让工艺控制更稳定,让能耗优化可持续

依托 AIMS-MOS 制造运营智能平台,面向高能耗、强波动的关键生产过程,构建AI驱动的工艺与能耗优化体系。系统通过对历史与实时运行数据的深度学习与建模,从最佳生产周期中提炼最优工艺控制策略,并结合机理模型与智能算法,实现关键参数的实时优化与动态调节。在减少人工经验依赖的同时,持续提升生产稳定性与能源利用效率,推动工艺控制从“经验驱动”向“AI驱动”转变。

核心价值:

AI驱动优化稳定生产运行降低单位能耗支撑持续演进
基于AI驱动的最优控制与自学习机制
通过AI模型对历史与实时数据的持续学习与优化,构建具备自进化能力的智能控制体系,实现工艺控制从经验依赖向数据智能驱动升级
  • 最优工艺曲线AI提炼
    基于历史运行数据,通过机器学习识别最优生产周期,自动生成优于人工经验的控制曲线
  • AI实时决策与参数优化
    结合机理模型与AI算法,对温度、流量、电流等关键参数进行实时计算与最优决
  • 在线闭环学习与优化
    通过运行数据持续反馈,AI模型动态修正控制策略,实现控制效果持续优化
  • 复杂工况自适应能力
    面对原料波动、炉况变化及负荷变化,AI模型自动调整控制逻辑,保障运行稳定
面向关键工艺过程的稳定运行与能耗优化能力
覆盖多行业高能耗关键工艺环节,通过数据驱动与智能控制实现稳定生产与能耗优化
钢铁行业
业务范围

烧结、球团、高炉、精炼、加热炉及动力系统等

目标

稳定生产节奏,降低燃料消耗

能力

稳定燃烧过程与关键温度区间

协同优化燃气、空气与温度等关键参数

应对原料波动与炉况变化带来的扰动

在不同生产节奏下持续优化能耗水平

解决问题

人工调节依赖高,控制不稳定

炉温波动大,影响产品质量

能耗高且难以持续优化

工况变化下控制策略滞后

有色冶金
业务范围

铜电解等电化学生产

目标

提升电解效率,降低单位电耗

核心能力

稳定电解过程中的电流与电压状态

优化电流效率与电解反应过程

应对工况变化带来的波动影响

在保证质量的同时降低单位电耗

解决问题

电流、电压控制依赖经验

电解效率波动大

单位电耗高

工艺参数难以持续优化

化工新材料
业务范围

多晶硅还原炉等反应过程

目标

提高反应效率,降低能耗与波动

核心能力

稳定还原反应过程与关键参数区间

协同调节多变量参数以提升反应效率

应对原料与设备状态变化带来的影响

在产出与能耗之间实现动态平衡

解决问题

工艺波动大,产品一致性差

能耗高且优化空间不明确

参数调整依赖人工经验

多变量耦合难以精准控制

热电电力
业务范围

燃气(自然循环/直流)锅炉、燃煤(自然循环/直流)锅炉循环流化床锅炉等动力系统

目标

提升燃烧效率与运行稳定性

核心能力

全厂锅炉协调优化调度控制

自适应炉况波动与负荷变化

多目标耦合动态优化控制

动态电价匹配策略

解决问题

燃烧效率低,能源浪费

负荷波动导致运行不稳定

人工调节响应滞后

能效优化缺乏持续手段

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