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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
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?；赥PT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，實現(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
已在氯堿、熱電、石化等十余個工廠及裝置實現(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)庫實現(xiàn)通用知識和私域知識的問答檢索；實時監(jiān)測裝置設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，指導(dǎo)生產(chǎn)處理；實時監(jiān)控工藝參數(shù)異常，提前預(yù)測預(yù)警；實現(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%；實現(xiàn)報警準(zhǔn)確率大于95%，診斷準(zhǔn)確率大于90%。
四、經(jīng)驗啟示
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)實際數(shù)據(jù)微調(diào)結(jié)合，適配行業(yè)與企業(yè)特點，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、成本等痛點為需求導(dǎo)向設(shè)計，實現(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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