企业级AI Agent开发与编排
全流程数据治理与资产管理
业务流程自动化与机器人编排
AI预测性维护，降低停机风险，实时监控设备状态
实时数据分析，保障作业安全，多维度环境监测
优化资源配置，提升运营效率，AI驱动资源调度
全流程智能化改造，从设计到建造全面数字化升级
通过AI实时分析设备数据，提前预测故障，将维护成本降低40%，同时提升设备可用率至99.5%以上。
AI智能体实时运行数据，设备状态与性能监控一目了然
几行代码即可将鲸枢科技AI智能体集成到您的系统中
# 使用 npm 快速安装鲸枢 SDK
$ npm install @cetacore/sdk
# 初始化智能体项目
$ npx cetacore init my-ocean-agent
# 启动开发服务器
$ my-ocean-agent $ npm start
✓ 智能体已启动
✓ 开发服务器运行在 http://localhost:3000安装SDK → 初始化项目 → 启动开发，30秒内即可运行第一个海工AI智能体
import { OceanAgent } from '@cetacore/sdk';
// 初始化智能体实例
const agent = new OceanAgent({
apiKey: process.env.CETACORE_API_KEY,
model: 'ocean-gpt-4',
region: 'cn-north-1'
});
// 发送设备数据请求分析
const analysis = await agent.analyze({
deviceId: 'FPSO-001',
metrics: ['temperature', 'vibration', 'pressure'],
context: 'predictive_maintenance'
});
console.log(analysis.prediction);
// 输出: { risk: 'low', nextMaintenance: '2026-03-15' }通过简单的API调用，即可获得AI驱动的设备预测性维护建议
# 鲸枢科技智能体配置文件
agent:
name: "海工装备运维助手"
version: "2.0.0"
mode: "hybrid" # 混合推理模式
data_sources:
- type: "mqtt"
broker: "mqtt.cetacore.com"
topics: ["sensors/#"]
- type: "database"
connection_string: ${POSTGRES_URL}
alerts:
enabled: true
channels: ["email", "webhook", "sms"]
threshold: 0.85 # 风险阈值通过YAML配置文件轻松管理数据源、告警通道和AI模型参数
-- 创建海工装备监控表
CREATE TABLE equipment_monitoring (
id SERIAL PRIMARY KEY,
device_id VARCHAR(50) NOT NULL,
sensor_type VARCHAR(30),
reading REAL,
timestamp TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
ai_risk_score REAL,
status VARCHAR(20)
);
-- 插入实时传感器数据
INSERT INTO equipment_monitoring
(device_id, sensor_type, reading, ai_risk_score, status)
VALUES
('FPSO-001', 'temperature', 78.5, 0.12, 'normal'),
('FPSO-002', 'vibration', 2.3, 0.67, 'warning');
-- 查询高风险设备
SELECT device_id, ai_risk_score, status
FROM equipment_monitoring
WHERE ai_risk_score > 0.5
ORDER BY ai_risk_score DESC;原生PostgreSQL支持，完整的数据治理和SQL查询能力
鲸枢科技致力于成为海工行业智能化转型的加速器，通过AI智能体、数据治理和RPA自动化三大核心平台， 赋能海工企业向数字化、智能化转型，提升运营效率，降低成本，增强竞争力。
我们专注于海洋工程EPC（设计、采购、建造）全流程的智能化升级，为客户提供从智能装备运维、 海洋环境感知、智能调度系统到数字化船厂的全栈解决方案。
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