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2025年度制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例 | 中控技術(shù)股份有限公司

2025-11-26 15:45:10“浙江經(jīng)信”微信公眾號閱讀量:15494 我要評論


  中控技術(shù)股份有限公司:
 
  應(yīng)用工業(yè)AI技術(shù)助力氯堿企業(yè)
 
  實(shí)現(xiàn)低碳、降本、提質(zhì)、增效
 
  一、背景情況
 
  我國流程行業(yè)面臨生產(chǎn)裝置自動化程度低,設(shè)備分散獨(dú)立運(yùn)行,存在安全隱患,生產(chǎn)管理缺乏信息化系統(tǒng)等挑戰(zhàn)。氯堿行業(yè)是典型流程行業(yè)之一,正面臨三重挑戰(zhàn):生產(chǎn)操作專業(yè)性強(qiáng)、安全隱患大、生產(chǎn)能耗高。基于TPT的模擬/預(yù)測能力和自然語言交互能力,氯堿行業(yè)時序大模型TPT可解決氯堿行業(yè)這些痛點(diǎn),實(shí)現(xiàn)提人效、穩(wěn)運(yùn)行、增收益的目標(biāo)。
 
  二、主要做法
 
  方案架構(gòu)
 
  中控技術(shù)在氯堿行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,應(yīng)用自主研發(fā)的工業(yè)AI時序大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer),整合DCS(分布式控制系統(tǒng))、PRIDE(全設(shè)備智能感知平臺)、Q-LAB(全流程智能質(zhì)量數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺)和APEX(流程工業(yè)過程模擬與設(shè)計(jì)平臺)等四大數(shù)據(jù)底座的海量數(shù)據(jù),經(jīng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型分析預(yù)訓(xùn)練后,通過預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)結(jié)合、打破信息孤島、知識增強(qiáng)等方式構(gòu)建解決方案,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能問答、裝置監(jiān)盤、預(yù)警、離子膜壽命預(yù)測、電流負(fù)荷動態(tài)分配、AI控制及績效考核等功能。
 
  關(guān)鍵技術(shù)
 
  一是預(yù)訓(xùn)練模型和微調(diào)。TPT模型分為基礎(chǔ)模型、微調(diào)模型和應(yīng)用管理三部分,基礎(chǔ)模型由不同行業(yè)不同設(shè)備的海量數(shù)據(jù)融合訓(xùn)練而成;微調(diào)模型是根據(jù)業(yè)主方裝置實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)定制化調(diào)試而成的模型;應(yīng)用管理是針對氯堿行業(yè)業(yè)主方需求開發(fā)的應(yīng)用模塊,滿足不同客戶的需求。二是知識增強(qiáng)模塊。作為TPT的知識底座,主要為TPT和用戶的交流提供針對裝置所有相關(guān)的知識儲備,除預(yù)設(shè)的12個通用工業(yè)知識庫,還可以由用戶自己創(chuàng)建知識庫并上傳自有的私域知識與文檔。
 
  三、成效亮點(diǎn)
 
  已在氯堿、熱電、石化等十余個工廠及裝置實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,為客戶帶來50%以上效率提升。內(nèi)置工業(yè)知識庫和私域知識數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)通用知識和私域知識的問答檢索;實(shí)時監(jiān)測裝置設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù),指導(dǎo)生產(chǎn)處理;實(shí)時監(jiān)控工藝參數(shù)異常,提前預(yù)測預(yù)警;實(shí)現(xiàn)儀控設(shè)備的預(yù)防性維護(hù),平穩(wěn)控制大于95%,設(shè)備成本降低10%,決策效率提升30%;降低每噸產(chǎn)品的能源能耗1%以上,減少有毒氣體的排放5%;實(shí)現(xiàn)報(bào)警準(zhǔn)確率大于95%,診斷準(zhǔn)確率大于90%。
 
  四、經(jīng)驗(yàn)啟示
 
  中控技術(shù)工業(yè)AI系列解決方案打通多源數(shù)據(jù)并構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,將預(yù)訓(xùn)練模型與企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)微調(diào)結(jié)合,適配行業(yè)與企業(yè)特點(diǎn),同時融合工業(yè)知識庫與企業(yè)私域知識增強(qiáng)大模型應(yīng)用能力。以企業(yè)生產(chǎn)操作、安全、成本等痛點(diǎn)為需求導(dǎo)向設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)與人工的協(xié)同,并根據(jù)運(yùn)行效果對模型和功能持續(xù)迭代優(yōu)化以適應(yīng)企業(yè)發(fā)展,可向化工、石化、建材等流程行業(yè)拓展,具有良好復(fù)制推廣能力。
 
  供稿 | 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推進(jìn)處
 
  責(zé)編 | 陳   潔
 
  編輯 | 胡璐瑤
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