概述
本指南演示了如何运用 AWS 人工智能与机器学习服务，将静态管道与仪表流程图（P&ID）转换为机器可读的数字格式。该流程结合了 Amazon Bedrock 数据自动化技术与定制的 SageMaker 深度学习模型，前者用于从技术图纸中精准提取文本，后者专门用于检测和分类行业特定的 P&ID 符号及连接关系。处理完成后，系统会生成包含精确符号坐标和关系的结构化 JSON/DEXPI 文件，并同步输出高亮显示所有检测到的元素的可视化表示。您可以显著减少人工数字化工作量，同时以更高精度将复杂的工程图转化为可集成至现代工业系统的可操作数字资产。
优势
通过自动化处理流程，将纸质与数字 P&ID 图纸转化为结构化工程数据。借助专为工程技术符号设计的专业机器学习模型，在减少人工数字化工作量的同时提升转换准确率。
实现设计、制造、系统工程和质量团队之间无缝共享标准化工程数据。该解决方案生成的机器可读格式可与现有系统集成，打破部门间的信息壁垒。
运用 AWS 的人工智能功能，自动从复杂技术图中提取符号、文本和连接关系。专注于工程决策而非人工数据录入，同时保持关键工业文档的完整性。
工作原理
这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。
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