创新产品——aiTDA试验数据探索智能体,旨在提升工业试验数据的智能化分析能力,为企业关键决策提供可靠的数据支持。

一、以自然语言交互激活试验数据价值,实现“人人可分析”

aiTDA深度融合先进的大语言模型LLM技术与瑞风协同深耕工业领域二十年的专业知识图谱,包含行业术语、业务角色、标准数据模型、核心业务公式、可视化模板及典型案例等,为管理人员技术总师试验工程师业务分析师打造了零编码的智能分析产品。

aiTDA原生支持TODS标准,可自动化集成内置TODS的试验数据系统,快速访问分析试验数据,满足非技术人员通过自然语言完成数据探索的各种复杂需求。

TODS数据模型

用户无需掌握编程技能,只需用清晰的自然语言描述分析需求,aiTDA即可精准理解复杂的工业场景和业务:

智能理解与意图识别:aiTDA采用垂类知识图谱和语义推理技术,能准确解析包含专业术语,如“台架试验”、“特定工况”、“故障代码关联性”、“试验进度偏差”等术语的复杂查询,结合上下文消除歧义,确保对工业场景的精准理解,避免通用AI工具因领域适配不足导致的AI幻觉问题。

需求到代码的智能转化:系统将自然语言描述的需求自动转化为高质量、可执行的数据查询或分析脚本。常见的自然语言描述的需求包括:“帮我找出上个月XX型号试验中故障率最高的前三个部件并提取对应的振动特征数据,并在同一坐标系对比显示”、“对比一下A部门和B部门在发动机耐久试验上的平均进度延迟及主要原因”等。这一过程无需人工编写代码,大幅降低技术门槛。

智能引导与推荐:在用户输入前,aiTDA可基于语义嵌入和知识图谱联想,智能推荐相似问题和常用模板,帮助用户精准提问。分析完成后,还能推荐关联性问题,引导用户进行更深层次的多维探索。

自助式深度分析:该项能力弥合了业务与技术之间的鸿沟,赋能不具备编程能力的试验人员独立完成复杂的数据探索任务,显著缩短需求响应周期,实现真正的“数据民主化”和“人人可分析”。

闭环自进化,越用越智能:aiTDA通过记录用户交互和反馈(如点赞/点踩),持续优化语义理解和代码生成逻辑。例如,当用户修正某一查询的表述方式时,系统会自动学习并调整后续响应策略,确保分析结果越来越精准。

多模态输出,无缝对接业务场景:分析结果不仅支持实时可视化,如热力图、趋势曲线等;还可一键生成Word/Markdown报告或导出至业务系统。用户可通过自然语言指令定制报告模板,告别手工整理数据的低效流程。

二、赋能试验场景的专业能力

专业可靠的工业数据分析能力:aiTDA是试验数字化领域专业智能体,深度绑定了垂类知识库,确保了分析过程严格符合工业试验领域的业务逻辑和规则,有效控制分析错误率,显著优于人工分析水平。

显著的效率提升与成本优化:aiTDA自动化处理数据查询、清洗、分析和报告生成全链路,将报告制作时间从数小时大幅压缩,释放试验工程师精力投入更高价值工作。

实践价值:aiTDA在试验故障快速诊断、试验资源优化分配、自动化报告生成、复杂装备性能深度分析等场景中展现出重要价值。

三、瑞风协同:专注AI+工业软件,助力智能制造

瑞风协同聚焦通用大模型与工业垂直场景的适配挑战,打造安全、可靠的“AI+工业软件”解决方案。基于智能工程平台aiEF开发的试验数据探索智能体aiTDA,可无缝预装于aiEF智能一体机,通过软硬件协同满足用户的数据安全、实时分析与私有化部署需求,形成“平台能力→智能体应用→硬件承载”的闭环。

未来,瑞风协同将持续深化AI在设计仿真、试验测试、综合保障等核心场景的智能化落地,推动工业软件向主动感知、自主决策、持续进化的形态演进,助力中国制造业向数据驱动新范式加速转型。