可扩展、模块化、面向未来的系统设计
我们的系统架构基于稳健的六层结构设计，在面对复杂的工业与实验室场景中，能够实现卓越的性能表现、无缝系统集成以及强大的弹性扩展能力。各层模块高度解耦、松耦合协作，为数字化转型和智能化演进奠定坚实基础。
LIMS：数字架构的正交基底
作为整个系统的数据中枢，LIMS连接项目、设计与分析模块，实现样品流转、流程执行、数据采集、质量控制全过程闭环，是支撑实验业务的基础平台。
特性
资源 / 流程 / 体系 / 数据采集 / 数据ETL
应用技术
Spring Cloud / IoT物联网 / 流程引擎 / 规则引擎 / 容器化
专业背景深厚
项目经验丰富
架构先进灵活
AI 驱动创新
结构化的实验前协同驱动系统
通过项目管理、试验设计和电池设计器构建结构化的实验前链条，实现从任务立项到实验矩阵生成的标准化与高效协同。这一维度的延展使LIMS系统具备前瞻性任务生成与参数结构映射能力，为数据产生奠定强有力的工程逻辑与设计基础。
项目管理 - 研发策划起点
面向电池研发任务的项目管理引擎，覆盖从项目立项、任务分解、资源调度到进度跟踪的全过程。通过任务驱动方式实现实验计划与LIMS任务的联动。
特性
项目结构树与多角色协同 / 甘特图及里程碑计划管理 / 版本-资源-进度追踪
应用技术
BPMN流程建模引擎 / Spring Boot
实验设计 - 参数空间规划
以设计优质实验为目标的参数建模与优化平台，内置主流DoE策略与算法优化模块，可自动生成合理的试验组合与矩阵，保障实验效率与质量。
特性
全因子-正交-响应曲面设计 / 参数约束与目标函数 / 多目标优化
应用技术
PyDOE / Scikit-opt
电池设计器 - 模块化数字孪生基石
支持从材料体系、极片结构到工艺参数的模块化配置与多层建模，形成电池设计与实验之间的数字桥梁。具备结构版本、配置对比与溯源管理能力。
特性
材料-结构-工艺建模组件化 / 基于模型的系统工程 / 干湿耦合
应用技术
电化学基础 / DSL特定领域解释器 / 版本管理 / Python
QuaNode – 边缘智能节点
设备集成、特征工程与智能诊断的第一网关
QuaNode 是一个具备边缘计算能力的智能节点，专为电池测试实验室而设计。它支持主流IoT协议的设备对接与数据采集，内置灵活的测试流程转译能力，可适配不同厂商的设备控制协议。同时，QuaNode 能在本地执行特征提取、异常监控与初步诊断，实现低延迟、高可靠性的前端智能分析。经由云端或私有服务器训练的模型也可回传部署到QuaNode，实现模型本地推理与持续优化，构建“采集-分析-反馈-自进化”的质量管理闭环。
深度数据智能与洞察体系
基于LIMS采集的实验数据，通过OLAP分析、电池领域数据分析和机器学习构建器三大系统模块构建起数据价值的转化链。该延展方向不仅实现业务运营可视化、异常发现与根因挖掘，也为模型预测与知识沉淀提供了持续演化的能力闭环。
多维分析与商业智能 - 业务数据洞察
对实验、项目、产品等维度数据构建多维数据立方体，提供实时可视化看板、指标透视与异常预警，是管理层与工程决策的数据支撑平台。
特性
s数据透视分析 / 异常指标监测 / 自定义看板
应用技术
元数据 / OLAP 引擎 / 可视化 / 多源数据流
数据分析 - 数据科学与知识引擎
针对实验过程中采集的高维原始数据，进行统计建模、特征工程、变量归因等操作，识别关键影响因素并辅助知识沉淀。
特性
数据清洗与标准化 / 聚类 / 相关 / 主成分分析 / 统计
应用技术
数据科学技术栈 / 建模与仿真 / 可视化
机器学习构建器 - 预测性模型生成与部署
通过标准化的数据处理与建模流程，实现从数据加载、建模训练到模型部署的自动化闭环。适用于电池寿命预测、参数映射、故障检测等场景。
特性
回归 / 分类 / 时序建模 / 模型可解释性 / 低代码
应用技术
算法 / 模型复用 / 模型管理与迭代
以下数据源自我们服务的单一客户案例
实时连接
全生命周期管理
高可靠存储与调度
AI Agent – 融合领域知识的智能协同中枢
AI Agent 不只是一个通用大模型助手，更是集成了特定业务场景知识与自定义数据处理逻辑的智能协同引擎。它贯穿项目规划、实验设计、数据分析、报告生成等流程，支持从自然语言解析到任务结构生成、再到逻辑链执行的闭环协作。
特别地，Agent 支持调用内部自定义的处理脚本与数据工作流，用于处理业务数据与复杂多尺度电化学测试数据。这包括基于物理模型的特征提取、跨时间/频率尺度的数据对齐，以及对非线性测试响应的异常识别与诊断，实现 AI 与工程知识的深度融合与闭环进化。
