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中控技術股份有限公司：
應用工業AI技術助力氯堿企業
實現低碳、降本、提質、增效
一、背景情況
我國流程行業面臨生產裝置自動化程度低，設備分散獨立運行，存在安全隱患，生產管理缺乏信息化系統等挑戰。氯堿行業是典型流程行業之一，正面臨三重挑戰：生產操作專業性強、安全隱患大、生產能耗高。基于TPT的模擬/預測能力和自然語言交互能力，氯堿行業時序大模型TPT可解決氯堿行業這些痛點，實現提人效、穩運行、增收益的目標。
二、主要做法
方案架構
中控技術在氯堿行業數字化轉型中，應用自主研發的工業AI時序大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，整合DCS(分布式控制系統)、PRIDE(全設備智能感知平臺)、Q-LAB(全流程智能質量數據監控平臺)和APEX(流程工業過程模擬與設計平臺)等四大數據底座的海量數據，經統一數據模型分析預訓練后，通過預訓練與微調結合、打破信息孤島、知識增強等方式構建解決方案，助力企業實現智能問答、裝置監盤、預警、離子膜壽命預測、電流負荷動態分配、AI控制及績效考核等功能。
關鍵技術
一是預訓練模型和微調。TPT模型分為基礎模型、微調模型和應用管理三部分，基礎模型由不同行業不同設備的海量數據融合訓練而成；微調模型是根據業主方裝置實際生產運行數據定制化調試而成的模型；應用管理是針對氯堿行業業主方需求開發的應用模塊，滿足不同客戶的需求。二是知識增強模塊。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的知識儲備，除預設的12個通用工業知識庫，還可以由用戶自己創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應用，為客戶帶來50%以上效率提升。內置工業知識庫和私域知識數據庫實現通用知識和私域知識的問答檢索；實時監測裝置設備運行狀態參數，指導生產處理；實時監控工藝參數異常，提前預測預警；實現儀控設備的預防性維護，平穩控制大于95%，設備成本降低10%，決策效率提升30%；降低每噸產品的能源能耗1%以上，減少有毒氣體的排放5%；實現報警準確率大于95%，診斷準確率大于90%。
四、經驗啟示
中控技術工業AI系列解決方案打通多源數據并構建統一數據模型，將預訓練模型與企業實際數據微調結合，適配行業與企業特點，同時融合工業知識庫與企業私域知識增強大模型應用能力。以企業生產操作、安全、成本等痛點為需求導向設計，實現智能系統與人工的協同，并根據運行效果對模型和功能持續迭代優化以適應企業發展，可向化工、石化、建材等流程行業拓展，具有良好復制推廣能力。
供稿 | 產業數字化推進處
責編 | 陳 潔
編輯 | 胡璐瑤
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