# T14 · 覆盖的招标摘录 项目：test（`p488b1e`）　｜　任务：专业场景验证服务　｜　共 80 条（实质约 73 条）。 每条前缀是本项目的摘录编号。这里没有另一份标书的页码和单元号，不要把别的项目的编号写进稿件。 标 **[办事项]** 的是须照办的手续，稿件里一句话说明如何落实，不要为它硬凑论述。 标 **[表单]** 的是要填写的格子，给出口径或【待填】即可。 **其余无标记的是实质要求：必须成段论述，表只能作索引，不能代替正文。** 篇幅由实质要求决定，不由条数决定。 原件：`/p/p488b1e/tender`。 --- - `s01` 低于40% - `s02` 3年内数据条数 - `s03` 占比不低于40% - `s04` 数据集场景验证服务要求 - `s05` 本项目不负责智能场景的建设，只负责场景验证服务。 - `s06` 专业场景验证服务 - `s07` 产品智能选型 - `s08` 产品智能选型是矿山装备从客户需求到技术方案输出的首要环节，主要面向刮板输送机、转载机、破碎机、带式输送机用自移机尾、转载机自移系统开展。 - `s09` 矿方提供矿井产量、采高、工作面长度、倾角、配套设备等参数后，当前主要依靠工程师手工计算、经验调整、文档编撰完成选型方案，存在选型高度依赖专家经验，知识传承困难、理论计算与实际选型存在断层、历史数据价值未充分挖掘，缺乏闭环优化、定制化比例偏高，增加交付成本与周期等痛点，严重制约了选型效率、方案质量与后端交付的顺畅性。 - `s10` **[表单]** 本场景以客户需求输入—参数智能解析—参数计算—选型方案推荐—选型结果生成为主线，基于产品设计数据、产品参数组配、选型规则、历史案例和专家经验构建高质量选型数据集，通过大模型、公式引擎与规则引擎联合实现需求结构化、参数自动计算、选型方案自动匹配推荐、选型报告生成，最终实现选型效率提升、方案标准化优先降低定制化率、经验知识固化，支撑快速报价与高效售前交付。 - `s11` 须提供产品智能选型全流程验证能力，包括但不限于： - `s12` **[表单]** 须验证需求智能解析能力，支持通过结构化表单、参数模板、附件上传等方式采集客户需求、工况参数和技术要求，支持自动识别输送能力、输送距离、倾角、煤层厚度、工作面条件、配套设备、可靠性要求、特殊定制要求等选型关键要素，支持缺失信息提醒与数据校验。 - `s13` 须验证参数智能计算能力，支持根据公式引擎和规则引擎自动计算与验算输送能力、运行阻力、驱动功率、刮板链速度、链条安全系数等关键。 - `s14` **[表单]** 须验证选型智能推荐及方案自动生成能力，支持依据客户工况参数、个性化需求、选型知识库，系统自动推荐并生成选型方案规格书、报价配置清单。 - `s15` 选型方案规格书包含推荐产品及配置、主要技术参数、规则校验结果等内容，支持用户在线编辑、补充和确认报告内容，并对修改内容保留版本记录和操作留痕。 - `s16` 板材备料工艺智能设计 - `s17` 结构件是矿山装备的主体骨架，板材备料作为结构件制造的首道工序，其工艺设计质量直接影响后续生产效率与产品稳定性。 - `s18` **[表单]** 当前，天地奔牛板材备料工艺设计主要采用“人工识别图纸 + 经验设计工艺 + 手工填写卡片”的传统模式。 - `s19` 本场景以“图纸输入—工艺卡片输出”为核心目标，构建端到端的智能工艺设计流程。 - `s20` **[表单]** 设计师上传零件设计图纸后，系统通过智能图纸识别模块自动解析图纸元素（形状、尺寸、材料、公差、技术要求等），提取关键特征后驱动工序推荐引擎匹配最优工序方案，自动生成结构化工艺卡片及工序附图，所生成数据返回PLM系统并由PLM，经工艺工程师人工审核确认后下发生产车间。 - `s21` 须提供板材备料工艺智能设计验证能力，包括但不限于：接收并解析PLM任务及图纸数据、自动生成工艺卡片、生成工序附图、实现工艺变更自动修订、工艺规则库及设备台账维护、应急工艺通道等。 - `s22` 须验证工艺图纸识别能力，支持批量识别DWG/DXF，STP/STEP格式的图纸，并支持工艺卡片及工序附图的PDF导出及打印。 - `s23` **[表单]** 须验证图纸元素解析能力，支持形状、尺寸、材料、公差、技术要求等关键特征的提取，支持解析后图纸根据要素或图层信息在线预览展示。 - `s24` 需验证工艺卡片及工序附图内容准确率，支持通过全部识别通过后智能生成的工艺卡片及工序附图100%准确率。 - `s25` 库存控制智能化 - `s26` 矿山装备行业采用ETO定制化项目生产为主、备件备货生产为辅的经营模式，其产品特征和供应链构成特征使得全链路库存管理（即原材料、半成品、整机及配件）具有高复杂性，特征如下： - `s27` 产品物料BOM组成结构复杂，单品生命周期多依赖项目周期，除大宗材料外，通用性较低，各类物料计划和库存管控逻辑各不相同。 - `s28` 供应网络分布广，呈现多制造厂区并存、国内及海外采购的局面，各主体间的协同难度高。 - `s29` 工艺路线长、生产周期和材料采购周期长，受到需求波动和制造扰动的影响大。 - `s30` 面对复杂的供需网络关系和动态的供需结构，依赖传统手段做库存管控，已经遭遇瓶颈，如物料预测和备货逻辑拆解缺乏科学依据，库存金额管控与供需计划流、库存实物流管控脱节等等问题无法得到结构性根治。 - `s31` 本场景基于对库存运作相关数据的获取和科学利用，构建库存领域对象知识本体，支持大模型、机器学习模型、双口径指标计算模型运作，实现库存控制智能化系统构建，旨在支撑库存调控决策与优化，改善整体库存结构、有效压降库存资金占用、提升整体周转效率。 - `s32` 须提供库存结构智能测算、物料需求智能预测等验证，包括但不限于： - `s33` 搭建标准化、可配置的库存管控指标体系。 - `s34` 基于销售合同、施工令号、生产批次、客户、供应商等数据，实现库存指标差距多维度穿透，支撑常态化事后复盘，精准溯源超龄库存、慢速滞留库存成因。 - `s35` 须支持多品类库存智能评级与健康诊断，适配定制生产、备货生产混合业务模式，搭建专业化、可配置的库存智能健康评价模型。 - `s36` 结合市场价格波动、物资采购周期、生产制程特点、物料耗用规律，智能生成各品类合理库存水位、标准库龄阈值及最优结构配比。 - `s37` 支持全周期库存态势智能预判与风险预警。 - `s38` 如整合期初库存、在途库存、订单计划、生产计划、发货计划等数据，智能推演未来周期库存水位、资金占用及结构变化趋势。 - `s39` 提前识别超储积压、物料缺货、库存滞留、结构劣化等潜在库存风险，实现库存管控从事后整改向前置预判升级。 - `s40` 支持物料需求预测，对大宗金属材料、标准件、定制异形件、通用制品等差异化物料品类，构建专属预测模型，适配按单定制生产、备货式生产的业务场景。 - `s41` 基于历史业务数据，精准预判未来周期物料需求量、消耗趋势及波动。 - `s42` 安全库存动态智能测算与智能补给调度，构建动态适配的安全库存管控模型，替代传统固定阈值管控模式。 - `s43` 支持识别跨分厂闲置物料余量，输出智能调拨优化策略，有效压降重复采购与库存资金积压。 - `s44` 热处理过程智能监控 - `s45` 热处理是提升矿山装备关键零部件强度、硬度、耐磨性的核心工序，主要包括调质、退火、正火、回火等工艺，依赖淬火温度、冷却温度、保温时间等参数控制。 - `s46` 当前依靠人工设定工艺、事后切片检测，存在工艺依赖经验、过程不可视、缺陷难以追溯等问题。 - `s47` 本场景通过采集淬火温度、冷却温度、质量检验结果等数据构建热处理高质量数据集，实现热处理过程智能工艺参数优化、工艺智能匹配、质量智能分析，提升产品质量一致性、降低不良率、节约能耗。 - `s48` 须提供热处理过程智能控制验证能力，包括但不限于： - `s49` 须验证工艺参数智能匹配能力，支持结合目标链轮特征实现历史工艺智能检索、择优匹配推荐。 - `s50` 须验证工艺参数优化能力，支持依托生产过程积累的工艺与质量历史数据，工艺参数区间智能寻优分析。 - `s51` 须验证链轮、齿轨、刮板感应淬火及调质生产线质量智能分析能力，针对链轮热处理后烧伤、裂纹等外观缺陷及硬度指标，开展外观缺陷、硬度异常与加热功率、加热温度、淬火液温度等关键工艺参数的关联性分析，明晰参数波动与质量问题的内在联系，实现热处理缺陷溯源，为工艺调整与质量改进提供依据。 - `s52` 焊接过程控制智能监控 - `s53` 焊接是刮板运输机、减速机、机架等核心装备制造的关键成型工艺，焊接质量直接决定设备强度与使用寿命。 - `s54` 天地奔牛现有15台发那科焊接机器人，已通过SCADA系统采集电流、电压、温度、速度等过程参数，但当前数据利用仅停留在参数记录和简单阈值报警层面。 - `s55` 本场景以“多源数据融合+视觉AI检测”为核心，构建焊接过程的全链路智能控制闭环。 - `s56` 系统在焊接作业过程中，实时采集电流、电压、焊接速度等时序参数，同步通过视觉相机监测熔池状态并对焊缝图像进行缺陷检测（气孔、裂纹等）。 - `s57` 焊接质量评估须综合时序参数与视觉数据，判断是否触发预警并决策是否干预参数； - `s58` 工艺参数优化须基于历史数据挖掘最优参数组合，为不同工况（焊道类型、板厚、材质）提供参数推荐； - `s59` 质量追溯须将参数、视觉数据与检测结果一一关联，支持全程可溯源，形成“采集—监测—评估—优化—追溯”的完整智能控制体系。 - `s60` 须提供焊接过程智能控制验证能力，包括但不限于： - `s61` 须验证实时数据采集能力，支持采集机器人焊接的主要过程参数（电流、电压、预热温度、层间温度、焊接速度、送丝速度）、气体流量、焊道类型（打底/填充/盖面）等时序数据。 - `s62` **[表单]** 须验证过程状态检测能力，支持视觉AI模型结合熔池实时视频、焊缝表面图像及各类缺陷样本（气孔、裂纹、咬边、余高、弧坑、焊脚偏差等）进行缺陷检测。 - `s63` 须验证焊接质量评估能力，支持结合时序数据与视觉数据，判断是否触发预警并决策是否干预调整参数。 - `s64` 须验证工艺参数优化能力，支持基于历史数据挖掘最优参数组合，为不同工况（焊道类型、板厚、材质）提供参数推荐。 - `s65` 须验证焊接质量追溯能力，支持将参数、视觉数据与检测结果一一关联，支持全程可溯源。 - `s66` 须验证焊接工艺知识库建设能力，包含工艺卡片、国标规范、焊丝型号、板厚与材质对应关系、焊道要求及合格参数区间等信息。 - `s67` 刮板输送装备健康智能诊断 - `s68` 刮板输送机是矿山综采工作面核心输送装备，长期在重载、粉尘、潮湿、大倾角工况下运行，关键部件（链条、链轮、溜槽、减速器、电机、联轴器、液压系统）易出现磨损、疲劳、裂纹、松动、卡滞、渗漏等故障，当前主要依靠现有装备远程运维服务平台进行监控。 - `s69` 存在机理规则适配性不足、多模态诊断样本数据管理缺失等问题。 - `s70` 本场景基于实时运行数据、设备历史故障记录、点检巡检数据、维修保养记录、设备说明书、失效分析报告、运行工况参数构建高质量刮板机健康诊断数据集，通过物联网采集电流、电压、温度、振动、张力、转速、油压、流量等状态数据，结合 AI 模型实现诊断数据样本管理，基于时序模型的历史数据分析、工况识别、故障分析及规则智能编排。 - `s71` 提升现有平台诊断的准确性、针对性、易用性和持续优化能力。 - `s72` 须提供刮板输送装备智能健康诊断全流程验证能力，包括但不限于： - `s73` 须验证面向设备健康的诊断数据与样本管理能力，建立诊断标签体系，支持从历史数据中划取典型故障样本，支持样本质量检查与审核、版本管理、来源追溯。 - `s74` 须验证故障报警规则智能编排能力，使规则能适配不同机型、不同设备结构、不同运行工况和使用现场。 - `s75` 实现机理规则台账管理，规则覆盖链条、链轮、溜槽、电机、减速器、液压系统等部件的典型故障。 - `s76` 支持根据工况生成候选规则，支持使用历史样本对不同规则展开离线回放、效果验证和对比分析。 - `s77` 须验证时序模型的数据分析能力，实现时序数据价值挖掘、运行工况识别、异常及故障样本发现，支持历史数据质量分析报告，支持基于时序模型的相似故障模式搜索，支持实时数据在线异常检测，并持续优化模型准确性。 - `s78` 需验证可针对报警提醒，提供原因分析、处置方法、备件准备建议。 - `s79` 通用场景验证服务 - `s80` 管理制度智能问答