工業(yè)人工智能大模型(AIGC)

幫助生態(tài)從數(shù)據(jù)感知、到知識、到智慧,為智能工業(yè)注入時代助推力!

工業(yè)人工智能大模型(AIGC)開放生態(tài)建設(shè)

秉持“生態(tài)?眾創(chuàng)?共盈”的理念,天潤智力聯(lián)合生態(tài)合作伙伴共建工業(yè)人工智能大模型(AIGC)開放平臺,加速推動工業(yè)制造的智能化轉(zhuǎn)型升級。

核心優(yōu)勢

  • 為每條工業(yè)產(chǎn)線賦予工業(yè)人工智能大模型(AIGC)

    支持工業(yè)領(lǐng)域90%以上的設(shè)備與協(xié)議,無需改造工業(yè)設(shè)備與生產(chǎn)流程,產(chǎn)線數(shù)據(jù)即可實時接入工業(yè)人工智能大模型(AIGC)。

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  • 提供數(shù)字化的行業(yè)知識圖譜

    平臺集成與開放了3大行業(yè)知識圖譜、19個業(yè)務(wù)模型、7個行業(yè)數(shù)據(jù)模型以及20+行業(yè)算法模型,并提供持續(xù)的升級與演進(jìn)能力。平臺同時提供了算法工廠和知識圖譜構(gòu)建工具,可持續(xù)生成與積累數(shù)字化的工業(yè)知識。

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  • 數(shù)十萬人可持續(xù)注入智慧

    降低了大數(shù)據(jù)和AI使用門檻,讓業(yè)務(wù)專家、工藝師、老師傅能夠輕松使用數(shù)據(jù)與AI能力,實現(xiàn)人類智慧與工業(yè)人工智能大模型(AIGC)的完美結(jié)合。同時天潤智力天池平臺20多萬數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建的國內(nèi)最大人才庫,為工業(yè)人工智能大模型(AIGC)注入持續(xù)的外腦智慧。

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  • “輕服務(wù)”模式提供“大數(shù)據(jù)“應(yīng)用

    支持云和端一體化,在“云“上提供了海量數(shù)據(jù)處理能力,為龐大復(fù)雜的工業(yè)產(chǎn)線提供數(shù)據(jù)挖掘分析,并實現(xiàn)復(fù)雜算法模型訓(xùn)練。訓(xùn)練好的智能服務(wù)能夠以輕量級模式在本地工業(yè)”端“部署運行。

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工業(yè)人工智能大模型(AIGC)架構(gòu)圖

恒逸石化
恒逸石化
全球PTA產(chǎn)能第一的化工企業(yè)
燃燒鍋爐煤耗量節(jié)省了 2.6%
恒逸石化
燃燒鍋爐煤耗量節(jié)省了2.6%

客戶痛點:

自動化燃煤鍋爐操作主要依托人工經(jīng)驗,能源煤炭燃燒成本較高,而傳統(tǒng)燃燒工藝已經(jīng)很難大幅度提升煤炭燃燒效率。

解決方案:

恒逸石化與天潤智力組成包括企業(yè)生產(chǎn)部門、信息化部門與數(shù)據(jù)科學(xué)家的聯(lián)合團隊。 通過工業(yè)人工智能大模型(AIGC)對鍋爐燃燒涉及的數(shù)百個變量間的邏輯關(guān)系做實時動態(tài)的參數(shù)綜合分析,構(gòu)建動態(tài)的燃煤優(yōu)化模型,并根據(jù)燃燒場景實時分析最優(yōu)組合參數(shù),平均每10分鐘推薦1 次最優(yōu)鍋爐設(shè)定參數(shù),從而提升燃煤效率。

實現(xiàn)價值:

鍋爐噸蒸汽煤耗降低2.6%,每年節(jié)省數(shù)千萬的燃煤成本。
攀鋼集團
攀鋼集團
全球第一的產(chǎn)釩企業(yè)
降低鋼鐵料消耗、優(yōu)化冷軋控制工藝
攀鋼集團
降低鋼鐵料消耗、優(yōu)化冷軋控制工藝

客戶痛點:

攀鋼集團需要通過降低鋼鐵料的消耗,實現(xiàn)減少原料投入及優(yōu)化能耗成本,從而提升企業(yè)的整體綜合競爭力。

解決方案:

攀鋼集團重點引入了天潤智力工業(yè)人工智能大模型(AIGC),實現(xiàn)優(yōu)化造渣環(huán)節(jié),降低鋼鐵料吹損和噴濺。同時工業(yè)人工智能大模型(AIGC)應(yīng)用到冷軋環(huán)節(jié),找出影響冷軋合格率關(guān)鍵因素,優(yōu)化冷軋工藝控制,提升冷軋效率效益。

實現(xiàn)價值:

預(yù)計實現(xiàn)優(yōu)化轉(zhuǎn)爐煉鋼復(fù)吹和造渣環(huán)節(jié),降低吹損和噴濺,同時找出影響冷軋合格率關(guān)鍵因素,優(yōu)化冷軋工藝控制,計劃每年為攀鋼節(jié)約超過千萬元成本。
協(xié)鑫光伏
協(xié)鑫光伏
全球領(lǐng)先的光伏及新能源集團
電池切片良品率提升 1%
協(xié)鑫光伏
電池切片良品率提升1%

客戶痛點:

協(xié)鑫光伏太陽能電池硅片生產(chǎn)出現(xiàn)了次品率升高的情況,由于難以定位原因?qū)е律a(chǎn)效率降低,致使生產(chǎn)成本升高。

解決方案:

工業(yè)人工智能大模型(AIGC)全方位監(jiān)控生產(chǎn)過程中的實時參數(shù)曲線并構(gòu)建核心部件的健康指數(shù)模型,在識別關(guān)鍵因素的基礎(chǔ)上進(jìn)行參數(shù)推薦,最終提升良品率。

實現(xiàn)價值:

通過對太陽能電池硅片生產(chǎn)過程進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)的推薦,切片良品率提升了1%。為企業(yè)帶來了巨大的成本節(jié)約。
中策橡膠
中策橡膠
中國最大的輪胎生產(chǎn)企業(yè)
橡膠密煉合格率提升 5%
中策橡膠
橡膠密煉合格率提升5%

客戶痛點:

中策橡膠在橡膠密煉(橡膠生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié))過程中的能耗和次品率受原材料及生產(chǎn)環(huán)境影響很大,導(dǎo)致綜合生產(chǎn)效率波動大,生產(chǎn)成本控制難。

解決方案:

工業(yè)人工智能大模型(AIGC)應(yīng)用于橡膠生產(chǎn)環(huán)節(jié),根據(jù)密煉過程參數(shù)實時數(shù)據(jù)構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)(如:排膠時刻的特征、膠料監(jiān)測結(jié)果等),建立決策樹模型,推薦最優(yōu)的工藝參數(shù),最終降低能耗,提升密煉合格率。

實現(xiàn)價值:

通過最優(yōu)參數(shù)推薦,優(yōu)化密煉工藝,門尼值標(biāo)準(zhǔn)差(密煉工藝關(guān)鍵參數(shù))降低了14%,密煉時長減少10%,密煉溫度降低6%,大大降低了能耗,合格率整體提升5%。
恒逸石化
恒逸石化
全球PTA產(chǎn)能第一的化工企業(yè)
燃燒鍋爐煤耗量節(jié)省了 2.6%
恒逸石化
燃燒鍋爐煤耗量節(jié)省了2.6%

客戶痛點:

自動化燃煤鍋爐操作主要依托人工經(jīng)驗,能源煤炭燃燒成本較高,而傳統(tǒng)燃燒工藝已經(jīng)很難大幅度提升煤炭燃燒效率。

解決方案:

恒逸石化與天潤智力組成包括企業(yè)生產(chǎn)部門、信息化部門與數(shù)據(jù)科學(xué)家的聯(lián)合團隊。 通過工業(yè)人工智能大模型(AIGC)對鍋爐燃燒涉及的數(shù)百個變量間的邏輯關(guān)系做實時動態(tài)的參數(shù)綜合分析,構(gòu)建動態(tài)的燃煤優(yōu)化模型,并根據(jù)燃燒場景實時分析最優(yōu)組合參數(shù),平均每10分鐘推薦1 次最優(yōu)鍋爐設(shè)定參數(shù),從而提升燃煤效率。

實現(xiàn)價值:

鍋爐噸蒸汽煤耗降低2.6%,每年節(jié)省數(shù)千萬的燃煤成本。
攀鋼集團
攀鋼集團
全球第一的產(chǎn)釩企業(yè)
降低鋼鐵料消耗、優(yōu)化冷軋控制工藝
攀鋼集團
降低鋼鐵料消耗、優(yōu)化冷軋控制工藝

客戶痛點:

攀鋼集團需要通過降低鋼鐵料的消耗,實現(xiàn)減少原料投入及優(yōu)化能耗成本,從而提升企業(yè)的整體綜合競爭力。

解決方案:

攀鋼集團重點引入了天潤智力工業(yè)人工智能大模型(AIGC),實現(xiàn)優(yōu)化造渣環(huán)節(jié),降低鋼鐵料吹損和噴濺。同時工業(yè)人工智能大模型(AIGC)應(yīng)用到冷軋環(huán)節(jié),找出影響冷軋合格率關(guān)鍵因素,優(yōu)化冷軋工藝控制,提升冷軋效率效益。

實現(xiàn)價值:

預(yù)計實現(xiàn)優(yōu)化轉(zhuǎn)爐煉鋼復(fù)吹和造渣環(huán)節(jié),降低吹損和噴濺,同時找出影響冷軋合格率關(guān)鍵因素,優(yōu)化冷軋工藝控制,計劃每年為攀鋼節(jié)約超過千萬元成本。
協(xié)鑫光伏
協(xié)鑫光伏
全球領(lǐng)先的光伏及新能源集團
電池切片良品率提升 1%
協(xié)鑫光伏
電池切片良品率提升1%

客戶痛點:

協(xié)鑫光伏太陽能電池硅片生產(chǎn)出現(xiàn)了次品率升高的情況,由于難以定位原因?qū)е律a(chǎn)效率降低,致使生產(chǎn)成本升高。

解決方案:

工業(yè)人工智能大模型(AIGC)全方位監(jiān)控生產(chǎn)過程中的實時參數(shù)曲線并構(gòu)建核心部件的健康指數(shù)模型,在識別關(guān)鍵因素的基礎(chǔ)上進(jìn)行參數(shù)推薦,最終提升良品率。

實現(xiàn)價值:

通過對太陽能電池硅片生產(chǎn)過程進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)的推薦,切片良品率提升了1%。為企業(yè)帶來了巨大的成本節(jié)約。
中策橡膠
中策橡膠
中國最大的輪胎生產(chǎn)企業(yè)
橡膠密煉合格率提升 5%
中策橡膠
橡膠密煉合格率提升5%

客戶痛點:

中策橡膠在橡膠密煉(橡膠生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié))過程中的能耗和次品率受原材料及生產(chǎn)環(huán)境影響很大,導(dǎo)致綜合生產(chǎn)效率波動大,生產(chǎn)成本控制難。

解決方案:

工業(yè)人工智能大模型(AIGC)應(yīng)用于橡膠生產(chǎn)環(huán)節(jié),根據(jù)密煉過程參數(shù)實時數(shù)據(jù)構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)(如:排膠時刻的特征、膠料監(jiān)測結(jié)果等),建立決策樹模型,推薦最優(yōu)的工藝參數(shù),最終降低能耗,提升密煉合格率。

實現(xiàn)價值:

通過最優(yōu)參數(shù)推薦,優(yōu)化密煉工藝,門尼值標(biāo)準(zhǔn)差(密煉工藝關(guān)鍵參數(shù))降低了14%,密煉時長減少10%,密煉溫度降低6%,大大降低了能耗,合格率整體提升5%。
盾安風(fēng)電
盾安風(fēng)電
中國風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)軍企業(yè)
降低運維成本 30%
盾安風(fēng)電
預(yù)警風(fēng)機嚴(yán)重故障,降低30%的運維成本

客戶痛點:

傳統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電機維護(hù)主要是在故障發(fā)生后,事后發(fā)現(xiàn)維修復(fù)雜,維修周期長、維修費高昂,同時停機造成巨額的經(jīng)濟損失。

解決方案:

利用溫度傳感器對整個風(fēng)機的溫度測點進(jìn)行實時監(jiān)控,同時對海量溫度數(shù)據(jù)實時分析,構(gòu)建風(fēng)機異常檢測與感知預(yù)測模型,提前識別風(fēng)機運行異常并預(yù)警。

實現(xiàn)價值:

提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)機潛在的問題故障,變大修為小修,大幅降低維修成本,縮短維修時間,降低30%左右的年運維成本。
天合光能
天合光能
全球領(lǐng)先的光伏及新能源集團
A品比例提升了 7%
天合光能
A品比例提升了7%

客戶痛點:

電池片生產(chǎn)工序繁多、工藝極其復(fù)雜,依靠傳統(tǒng)的分析方式已經(jīng)很難在品質(zhì)提升上取得突破性的進(jìn)展。

解決方案:

基于對電池片全生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)的整理與打通,識別影響電池片質(zhì)量的關(guān)鍵工序與核心因素,利用智能算法對核心參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化推薦,并在產(chǎn)線的對比測試中不斷調(diào)優(yōu),最終提升電池片的A品占比。

實現(xiàn)價值:

通過對天合光能生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的優(yōu)化,幫助天合光能實現(xiàn)了A品比例7%的提升,幫助天合光能進(jìn)一步鞏固在行業(yè)中的領(lǐng)先地位。
迪森股份
迪森股份
國內(nèi)能源綜合服務(wù)領(lǐng)先企業(yè)
鍋爐異常預(yù)警準(zhǔn)確率近 80%
迪森股份
鍋爐異常預(yù)警準(zhǔn)確率近80%

客戶痛點:

鍋爐關(guān)鍵部件發(fā)生故障后,客戶很難快速定位發(fā)生故障的部件,維護(hù)時間長,致使設(shè)備停機造成的損失比較嚴(yán)重。

解決方案:

基于工業(yè)鍋爐系統(tǒng)的實時監(jiān)控數(shù)據(jù),針對鍋爐的主體部分及其主要輔助裝置/部件(如給料機、引風(fēng)機、送風(fēng)機、省煤器、空氣預(yù)熱器、布袋除塵器等)的每一個子系統(tǒng)搭建了相應(yīng)的“基于殘差的異常預(yù)警模型”,對鍋爐的主體和各個部件的異常狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警,輔助故障定位,減少因故障對業(yè)主帶來的生產(chǎn)損失,優(yōu)化備件資源。

實現(xiàn)價值:

通過對自動化燃燒鍋爐運行過程的測點進(jìn)行分析和建模,對異常狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警,輔助故障定位,優(yōu)化備件資源,減少因故障對業(yè)主帶來的生產(chǎn)損失。
京信通信
京信通信
全球領(lǐng)先的無線通信制造商
提升產(chǎn)品調(diào)測效率 43%~100%
京信通信
提升產(chǎn)品調(diào)測效率43%~100%

客戶痛點:

客戶生產(chǎn)的通信產(chǎn)品需要進(jìn)行嚴(yán)格測試,但測試內(nèi)容點數(shù)百個,測試周期長,耗時與成本高。

解決方案:

工業(yè)人工智能大模型(AIGC)應(yīng)用于京信通信的產(chǎn)品質(zhì)量測試領(lǐng)域,對測試點與產(chǎn)品質(zhì)量結(jié)果進(jìn)行建模分析;分析海量測試數(shù)據(jù)結(jié)果與質(zhì)量關(guān)系,找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵測試內(nèi)容點,同時對產(chǎn)品調(diào)試調(diào)測過程中的參數(shù)進(jìn)行關(guān)系挖掘分析,分析可優(yōu)化關(guān)系指標(biāo)。

實現(xiàn)價值:

產(chǎn)品的調(diào)測效率提升了43%~100%,從而大幅降低產(chǎn)品測試周期與成本,同時保障了生產(chǎn)連續(xù)性。

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