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RAS AI
VisualPro AI


什么是RAS？  
  • 这是为提升需求质量而自主开发的AI建模应用解决方案。 
  • 本产品已获得基于人工智能自然语言处理的系统与软件需求验证系统专利*。
    *专利注册号：第10-2620983号 (2023年12月29日
需求质量的重要性 
📌 与项目成本有最直接的关联。
📌 开发周期取决于需求质量。
📌 对最终交付成果的质量起到最关键的作用。
RAS功能介绍  
1. 支持针对韩文特性优化的INCOSE（国际系统工程协会）规则验证。 
2. 提供按项目划分的规则验证管理。 
3. 提供验证评估指标。 
4. AI模型可识别需求间的潜在冲突并提前发出提示。 
5. 支持与外部工具的联动（与需求工具连接）。  
RAS引入效果 

需求质量改善 

资源大幅减少 

开发成果质量提升 

增强内部和跨部门任务的灵活性 

VisualPro AI(FMEA)

连接 AI 与数据的
全新标准 MCP  
什么是 MCP（Model Context Protocol）？  
MCP 是一种开源标准协议，使 AI 模型能够与外部数据源或工具（API、数据库、企业内部系统等）进行安全交互。 简单来说，它就像是 AI 生态系统中的 USB Type-C 数据线。 就像不同品牌的智能手机、平板与电子设备可以通过同一根 USB Type-C 数据线连接一样，MCP 将不同数据环境与 AI 模型之间复杂的连接方式统一为一个通用标准。 

<Anthropic 官方博客《Introducing the Model Context Protocol》>

为什么 MCP 在分析中如此重要？
过去，AI 若要使用特定软件或内部数据，必须针对不同环境开发复杂且碎片化的定制接口代码。 但通过 MCP，可以获得以下强大的优势。 
  • 标准化且顺畅的连接: 无需复杂开发流程，AI 模型即可通过标准化协议与 VisualPro 环境中的数据即时交互。
  • 强大的安全性与控制能力: 为了防止数据被随意复制或泄露至外部服务器，系统将在用户环境内安全控制访问权限，并仅向 AI 提供必要的上下文信息。
  • 无限扩展性: 即使出现新的 AI 模型或数据环境发生变化，也能通过标准化的 MCP 灵活且快速地应对。
基于 MCP 的 FMEA 分析  
引入 VisualPro 的 MCP 技术，可帮助用户无需担心繁琐的系统设置或安全问题，专注于真正的生产力提升。 


结构与功能、故障建议及数据输入 


严重度（S）、发生度（O）、检出度（D）以及预防措施与检测措施建议 


故障链（Failure Chain）与故障网络自动关联 

<与 AI 智能代理协同进行 FMEA 分析的技术演示>


RESULT

强化安全性与用户控制能力，并具备无限扩展性的下一代智能分析代理


联系  
VisualPro AI(FMEA)


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