PLM集成大模型做数据治理

一、技术实现创新：PLM与大模型的深度耦合

1. 动态数据管道架构

• 实时抽取-清洗-关联流水线
  通过AnythingLLM构建智能中介层，自动识别PLM内分散数据（如BOM变更记录、质量报告、设计文档），并动态建立跨模块关联。
  示例：当工程师修改某零件设计时，系统自动关联该零件的供应商资质、历史故障率、替代料库存，形成决策闭环。

• 非侵入式集成
  作为插件部署，无需改造Aras Innovator底层架构，通过API网关实现：

  2. 垂直领域大模型优化

• 工业知识注入
  基于AnythingLLM的微调能力，注入PLM厂商积累的行业语料（如材料特性库、制造术语表），解决通用模型在专业场景的语义歧义问题。
  案例：识别“淬火工艺参数”时，自动关联材料硬度检测标准（JIS/HV等）。

• 多模态扩展潜力
  预留图纸/图像解析接口，未来可扩展识别技术图纸中的标注信息（如公差要求），并与PLM中的文本数据联动。

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二、数据治理机制创新：从被动规则到主动洞察

1. 智能治理工作流

传统治理	PLM集成大模型智能治理的创新模式
人工定义清洗规则	LLM