在工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型加速推進(jìn)的當(dāng)下，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，智能工廠建設(shè)已成為提升競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。傳統(tǒng)生產(chǎn)模式面臨效率低下、能耗過高、產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)等諸多難題，難以滿足市場(chǎng)快速變化的需求。XMagital工業(yè)智能體應(yīng)勢(shì)而生，其融合“智能控制+DeepSeek”技術(shù)，結(jié)合工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與專家規(guī)則，為智能工廠提供了一套全面且創(chuàng)新的解決方案，致力于保障全流程全工況的最優(yōu)運(yùn)行。

智能控制，

貫穿智能工廠的全流程

AI 智能控制是XMagital工業(yè)智能體的核心能力之一。它基于人工智能算法，對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過程中的非線性、大時(shí)滯設(shè)備海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與處理，具有高強(qiáng)度自適應(yīng)能力。還可與企業(yè)的信息化管理系統(tǒng)深度融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互與共享。生產(chǎn)管理人員可通過遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)隨時(shí)隨地獲取生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)、生產(chǎn)進(jìn)度等全業(yè)務(wù)流程信息，并依據(jù)這些數(shù)據(jù)及時(shí)做出決策，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃與資源配置。

智能尋優(yōu)，

保障工藝全時(shí)穩(wěn)定最優(yōu)運(yùn)行

XMagital智能尋優(yōu)依托工業(yè)機(jī)理模型+運(yùn)行實(shí)踐體系，搭建機(jī)器學(xué)習(xí)建模系統(tǒng)及實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，基于機(jī)組能效分析以及結(jié)合運(yùn)行工況，通過對(duì)歷史工況運(yùn)行的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘，以效率最優(yōu)為指標(biāo)，實(shí)時(shí)尋找歷史最優(yōu)工況運(yùn)行參數(shù)，智能控制邏輯根據(jù)最優(yōu)值設(shè)定，調(diào)用自動(dòng)控制，調(diào)整機(jī)組運(yùn)行關(guān)鍵參數(shù)，保障機(jī)組全時(shí)穩(wěn)定最優(yōu)運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行效益最大化。

時(shí)序分析建模，

高配數(shù)據(jù)分析及預(yù)測(cè)能力

XMagital 工業(yè)智能體的時(shí)序分析建模能力，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解析，通過構(gòu)建精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型，不僅清晰呈現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，還能提前預(yù)測(cè)潛在問題。支持統(tǒng)計(jì)分析、因果分析、時(shí)滯分析、相關(guān)性分析、特征貢獻(xiàn)度等探索分析算法，使工程師高效理解生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

專用生產(chǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)異常檢測(cè)、補(bǔ)全、濾波、結(jié)合機(jī)理特征構(gòu)建等針對(duì)生產(chǎn)時(shí)序特征工程算法。基于時(shí)序分析建模可應(yīng)用于軟測(cè)量（與APC結(jié)合），負(fù)荷預(yù)測(cè)分析，過程儀表數(shù)據(jù)分析，質(zhì)量因素分析，污染物排放預(yù)測(cè)等諸多場(chǎng)景。

內(nèi)置專家規(guī)則，

多模態(tài)反饋輔助決策支持

XMagital 工業(yè)智能體融合專家規(guī)則，將專家經(jīng)驗(yàn)沉淀，可根據(jù)需求靈活調(diào)度，在實(shí)時(shí)要求低的非閉環(huán)場(chǎng)景獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。它支持多語言腳本，能快速自定義算子且動(dòng)態(tài)生效，無需編譯。專家規(guī)則應(yīng)用無縫集成工業(yè)知識(shí)圖譜，可作為知識(shí)圖譜謂語規(guī)則推理，返回文字、圖像、數(shù)據(jù)等多模態(tài)信息，為企業(yè)解決復(fù)雜生產(chǎn)問題提供全面、直觀的決策依據(jù)。

場(chǎng)景一：

氣化爐+DeepSeek智能控制應(yīng)用

Q1氣化爐內(nèi)部反應(yīng)溫度無法直接通過傳感器直接檢測(cè)，操作氣化爐、獲取最佳氣化反應(yīng)溫度只能依靠人工經(jīng)驗(yàn)

解決辦法1：借助時(shí)序建模分析預(yù)測(cè)功能，能夠準(zhǔn)確地表征無法監(jiān)測(cè)的氣化反應(yīng)溫度，實(shí)現(xiàn)

關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)“軟測(cè)量”。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度分析，DeepSeek可構(gòu)建更為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型，這使得軟測(cè)量的結(jié)果更加可靠，為操作人員提供更接近真實(shí)情況的溫度參考，從而擺脫對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的過度依賴。

AI解決思路示意圖

Q2氣化反應(yīng)溫度、壓力、氧煤配比是關(guān)鍵的操作參數(shù)，需要精細(xì)控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行并確保優(yōu)化氣體產(chǎn)出率和成分，存在一定難度。

解決辦法2：通過AI智能尋優(yōu)，結(jié)合機(jī)理模型和專家經(jīng)驗(yàn)，能夠推送最佳氧煤比，實(shí)現(xiàn)閉

環(huán)控制。通過DeepSeek對(duì)大量歷史工況下的氧煤配比數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的氣體產(chǎn)出率和成分?jǐn)?shù)據(jù)深度分析，挖掘出不同工況下的最優(yōu)配比規(guī)律，并將這些規(guī)律與專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合。當(dāng)生產(chǎn)工況發(fā)生變化時(shí)，DeepSeek可以迅速根據(jù)新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可快速計(jì)算找到適應(yīng)新工況的最佳氧煤比，從而實(shí)現(xiàn)更高效、精準(zhǔn)的閉環(huán)控制。

場(chǎng)景二：

鍋爐智能監(jiān)盤+DeepSeek

全局優(yōu)化應(yīng)用

Q3傳統(tǒng)人工監(jiān)盤運(yùn)行人員要不斷翻動(dòng)畫面查看各個(gè)參數(shù)狀態(tài)，耗費(fèi)大量時(shí)間和精力。并且容易產(chǎn)生疲勞，極有可能遺漏一些關(guān)鍵的異常數(shù)據(jù)。

解決辦法3：和利時(shí)鍋爐智能監(jiān)盤+DeepSeek方案的成功運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)全面數(shù)字化、模型化，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與預(yù)測(cè)分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合工廠運(yùn)行規(guī)程要求和運(yùn)行管理需求，對(duì)生產(chǎn)工藝參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、歸納，并合理的組織呈現(xiàn)、推送異常信息，達(dá)到用計(jì)算機(jī)來代替人員進(jìn)行查閱畫面、分析參數(shù)、關(guān)注趨勢(shì)的效果。