在上海财经大学MBA第十一届整合实践项目结项大赛的舞台上，聚焦AI人工智能前沿赛道的各支团队同台竞技、各展所长。当GraphRAG知识图谱落地油气井下复杂运维场景，又能催生怎样贴合实业的数字化方案？
本届季军达坦能源团队直击高端井下设备故障管理痛点，打通设备参数、故障现象、维修经验全数据链路，搭建一套可溯源、高效率的智能诊断体系，整套方案也收获企业官方用户使用报告的高度认可。
今天，财小微就带大家走进这支深耕能源数字化的实践队伍，一同解锁项目背后的攻坚故事。
一、 企业深耕：深耕油气，打造井下智能运维标杆
上海达坦能源
2014年成立，是国家级专精特新 “小巨人”、高新技术企业，专注页岩油气等非常规能源，主营MWD、RSS等高端井下装备研发、租赁与技术服务，全球布局多研发与服务基地，核心井下工具实现进口替代，深耕高温高压复杂钻井工况，以自主钻采技术服务国内各大油气区块，同步布局数字化运维体系推进产业智能化升级。
油气井下设备工况严苛，故障记录分散于纸质报告与工程师个人经验，案例检索慢、诊断无完整溯源链条，企业隐性技术经验易随人员流失损耗。为此
达坦携手上财商学院
MBA
团队，依托GraphRAG技术结合商科成本、合规分析，搭建可复用井下故障知识体系，补齐数字化运维短板，沉淀企业核心数据资产。
二、项目简介：GraphRAG赋能井下运维，破解油气知识管理痛点
项目聚焦达坦能源井下工具维修中知识分散、案例检索困难、复杂诊断依赖专家等问题，构建基于GraphRAG的知识管理与智能诊断支持方案。
团队通过业务流程梳理、原型验证、成本测算和合规分析，将故障现象、原因、处置方案及证据片段组织为可检索、可追溯的知识链，并提出从原型验证、真实数据试点到本地部署的分阶段实施路径。
三、项目成果：知识资产数字化，落地油气智能诊断方案
项目完成了
可演示的GraphRAG原型，可展示相似案例、证据片段、图谱路径和结构化诊断建议；同时梳理现行维修流程，设计专家复核与知识回流机制，并形成成本收益、数据安全及数据资产化方案。项目将技术验证与企业管理落地相结合，相关成果及应用方向获得企业方认可。
四、学生访谈：跨界能源AI，在实战中沉淀认知
Q1
油气井下设备技术门槛高，团队如何快速补齐行业专业认知，打通技术与商科的认知壁垒？
A
项目团队：
团队先从企业业务流程和设备资料入手，通过企业访谈、行业文献和技术资料快速建立井下工具知识框架，再将异常发现、返厂拆检、维修处置和复盘归档逐环节拆解。
技术、管理与成本成员同步讨论，使每项技术功能都能对应具体业务问题和管理价值。
Q2
本次拿到季军，相比名次，项目推进全程带给团队最珍贵的成长是什么？
A
项目团队：
最宝贵的成长，是
学会在信息不完整、专业门槛高的工业场景中，持续澄清问题并形成可执行方案。团队经历了行业学习、原型迭代、成本测算、报告整合和路演打磨，也逐步认识到，
工业AI的核心不是技术展示，而是让技术真正嵌入业务流程。
五、导师访谈：立足工业实战，解读能源数字化
指导教师：
刘建国 上财数字经济学院讲席教授，博士生导师，金融科技研究院副院长
企业导师：
洪乐 上海成本研究会人工智能专委会执行主任、致米资本董事长
Q1
本项目能够获得季军，差异化优势体现在哪里？
A
指导教师&企业导师：
项目的难点在于，团队面对的是
专业门槛很高的井下工具场景，同时还要
兼顾技术实现、管理逻辑、成本测算和合规要求。同学们没有停留在技术展示层面，而是反复理解业务、调整原型、补充测算，并把企业使用场景和实施路径考虑进去。最终形成的方案比较完整，也
体现了团队较强的学习能力、执行力和协作能力。
Q2
工业AI课题教学，您最看重学生哪一项能力？
A
指导教师：
我最看重的是学生面对陌生问题时，能不能主动学习、持续追问并把问题做深。这个项目没有现成答案，同学们要在短时间内补油气行业知识、理解企业流程，还要把技术方案讲清楚、算明白。过程中
大家的学习速度、协作能力和抗压能力都很突出，这比单纯掌握某项技术更重要。
Q3
如何引导学生避免重技术、轻企业经营落地？
A
企业导师：
项目推进中，我们一直强调技术必须回答实际经营问题，包括谁来使用、在哪个环节使用、能够改善什么、企业需要投入多少。团队后期会主动考虑一线工程师的使用方式、专家复核机制、数据合规以及投入产出，这说明
同学们已经不只是从技术角度看问题，而是开始从企业经营和管理角度思考方案是否真正可落地。
六、企业访谈：校企双向赋能，探索数字化新路径
Q1
GraphRAG智能运维系统落地后，将给一线工程师和企业管理带来哪些实际改变？
A
企业方：
系统落地后，一线工程师可以通过统一入口快速查询相似案例、证据片段和历史处置路径，减少重复查资料和反复咨询专家的时间；资深工程师也能把更多精力放在复杂问题的判断和复核上。对企业管理而言，
分散的维修经验可以逐步沉淀为可复用的知识资产，为培训、复盘、质量分析和后续管理决策提供支持。
Q2
合作过程中，上财商学院
MBA
团队在产业研究上有哪些独有的优势？
A
企业方：
团队给我们的感受是
认真、投入，学习能力也很强。面对陌生的井下工具业务，同学们愿意花时间理解流程、反复修改方案，也不只是讨论技术本身，而是同时考虑成本、合规和实施路径。上财商学院MBA团队的优势在于，
能够把企业问题转化为一套有逻辑、可讨论、可继续推进的方案。
结语：
工业AI落地从来不是单一模型的展示，而是技术、成本、合规、业务的多重平衡。第十一届整合实践项目达坦能源季军团队扎根油气生产一线，把零散维修经验转化企业可复用知识资产，用完整落地方案诠释“知行合一”。
未来，
上财商学院
MBA
将持续深化产教融合，推动AI技术与各细分行业深度融合，培育更多兼具商业洞察与落地能力的复合型管理人才。也期待更多企业携手学院，共探数字化转型新路径！
