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Amazon Bedrock · AWS IoT Greengrass工业车辆智能运维系统
基于 LLM + RAG 的智能运维平台，深度集成 AWS 托管服务，支撑全球 80+ 国家售后网络与数万台叉车终端的高频数据并发
浙江中力机械股份有限公司
全球售后网络随交付量激增而承压，原有服务体系遭遇信息、语言、标准与成本的多重运营瓶颈
信息孤岛与响应延迟
维修手册、故障代码和 SOP 分散在不同平台，现场工程师难以快速获取信息，响应时间过长。
多语言支持瓶颈
拉美、中东等地区跨语言服务请求激增，依赖人工翻译的模式拖累客户体验。
第三方网络缺乏标准
每年新增 500+ 服务商，培训体系无法跟上；知识支持匮乏导致维修误判，甚至引发锂电池违规拆卸等安全风险。
客户流失风险与成本攀升
响应迟缓令核心大客户开始考虑竞品；零件错订、重复派工与多语言人力成本推高售后支出。
以 Amazon Bedrock 为生成式 AI 核心的模块化云原生架构，深度集成 AWS 托管服务，覆盖边缘智能、数据底座与推理优化
Amazon Bedrock 生成式 AI 与智能体
核心部署 Bedrock 基础模型与 Bedrock Agents，结合 RAG 实现多模态知识搜索、多语言支持、故障诊断与自动化派单
部署 Claude、Llama 等多种模型，支撑复杂推理与多轮对话
自主智能体自动完成跨语言知识检索与派单决策
与 S3 知识库无缝集成，精准检索维修手册与 SOP，理解多语言请求
IoT 与边缘计算
部署 IoT Core 与 Greengrass 支持边缘推理，满足现场设备高频数据采集与本地实时响应需求。
数万台叉车终端高频数据并发接入
边缘推理大幅提升本地实时响应能力
云端 + 定制边缘组件的混合架构
数据底座与知识库
利用 S3 承载大规模数据与多语言知识存储，为 Bedrock 智能体提供上下文与 RAG 检索底座。
大规模设备与运维数据的统一存储
维修手册与多语言知识库的 RAG 检索底座
随交付量增长按需弹性扩展
数据处理与推理优化
承担特征工程与推理优化，为 Bedrock 智能体提供高质量输入数据与推理加速。
数据清洗与特征工程，提升 RAG 检索质量
推理性能优化，降低 Bedrock 响应延迟
行业场景模型微调与适配，保障预测准确率
项目超预期完成既定目标，支撑中国数万个叉车终端的高频数据并发处理
SageMaker 故障预测模型准确率
70%，误判率高企
85%
92%，超出预期目标
预测性维护提前干预，停机大幅减少
从 4 小时缩短至 1.6 小时，提升 60%
减少零件错订与重复派工
近 6 个月稳步增长，验证系统高扩展性
年度约 18 万美元的云投入聚焦生成式 AI、边缘智能与大规模存储，预计三年内将整体 TCO 降低 30% 以上
约 180,000 美元的年度 AWS 投入，支撑全球化智能运维平台的持续运行
凭借显著的响应速度提升与维护成本下降，预计三年内将整体 TCO 降低 30% 以上