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Apolla AI
某涂料企业

化工

配方开发周期缩短 30%,重复实验减少 40%

涂料企业:研发配方知识 Agent 把实验经验变成可检索的资产

挑战

二十年积累的数万份实验记录与配方数据分散在研发人员的电脑和纸质本里,新项目常常重复做过的实验。资深研发离职带走经验,新人要三年才能独立开发配方。

企业希望把研发经验沉淀为组织资产,并加快新产品响应客户需求的速度。

方案

以实验数据治理为起点,上线研发知识 Agent,服务配方设计与实验规划。

  • 历史实验记录结构化:配方、工艺条件、测试结果统一进入实验数据库
  • 配方助手:根据性能目标检索相似历史配方,给出起始配方与调整方向
  • 实验规划:推荐实验设计方案,避免重复已有的实验点
  • 每次实验完成即入库,知识库随研发同步增长

架构要点

配方数据为核心商业机密,全部在私有化环境处理,模型私有部署。相似配方检索基于成分与性能向量,权限按项目组隔离。

客户评价

老师傅的经验第一次不随人走了。新人站在二十年的数据上做实验。
研发中心主任某涂料企业

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