GE Aerospace
机队管理与供应链性能
Palantir
航空航天/制造
典型Forward Deployed
标准案例｜可参考但仍有缺口
A级证据
规模化
A
证据等级
GE Aerospace：机队管理与供应链性能
证据等级衡量“能否定位和复核来源”，不评价厂商披露是否经过第三方审计。
标准案例｜可参考但仍有缺口
9 / 12
业务背景1 / 2
改造流程1 / 2
技术工作流2 / 2
人机与治理1 / 2
量化结果2 / 2
来源定位2 / 2
仍可补强：业务背景、改造流程、人机与治理
业务问题
发动机生产与机队支持横跨复杂供应链、零件、质量和维修数据，交付压力高。
解决方案
AIP/Foundry把供应链和机队运营数据统一到可执行工作流，支持预测、优先级和资源配置。
技术架构与生产工作流
Step 01
设备/质量/工艺/维护/供应链/历史事件
→
Step 02
Foundry整合实时与历史工业数据
→
Step 03
Ontology建立设备、零部件、订单、工艺与约束
→
Step 04
AIP/预测/优化发现风险与推荐动作
→
Step 05
工程师/现场人员确认并操作
→
Step 06
执行结果和故障反馈沉淀为后续模型与规则上下文
关键技术与基础设施组件
FoundryAIPOntology供应链/机队数据预测与行动
人机分工与责任边界
工程、供应链和运营团队负责最终生产/维修行动。
FDE 动作拆解
- 和航空发动机生产与机队一线团队共同走完整流程，找出真正需要决策而不是展示数据的节点
- 把分散数据源、权限和业务术语整理成统一可操作的Ontology
- 将业务规则、优化模型、LLM和传统软件按可靠性边界组合，而不是让LLM包办
- 把建议直接嵌入现有操作工作台，并设计批准、驳回、升级和写回Action
- 用业务KPI验收并根据真实反馈继续改Ontology、规则和自动化
可迁移复用的落地方法论
- 先把业务对象、关系、状态和Action建模清楚，再谈Agent
- 建议必须进入可执行工作流，否则只是另一张仪表盘
- 高价值部署往往是数据整合 + 规则/优化 + AI + Human-in-the-loop的组合
- 持续把执行结果写回，才能形成可积累的运营记忆
业务成效与交付成果
官方Q1 2026材料称2025年商业与军用发动机产出同比增加26%；Palantir将AIP列为支持机队与供应链表现的系统。
证据边界与核验记录
- 官方Business Update明确将AIP与机队管理、供应链表现及26%产出提升并列；不能据此把全部增量单独归因于Palantir。
- 来源可直接定位到该案例；数值仍属于来源方披露，不代表独立审计。