KUKA VC仿真专项项目指南

一、项目背景

（1）行业趋势

智能制造数字化转型持续深化，工业产线仿真与 Layout 工艺设计已成为制造业产线规划的核心环节，直接影响企业生产效率与规划精准度。

（2）工具基础

Visual Components 作为该领域的核心软件，凭借专业的仿真与设计能力，已广泛应用于制造业各细分领域的产线规划全流程，是企业开展相关工作的关键支撑工具。

（3）用户痛点

1. 技术门槛高：Layout 工艺设计涉及专业知识，新手上手难度大；
2. 经验依赖强：对行业实操经验要求高，缺乏经验者难以完成高质量设计；
3. 选型效率低：组件检索与选型流程繁琐，耗费大量时间成本；
4. 适配性不足：工艺需求与组件匹配易出现偏差，影响规划效果；
5. 需求转化难：用户以自然语言表达的设计诉求，难以快速获取精准解决方案。

二、项目目标

（1）核心目标

1. 以用户自然语言提问为入口，依托 AIGC 技术与工业仿真专业知识，输出贴合业务场景的标准化 Layout 工艺模板；
2. 联动推荐 Visual Components 软件内适配工业组件，解决 “工艺设计无参考、组件选型无方向” 的核心问题。

（2）关键目标

1. 兼容 VC 软件原生生态，无需用户额外投入学习成本；
2. 提升用户产线规划效率，缩短设计周期；
3. 打破行业工艺知识壁垒，降低新手入门门槛；
4. 推动工业仿真设计向智能化、高效化升级。

三、核心解决方案

解决方案模块	具体实现方式	对应解决痛点
自然语言需求解析	融合 AIGC 技术，精准识别用户提问中的行业属性、工艺场景、核心诉求	自然语言需求转化难
标准化工艺模板输出	基于工业仿真专业知识，构建多行业、多工艺类型的模板库，按需精准输出	工艺设计无参考、技术门槛高、经验依赖强
工业组件联动推荐	建立工艺与组件的精准匹配机制，依据输出的工艺模板联动推荐软件内适配组件	组件选型无方向、选型效率低、适配性不足
原生生态兼容适配	遵循 VC 软件操作逻辑与技术规范，实现无缝对接	额外学习成本高

（1）Layout整体方案

整体技术方案如下：

1. 黑白名单机制：处理特定case，问题包含特定关键词部分直接走检索功能
2. 问题改写：针对历史上下文对用户意图进行改写操作以及问题分类
3. 问题分类判断：判断当前改写问题是哪个类别
1. 拒绝回复：遇到和工艺场景不相关内容拒绝回答，通过大模型进行拒绝回复
2. 场景澄清：用户问题意图模糊不清，没有具体的场景指向，通过场景澄清知识检索内容案例，最后通过LLM结合案例进行内容回复
3. 场景问题：通过句子检索，关键词检索，短语检索 三层检索 保证最大可能检索到相关内容，基于检索到的内容通过LLM进行合理内容回复

（2）Component整体方案

整体技术方案如下：

1. 问题改写：针对历史上下文对用户意图进行改写操作以及问题分类
2. 问题分类判断：判断当前改写问题是哪个类别
1. 拒绝回复：遇到和组件不相关内容拒绝回答，通过大模型进行拒绝回复
2. 场景澄清：用户问题意图模糊不清，没有具体的场景指向，通过场景澄清知识检索内容案例，最后通过LLM结合案例进行内容回复
3. 场景问题：
1. 非机器人问题：通过句子检索，关键词检索，短语检索 三层检索 保证最大可能检索到相关内容，基于检索到的内容通过LLM进行合理内容回复
2. 机器人问题：通过机器人检索分支，检索负载相关的内容，基于检索到的结果通过LLM进行合理内容回复

四、项目价值

1. 对用户：降低工艺设计门槛，提升规划效率与精准度，减少时间与人力成本；
2. 对行业：打破知识壁垒，推动工业仿真设计领域的智能化转型与标准化发展；
3. 对软件：拓展 Visual Components 软件的应用场景与使用价值，增强用户粘性。

五、项目效果

（1）Layout效果

单轮对话：

• 明确推荐：准确率80.86%，应答率 86.1%
• 模糊推荐：准确率 100%，应答率 100%；（构造数据较难，仅仅有9条测试数据，当前指标供参考）
• 拒绝识别：准确率93.75%，应答率 93.75%

类型	明确推荐	模糊推荐	拒绝识别
单轮准确率	93/115=80.86%	9/9=100%	15/16=93.75%
单轮应答率	87/101=86.1%	9/9=100%	15/16=93.75%

多轮对话：多轮对话平均准确率81.6%，平均应答率93.3%（注：标准较为严格）

指标

上下文记忆

指代消解

分离输入

话题转化

内容混淆

内容改写

格式改写

自我修正

自我肯定

通用推理

指令澄清

主动互动

平均值

准确率

8/10=80%

9/10=90%

10/10=100%

10/10=100%

8/10=80%

7/10=70%

7/10=70%

7/10=70%

8/10=80%

7/10=70%

9/10=90%

8/10=80%

98/120=81.6%

应答率

9/10=90%

10/10=100%

10/10=100%

10/10=100%

9/10=90%

10/10=100%

9/10=90%

9/10=90%

9/10=90%

9/10=90%

9/10=90%

9/10=90%

112/120=93.3%

（2）Component效果

单轮对话：

• 机器人明确推荐：准确率100%，应答率100%（当前仅仅支持精确匹配，不支持范围匹配，仅有12条数据，测试样例有限）
• 非机器人明确推荐：准确率87.14%，应答率68.5%
• 模糊推荐：准确率95%，应答率 95%

类型	机器人明确推荐（精确）	明确案例	模糊案例（引导可答出）
单轮准确率	12/12=100%	61/70=87.14%	19/20=95%
单轮应答率	12/12=100%	48/70=68.5%	19/20=95%

六、功能边界（Scope Definition）

类别	具体功能（In Scope - 必须实现）	排除功能（Out of Scope - 不做）
Layout	1. 自然语言解析（识别行业、工艺需求）； 2. 标准化 Layout 工艺模板输出（多行业适配）； 3. Visual Components 软件内组件联动推荐； 4. 单轮 / 多轮对话支持（上下文关联）； 5. 检索功能（识别行业、工艺需求）； 6. 支持场景澄清和拒绝识别功能；	1. 不做离线版部署（仅支持在线 API 调用）； 2. 不覆盖非 Visual Components 软件和工艺之外的推荐；
Component	1. 自然语言解析（识别组件、机器人需求）； 2. 标准化 Component 组件模板输出（多行业适配）； 3. Visual Components 软件内组件联动推荐； 4. 仅单轮； 5. 检索功能（识别组件、机器人需求）； 6. 支持场景澄清和拒绝识别功能；	1. 不做离线版部署（仅支持在线 API 调用）； 2. 不覆盖非 Visual Components 软件的组件推荐（如 SolidWorks、AutoCAD 组件） 3.关闭多轮对话，不支持多轮对话

七、后续维护指导意见

1. 备份：复制一份在修改，搞坏了不影响正常的业务
2. 改写不稳定：遇到特殊case通过改写解决不了，直接加入黑名单就行
3. 问题排查：先确定问题所在分支，沿着分支进行问题排查
4. case修复：通过调优prompt可以解决大量case
5. 澄清知识库：内容澄清遇到问题，可以通过增加知识澄清案例
6. 检索知识库：案例不丰富或者找不到案例，通过扩充知识库进行解决