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4 步从数据到洞察

AI 智能体负责整个技术实现——您只需说明想要查清什么。

1		数据导入与校验 该智能体连接到数据管理系统，检索测量数据和元数据，并自动检查缺失或不一致的值。得益于 PeakTDM，最小值、最大值和平均值等关键 KPI 已包含在数据集中——成为所有后续分析的基础。
2		数据分析 根据您的规格说明，该智能体会自动识别超出既定阈值的测量值并将其标记为异常值。它还会计算测量通道之间的关系并清晰地加以说明，例如：“发动机转速与排气温度之间存在强正相关 (r = 0.92)。”
3		可视化 自动生成坐标轴标签、单位和网格线齐全的直观图表——可作为可定制的 Jupyter Notebooks 或即用型镜像文件。
4		创建 HTML 仪表板 所有结果都会汇总到一个交互式仪表板中，包括图表、统计表和以视觉方式突出显示的异常值。只需点击按钮即可在浏览器中使用该仪表板，并可作为 Web 应用在各团队之间共享。

通过提示词控制

就像编写规格说明一样，您用自然语言描述智能体应完成的任务——即提示词。

AI 智能体就像一位技术娴熟的团队成员：它生成代码、在需要时提出澄清问题，并独立执行任务——从数据库查询到最终仪表板。无需编程技能。 

是什么使之成为可能？

三个组件无缝协作：

Peak Test Data Manager		ODS AIConnect MCP Server		AI 智能体（例如 Copilot）
以标准化数据模型 (ASAM ODS)、API、元数据和安全为核心的中央数据基础。		AI 智能体与数据平台之间的桥梁  ——得益于安全的只读访问，您的原始数据保持不变。		自动生成 Python 代码、检索数据、创建可视化并构建  交互式仪表板。

什么仍掌握在您手中？              

• AI 智能体负责重复性任务——而领域专业知识仍掌握在工程师手中。由您决定：
• 分析哪些测量数据
• 应用哪些阈值
• 哪些关联是重要的
• 仪表板应如何构建

专用分析工具——针对 NVH 分析、模态分析或疲劳计算等领域具备先进算法——仍然不可或缺。AI 作为智能接口对其进行补充，而非替代。                

                                    

通往 AI 驱动测试数据分析的快车道 

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