企业级Agentic AI公司Enhans于23日表示，将与GS Caltex共同推进“基于制造业隐性知识的AI模型开发”项目，把制造一线熟练人员的经验和判断依据转化为可用数据，并建立系统化关联。
该项目是韩国产业通商资源部“2026年度制造业隐性知识基础AI模型开发项目”的一部分。Enhans作为牵头研发机构，负责整体开发工作；GS Caltex作为需求方参与；OpenGraphLabs负责非结构化文档解析相关工作；全南大学和GIST则作为联合研究机构参与研发。
据Enhans介绍，本次项目研发将把GS Caltex的设备结构化数据、非结构化文档和检修记录，与通过现场工程师访谈获取的判断依据及例外处置经验进行关联。项目计划基于83.2996万台设备和约2900份非结构化文档，对设备、部件、异常征兆、原因和处置方案之间的关系进行结构化建模。
同时，项目还将面向装置、机械、电气和仪表等领域工程师，梳理设备状态确认流程、逐步缩小故障原因范围的判断依据，以及例外情形下需要补充考虑的事项，并将相关内容纳入本体设计。
Enhans表示，整理后的知识成果将以面向现场应用的指导型聊天机器人形式呈现。现场人员可通过自然语言询问设备异常或检修情况，系统将给出可能原因和检查顺序，并可同时调取过往检修记录、技术标准等作为判断依据的原始资料。
Enhans CEO Lee Seunghyun表示，把熟练人员的经验从“停留在文档中”转化为企业可持续利用的知识非常重要。公司将围绕这一目标建设相关系统，帮助一线人员更快获取所需信息和判断依据，提高问题处理效率。
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Chi-gyu Hwang
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