车架厂设备AI预维护管理平台
案例介绍
功能与能力： 平台整合故障申报、备件消耗、资产台账等多源数据，打通 SQL Server 与 MySQL 双库；提供智能对话助手，支持自然语言查询故障、备件、设备信息；具备故障/备件/资产多维统计分析、MTBF 与维修时长计算、故障趋势与区域分布；基于设备池与历史数据，自动生成日/周/月/季/年预维护计划，输出可解析 JSON 并落库；支持费用预测、报告对比、智能分析建议；计划与执行记录联动，实现“计划—执行—反馈”闭环。
技术实现： 前端采用 Vue3 + Vite + Element Plus + ECharts，后端为 Flask；通过 PyMySQL、pyodbc 接入双库；采用 SYSTEM_KNOWLEDGE 注入 Prompt，结合意图识别与参数抽取，将查库结果格式化为 query_info 并施加 5 条格式约束，保障模型输出可追溯；使用通义千问（OpenAI 兼容 API）作为大模型；设备池构建兼顾故障频次、维修时长、同类型故障、使用年限等，降低幸存者偏差。
价值： 减少人工统计，提升决策响应与维护资源利用效率，推动计划与执行标准化、可量化、可评估。本人负责整个项目的需求编写，框架搭建，前后端、数据库、AI问答
车架厂设备AI预维护管理平台
案例介绍
车架厂设备AI预维护管理平台是面向新能源车架厂的设备管理智能化系统，基于大模型和双库数据融合，实现从被动维修到主动预防、从人工统计到数据驱动的转变。
功能与能力： 平台整合故障申报、备件消耗、资产台账等多源数据，打通 SQL Server 与 MySQL 双库；提供智能对话助手，支持自然语言查询故障、备件、设备信息；具备故障/备件/资产多维统计分析、MTBF 与维修时长计算、故障趋势与区域分布；基于设备池与历史数据，自动生成日/周/月/季/年预维护计划，输出可解析 JSON 并落库；支持费用预测、报告对比、智能分析建议；计划与执行记录联动，实现“计划—执行—反馈”闭环。
技术实现： 前端采用 Vue3 + Vite + Element Plus + ECharts，后端为 Flask；通过 PyMySQL、pyodbc 接入双库；采用 SYSTEM_KNOWLEDGE 注入 Prompt，结合意图识别与参数抽取，将查库结果格式化为 query_info 并施加 5 条格式约束，保障模型输出可追溯；使用通义千问（OpenAI 兼容 API）作为大模型；设备池构建兼顾故障频次、维修时长、同类型故障、使用年限等，降低幸存者偏差。
价值： 减少人工统计，提升决策响应与维护资源利用效率，推动计划与执行标准化、可量化、可评估。本人负责整个项目的需求编写，框架搭建，前后端、数据库、AI问答
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