在一家工廠里，工程師正面臨棘手難題——某機器異常振動的處理方案。他的筆記本記錄著三年前類似案例的解決方案，但翻查半小時仍未找到關鍵參數。與此同時，工廠的碳排放監控系統顯示，因設備停機導致的額外能源損耗已使產線碳強度有所上升。這份無力感，恰是當前全球制造業綠色轉型的縮影。
工業減碳的深層困境：被割裂的知識資產
EY印度最新發布的工業轉型報告揭示殘酷現實：鋼鐵和水泥行業貢獻印度約66%的工業碳排放，而這些行業的減碳瓶頸不在技術路線，而在知識管理。報告指出：
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采用綠氫煉鋼可降碳97%，但工程師需要融合?設備參數、工藝標準、材料特性??等12類數據
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水泥廠飛灰摻比優化需同時調用?化學實驗報告、生產日志、供應商數據??
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當前這些知識分散在紙質記錄、本地Excel、員工大腦中，形成“數據孤島”
source：安永 ，綠色制造業重塑印度工業格局研究報告 ，2025年
更嚴峻的是，印度工業部門的碳排放量持續增長。當工程師在尋找設備維修方案時浪費時間，不僅意味著產能損失，更造成數噸不必要的碳排放。
轉型痛點：被忽視的三大協同斷層。
知識獲取效率低下
設備主管需比較多個版本的壓縮機維修手冊，通過多個系統查詢配件參數，最終方案卻因未參考最新安全標準被否決。這種知識檢索效率低下，阻礙了能效優化的進程。
跨部門信息共享不暢
當企業需跨部門協作時，因無法實時獲取倉庫庫存和生產計劃，常導致原料錯配。例如，報告預測2024至2035年產能將增長45%，這一問題可能更顯著。
經驗傳承中斷
例如，某工廠老師傅退休，技術沒有很好的傳承，新工程師調試時煤耗增加11%。這種?知識斷層使設備能效平均降低7%-15%??，顯著影響減碳效果。
破局時刻：R2AIN SUITE 縫合工業知識的斷層線
痛點一：
在廠車間，工程師們面臨在調試中：需同時參考?多個數據??，但是實驗室報告在LIMS系統、設備手冊在本地服務器、操作規范存于紙質記錄
R2AIN SUITE 解決方案
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將PDF工藝手冊拆解為?可檢索知識塊??
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輸入問題，自動關聯各類信息，推送解決方案時顯示?知識溯源路徑
痛點二：
員工服務請求處理流程繁瑣且依賴人工，導致響應時間長，降低員工滿意度和工作效率；服務流程涉及多部門協調，信息傳遞不暢，導致服務效率低下。
R2AIN SUITE 解決方案
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AI交互方式協助員工辦公及日常服務
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大語言模型+增強檢索
痛點三：
工廠遭遇典型困境：資深技師退休后，關鍵操作法??未被記錄；新員工調試時煤耗?顯著增加??；設備突發故障時?缺乏歷史處置方案??參考
R2AIN SUITE 解決方案
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AI自動提取?最佳實踐SOP??
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詢問設備相關問題，自動推送：該設備?3年內維護記錄??與相似故障的?處置方案集??
R2AIN SUITE，AI賦能的一體化企業提效解決方案
產品概覽
上海比孚信息科技憑借在數智化領域多年的深耕，匠心打造一體化企業提效解決方案 ——R2AIN SUITE。
R2AIN SUITE 專為制造企業打造的AI工業大腦，深度融合行業知識圖譜和企業多源數據，構建覆蓋"研發設計-生產執行-設備運維-供應鏈協同"全價值鏈的智能中樞
重點介紹
R2AIN SUITE 基于大模型與垂直場景 AI 技術（本地私有模型庫、算法、微調、RAG ...），充分融合企業知識資產和實時業務數據，構建覆蓋各類需求場景的AI智能體，實現 AI在各行業實際業務場景中的落地應用，為企業提供實時洞察和決策支持。
一個 R2AIN SUITE 就是N個領域專家，讓員工能夠快速獲取所需信息，提升工作效率，為企業的決策提供強大的智力支持。
在企業業務流程的各個環節，都可以使用 R2AIN SUITE 實現智能查詢、方案推薦、Agent 自動執行任務，例如：制度規范快速檢索、最佳實踐方案推薦、申請流程自動執行、數據報表智能生成......
通過構建制造智能閉環，R2AIN SUITE 正在成為驅動中國制造向智能制造躍遷的核心引擎。
參考文獻：
[1] 安永 ，綠色制造業重塑印度工業格局研究報告 ，2025年
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