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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(hào)閱讀量：11231 我要評(píng)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(guó)流程行業(yè)面臨生產(chǎn)裝置自動(dòng)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(cè)能力和自然語(yǔ)言交互能力，氯堿行業(yè)時(shí)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(shí)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(tái))、Q-LAB(全流程智能質(zhì)量數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái))和APEX(流程工業(yè)過程模擬與設(shè)計(jì)平臺(tái))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(shí)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(cè)、電流負(fù)荷動(dòng)態(tài)分配、AI控制及績(jī)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(duì)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(shí)增強(qiáng)模塊。作為TPT的知識(shí)底座，主要為TPT和用戶的交流提供針對(duì)裝置所有相關(guān)的知識(shí)儲(chǔ)備，除預(yù)設(shè)的12個(gè)通用工業(yè)知識(shí)庫(kù)，還可以由用戶自己創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)并上傳自有的私域知識(shí)與文檔。
三、成效亮點(diǎn)
已在氯堿、熱電、石化等十余個(gè)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(shí)庫(kù)和私域知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)通用知識(shí)和私域知識(shí)的問答檢索；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(shí)監(jiān)控工藝參數(shù)異常，提前預(yù)測(cè)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(shí)融合工業(yè)知識(shí)庫(kù)與企業(yè)私域知識(shí)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(duì)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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