数据可治理
从 ERP、MES、SCADA、LIMS、EAM、文件等源系统接入数据，形成可追溯、可校验的数据资产。
TW-DataBrain
工业大数据智能分析平台
面向工业企业的数据接入、数据治理、数据资源池、BI 驾驶舱、AI 问数、知识问答、异常诊断和预测预警， 结合私有化大模型、RAG 检索、本地推理和训练数据沉淀，把分散数据变成可信资产和可审计的 AI 答案。
产品边界
不是单一 BI，也不是单一数据中台而是数据治理、经营分析、预测性维护与 AI 智能分析的一体化平台。
价值链路
从源系统到管理动作，形成可复用的数据资产和分析闭环
分析可复用
将驾驶舱、报表、指标、API、专题模型和服务目录沉淀复用，减少重复建设。
AI 可控可信
通过受控工具、知识检索、因果链、权限边界和审计留痕支撑自然语言问数与智能分析。
预警可闭环
把异常识别、设备健康、趋势预测、告警处置和复盘报告纳入日常管理流程。
产品模块
覆盖数据底座、经营分析、智能问答和预测预警
数据接入与工业底座
接入实时数据、历史数据、业务数据库、文件台账和第三方系统接口，形成统一数据入口。
数据资源目录
沉淀数据资产目录、指标口径、字段说明、资源检索、申请记录和资产使用统计。
数据治理与质量
维护数据标准、主数据、完整性检查、异常值标记、修正留痕和数据质量看板。
分析看板与报表
建设生产驾驶舱、关键指标看板、趋势曲线、多维筛选、日报月报模板和报表订阅。
生产经营洞察
支持同比环比、装置对比、工况分组、质量波动、产量成本关联和经营指标汇总。
设备运维与质量追溯
形成设备台账、健康评分、点检巡检、工单联动、质量指标监控和批次追溯分析。
智能问答与知识中心
提供自然语言问数、指标解释、制度文档问答、知识分级、文档解析和知识更新审核。
预测预警与模型管理
围绕趋势预测、异常提前预警、设备故障风险、质量预测、能耗预测和模型效果看板持续运营。
AI 分析流水线
AI 回答必须说明依据、来源、置信度和边界
模型负责组织解释，数据、知识、指标和约束来自受控工具链，关键建议保留人工确认。
安全与权限
按用户、租户、数据域和知识范围控制 AI 可访问内容，避免越权查询和越界建议。
上下文组装
自动组合指标口径、历史趋势、工况、Schema、知识资料和用户问题上下文。
受控工具执行
通过指标查询、知识库检索、AIPM、数据服务和因果图谱获取证据，而不是让模型自己编数字。
审计与反馈
记录输入、输出、引用资料、工具调用、操作人员和时间，持续沉淀训练数据、微调样本与案例经验。
版本划分
从数据底座到智能体分析，按数据条件和预算分阶段建设
基础版
先把数据底座、资源目录、基础治理、看板报表和基础告警建起来。
数据接入资源目录数据治理看板报表运行告警
标准版
在基础版上形成生产、质量、设备、安全、能源和数据服务协同闭环。
生产分析质量追溯设备运维安全环保数据服务
智能体版
增加问数、知识问答、分析智能体、流程智能体和预测预警能力。
AI 问数知识中心分析智能体流程智能体预测预警
行业包机制
平台能力统一，行业知识可插拔，客户数据独立隔离
当前可从造纸和制药行业包讲起，再按同一套方法扩展到碳酸锂、水务设备、煤化工、装备制造等工业行业。
造纸行业包
吨纸成本、白度、水分、强度、OEE、能耗、纸机设备健康和 AI 工艺问答。
制药行业包
批次质量追溯、GMP/GxP 数据治理、LIMS/QMS、偏差 CAPA 和 AI 质量助手。
可扩展行业包
按业务域、工艺编码、指标口径、数据模型、知识库和看板模板持续沉淀。