365体育投注

AI运维365体育投注智能体

，供货期7日历天。

1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定；

2.具有本项目供货能力的供应商；

3.本项目不接受联合体投标。

2.80

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AI运维365体育投注智能体

一、具体内容

（一）大模型365体育投注:包括需要的数据整理、大模型的365体育投注、大模型与 API调用、提示词工程。

（二）RAG:包括RAG的经典365体育投注场景、向量数据库、检索与生成。

（三）插件:独立微服务调用，随用随启，拖拽即用，解决 LLM 无实时数据、不会精确计算等短板。

（四）工作流:将业务场景固化成模板，只需“一键生成”，系统就按真实业务节奏跑完闭环，数据表实时呈现。

二、具体智能体

（一）ABC Agent

以“动态分类+精准适配库存策略”为目标，整合大模型、RAG、插件技术，实现物料分类自动化与优化。

1.核心维度定义与量化标准

物料使用热度：反映 “存取频次与需求紧急度”

以月度领用数据为核心依据，结合库存周转率，划分3个热度等级，数据来源为WMS系统领用记录与ERP需求单：

物料尺寸：反映“库位占用与存取难度”

按实际物理体积（长×宽×高）划分3个尺寸等级，数据来源为物料基础档案。

2.ABC分类规则设计：三维度矩阵式划分

基于“热度优先、关联性分析、尺寸辅助”原则，构建9种组合场景，对应ABC三类，核心目标是“高热度物料优先保障存取效率，小尺寸物料优化空间利用率”。

3.分类实现的技术支撑体系

（1）数据采集与预处理：确保维度数据准确

人工录入特殊物料及物料月使用热度，尺寸。

（2）分类计算与决策：大模型+插件协同

自动分类计算

计算插件：“ABC 分类计算插件” 按预设规则自动匹配等级，例如：

某螺丝月度领用35次（高热度H）、体积 0.02m?（小尺寸 S）→ 判定为A类；

某备用电机月度领用2次（低热度 L）、体积 1.5m?（大尺寸 L）→ 判定为 C 类；

（二）预测运维Agent

以提前预警，降本增效为目标，多种算法结合的设备预测性运维Agent.

1.数据采集与预处理

数据接入：通过标准化插件对接不同设备（如AGV、）运行数据、维修数据、环境数据等。

2.设备健康状态评估

健康状态评估模型

基于时序特征工程（提取均值、方差、峰值因子等30 + 特征），构建设备 “健康度评分体系”（0-100 分）：

90-100分：健康（正常运行，无需维护）；

70-89分：亚健康（关注趋势，计划巡检）；

50-69分：异常（需重点监控，准备备件）；

＜50分：故障风险高（立即制定维护计划）。

算法选型：采用PCA降维 + 随机森林构建健康度评估模型，模型准确率≥92%。

3.故障预测模型

短期预测（1-7天）：针对高频波动参数（如振动、温度），采用LSTM 时序模型预测参数变化趋势，当预测值超出阈值时触发预警；

4.RAG故障诊断知识库

存储历史故障案例（含故障现象、数据特征、处理方案、效果反馈），采用weavite 向量数据库存储案例向量。

故障发生时，自动检索 “数据特征相似 + 设备型号匹配” 的案例，结合大模型（如 DeepSeek-R1/qWen）生成适配维护方案，诊断效率提升 80%。

1套

企业需进行针对性的培训，达到熟练使用，并满足山东省职业院校技能大赛备赛要求及日后教学使用要求。

合计

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