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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”模式提供“大數(shù)據(jù)“應用

支持云和端一體化，在“云“上提供了海量數(shù)據(jù)處理能力，為龐大復雜的工業(yè)產(chǎn)線提供數(shù)據(jù)挖掘分析，并實現(xiàn)復雜算法模型訓練。訓練好的智能服務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

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

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：

預計實現(xiàn)優(yōu)化轉(zhuǎn)爐煉鋼復吹和造渣環(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

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，門尼值標準差（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

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：

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

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：

實現(xiàn)價值：

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：

實現(xiàn)價值：

通過對太陽能電池硅片生產(chǎn)過程進行最優(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：

解決方案：

實現(xiàn)價值：

盾安風電

中國風力發(fā)電領(lǐng)軍企業(yè)

降低運維成本 30%

盾安風電

預警風機嚴重故障，降低30%的運維成本

客戶痛點：

傳統(tǒng)風力發(fā)電機維護主要是在故障發(fā)生后，事后發(fā)現(xiàn)維修復雜，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機的溫度測點進行實時監(jiān)控，同時對海量溫度數(shù)據(jù)實時分析，構(gòu)建風機異常檢測與感知預測模型，提前識別風機運行異常并預警。

實現(xiàn)價值：

提前發(fā)現(xiàn)風機潛在的問題故障，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

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，幫助天合光能進一步鞏固在行業(yè)中的領(lǐng)先地位。

迪森股份

國內(nèi)能源綜合服務領(lǐng)先企業(yè)

鍋爐異常預警準確率近 80%

迪森股份

鍋爐異常預警準確率近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，維護時間長，致使設(shè)備停機造成的損失比較嚴重。

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、引風機、送風機、省煤器、空氣預熱器、布袋除塵器等）的每一個子系統(tǒng)搭建了相應的“基于殘差的異常預警模型”，對鍋爐的主體和各個部件的異常狀態(tài)進行預警，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行分析和建模，對異常狀態(tài)進行預警，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

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)品需要進行嚴格測試，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)進行關(guān)系挖掘分析，分析可優(yōu)化關(guān)系指標。

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。