场景分析与组态图分析
大部分数据分析工具解决的是"有了数据之后怎么办"。而实际项目里，最难的问题往往出现在更早一步：
- 这条产线到底该不该建模？
- 该采哪些变量？哪些是 X，哪个是 Y？
- 车间里那些老师傅脑子里的点位清单，怎么快速落成表格？
场景分析与组态图分析就是为此设计的——它们服务于建模之前，帮你把"值不值得做、要采什么数据"想清楚。
🚪 入口
顶部工具栏绿色「场景」按钮（列表图标）→ 展开三项菜单：
| 菜单项 | 作用 |
|---|---|
| 场景分析 | 用文字描述业务，生成评分表与数据模板 |
| 组态图分析 | 上传图片（组态图/DCS 截图），识别图内参数 |
| 分析报告历史 | 查看、导出、删除历史报告 |
💡 这两项功能不依赖任何已有模型，也不需要先导入数据，随时可用。
📋 场景分析
它解决什么问题
面对一条从未建模过的产线，工程团队最常陷入的争论是"先做哪个场景"。场景分析用一套结构化的打分逻辑，把这个争论变成可比较的数字。
使用步骤
点击 场景分析
选择 生成文档语言（中文 / English）
在文本框中填写场景描述（必填）：
请输入您的行业、场景、装置、工序等详细描述...
点击 开始分析
⚠️ 场景描述是必填项——不填写时「开始分析」按钮不可点击。描述越具体（行业、装置、工序、目标产品质量指标），产出越贴合实际。
分析过程
- 报告以流式方式逐段生成并自动滚动到底部，无需等待全部完成
- 官方建议预留 30~60 秒
- 若中途失败，会给出明确的错误提示
输出成果
分析完成后会同时产出三样东西：
| 产出 | 内容 |
|---|---|
| 分析报告正文 | 结构化的场景解读与推进建议 |
| 场景优先级评分表 | 按「业务价值 × 数据可获得性」两个维度打分，直接告诉先做哪个 |
| 数据采集模板 | 明确列出该采哪些变量、哪些是 X、哪个是 Y，可直接下发到车间 |
导出
报告底部提供两个导出按钮：
- 导出 Markdown —— 适合归档、贴进知识库
- 下载 Excel —— 把评分表与数据模板导出为多工作表 Excel，可直接发给车间填数据
💡 这是场景分析最有价值的部分：你拿到的不是一份"AI 生成的文章"，而是一份可以直接拿去采数据的空表。
🖼️ 组态图分析
它解决什么问题
工厂里的变量清单，往往以组态图 / DCS 画面的形式存在，而不是 Excel。传统做法是让工程师对着屏幕一个个手抄——慢、易错、还依赖个人经验。
组态图分析用多模态大模型直接"看图识参数"。
使用步骤
点击 组态图分析
选择 选择语言 / Language（中文 / English）
上传图片：
- 支持拖拽或点击上传
- 最多 3 张
- 适用对象：DCS 画面、组态图、业务流程图
（选填）填写 图片相关的场景描述
请输入图片相关的场景描述 (选填)...
点击 开始分析
💡 上传清晰的图片有助于 AI 准确识别参数与流程。截图时尽量包含完整的变量名与单位。
输出成果
| 产出 | 内容 |
|---|---|
| 分析报告正文 | 对图内流程与参数的结构化解读 |
| 图内参数表 | 从图中提取出的点位/参数清单 |
| 数据模板 | 基于识别结果生成的可填写数据表 |
导出
同样支持 导出 Markdown 与 下载 Excel（参数表与数据模板为多工作表）。
⚠️ 必须使用多模态模型：纯文本模型无法读图。请在 设置 → 大模型配置 中选择具备视觉能力的模型。
📚 分析报告历史
两个功能产生的报告都会自动留存在 场景 → 分析报告历史 中。
报告列表支持：
- 查看报告内容：含正文、记录的业务场景描述、所用的底层大模型与生成时间
- 导出 Markdown
- 下载 Excel：把报告中的表格数据导出为多工作表 Excel
- 删除：清理不再需要的报告
💡 报告里会记录当时使用的模型与场景描述，便于日后复盘"这个结论是在什么前提下得出的"。
🎯 典型工作流
新产线立项评估
场景分析（列出候选场景 + 评分）
↓
对比评分表 → 选定优先级最高的场景
↓
组态图分析（拍 DCS 截图 → 得到点位参数表）
↓
按数据模板采集历史数据
↓
AI 自动建模 / 手动建模
↓
AI 清洗 → 出诊断报告这是平台推荐的完整落地路径：先用 AI 想清楚"做什么、采什么"，再用 AI 完成"怎么建模、怎么清洗"。
⚠️ 使用注意
- 两种分析都需要先配置大模型（设置 → 大模型配置）
- 会产生 token 消耗：报告较长，且组态图分析需要处理图片，成本高于纯文本分析
- AI 输出需人工复核：从图中识别的参数名、单位可能被误读，请对照原图核对后再使用
- 图片不落地：上传的图片仅用于本次分析请求，不会作为文件保存在实例中
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