某省交通集团高速公路养护智能问数案例：养护巡检报告从手写到一键生成
客户背景
客户类型：某省交通投资集团
使用部门：养护管理部、安全监督部
上线时间：2025 年 6 月
业务规模：管辖高速公路 2000+ 公里，下辖 12 个养护工区
业务痛点
养护巡检涉及路面、桥梁、隧道、交安设施等多个专业，每天产生大量巡检数据。传统模式下，养护工程师需要手工汇总各工区上报的 Excel 表格，再撰写巡检报告，一份月度养护报告通常需要 3-5 个工作日。更棘手的是，不同工区上报格式不统一，数据口径经常出现偏差，导致管理层难以快速掌握整体养护状态。
UINO 解决方案
基于 UINO 数据智能引擎，将各工区的巡检数据、设备台账、维修记录通过本体语义层统一组织。养护工程师只需用自然语言提问，如"本月路面病害分布情况""桥梁伸缩缝异常工区排名"，系统即可自动完成数据关联与计算，实时生成结构化报告。
核心能力：
对象化数据治理：将路面、桥梁、隧道、交安设施等养护对象通过本体语义层统一管理，解决跨工区数据口径不一致问题
智能问数：支持"某路段本季度坑槽修补数量与去年同期对比"等复杂业务问题的自然语言查询
报告自动生成：巡检报告、月度养护报告从手写变一键生成，报告模板与数据自动关联
落地效果
月度养护报告编制时间从 3-5 天缩短至 2 小时内完成，效率提升 90%+。
具体收益：
养护工程师日常数据汇总工作量减少 80%
跨工区数据对比分析从"需要IT部门取数"变为"现场直接提问"
管理层可实时掌握各工区养护状态，决策响应速度显著提升
巡检问题闭环跟踪率从 70% 提升至 95%
案例小结
高速公路养护的核心挑战不是缺少数据，而是数据分散在不同工区、不同系统中，难以快速整合形成决策依据。UINO 通过本体语义层将养护对象、巡检指标、维修记录统一组织，让"问数据"像"问同事"一样自然，真正实现了养护管理的数据驱动。