通过智能预警和分析诊断，降低运维工程师人工检查、专家诊断工作量 50% 以上

实现设备异常的提前预判，将运维反应时间窗从分钟/小时延长到周，减少安全隐患

电站运维智能化水平低，依赖大量人工且效果欠佳，构建AI运维智能体，实现从感知问题到维修决策的自主运维，主动巡视并智能评估设备健康状态、自主完成设备故障分析，主动发现设备最优运行模式，提供最佳运维决策方案，并实现工作提醒、风险识别、计划排程等日常服务。

代替部分人工决策，通过方案推荐，可解决80% 的设备重复性故障，提高决策效率

识别潜在失效模式与异常模式，制定策略，提升巡检维修效率20%；评估压缩机健康状态，识别潜在异常，提升检维修效率10%

针对持续劣化趋势的故障，可以提前2-3天报警

大型压缩机作为油气集输的核心设备，其故障问题复杂，影响大，损失高，定期检修仅能覆盖18%的设备故障，生产中断和设备维修造成的经济损失可达几十万至百万元。油田集输站压缩机预测性维护，结合设备工况，构建热力学评估、参数一致性分析和状态偏离评价模型，实现设备健康状态精准评估，攻克设备预测性维护落地难的核心障碍。

降低压缩机故障隐患，降低生产中断、产量降低等运营风险，有效削减直接与间接维修成本，预计每年可减少经济损失超百万元，助力企业降本增效

水轮发电机联接紧固件非常重要，但由于冲击负荷大、水力流场复杂、温度变化、腐蚀、载荷变幅大等不利因素导致螺栓疲劳、松动或断裂等连接失效问题，造成机组重大事故。水轮机螺栓状态实时监测与智能预警系统，能实时精确地监测螺栓预紧力、应力、伸长量等数值，基于AI算法自适应捕捉超声回波波形，避免阈值法测量时因电磁干扰、振动、受力突变等因素导致跳波所带来的误差，准确率高。

精准的监测和评估有助于合理安排螺栓的维护和更换，设备寿命延长 20%

智能监测系统减少了人工检测的需求，运维效率提高 30%

通过实时监测和智能预警，及时发现螺栓松动和过载问题，避免重大事故发生，事故风险降低 50%

通过阀门健康评价和诊断模型的全天候、全自动状态监测和分析，替代约 80% 的人工巡视工作量、50% 的专家诊断工作量。

填补气动调节阀在线监测技术空白，打破细分领域国外厂家技术垄断，为阀门智能化与国产化打下良好基础。

近年来，国内核电厂因气动调节阀引发的机组瞬态事件呈递增趋势，阀门作为核电厂关键工艺位置的调控设备，传统检修手段存在不足，难以及时发现或复现运行期间存在的隐惠。构建感知、评价、预警、诊断、维修决策一体化的智能监测系统，对阀门关键部件和设备整体进行健康度评价，针对阀门典型异常进行主动识别与故障诊断。

“双碳”目标下，燃煤电厂深陷节能减排困境，燃煤成本占运营总成本的70%，深度调峰，低负荷运行、频繁变工况的运行常态下，仍需要燃煤机组提高燃煤效率；同时，NOx排放大以及SCR入口浓度高将增加氢耗和设备腐蚀风险。基于多算法比较的锅炉燃烧优化系统，适应不同负荷和环境条件，实时动态优化参数，实现热效率与NOx协同优化。

优化解中，风门开度调整量绝对值大于5%的比例超 70%，大于10%的比例超过 50%

最大优化空间接近1%，百万千瓦电厂全年平均优化效益约 300万

NOx降低幅度：5~80mg/Nm3

不同产品规格和轧制工况需动态调整工艺参数，传统方式严重依赖人工经验，导致质量波动大、试轧成本高、非正常设备损耗高，通过工艺知识图谱与智能建模和优化算法融合，构建自学习的调参引擎，实现精准、实时的参数推荐，响应速度达分钟级。

效率跃升：单次调参时间从 30分钟缩短至 3分钟，效率提升 10倍，生产节奏显著加快

设备健康：非正常损耗轧辊数量减少 72%，换辊周期预测误差＜8%

质量与成本：试轧次数从3±1.2次降至稳定≤3次（达成率92%），尺寸超差率降低 58%，年减少试轧废钢 3000吨

降本增效：燃料与能耗降低2%，年经济效益超 100万元

绿色转型：减少无效燃烧，助力企业达成 CO2减排 目标，响应国家双碳战略

质量跃升:f-CaO超标率从10~15%降至 3%，质量返工损失减少 85%

水泥关键质量指标游离氧化钙（f-CaO）的检测和控制严重滞后，从窑内煅烧到检测结果需经历

3-5小时延迟，导致质量波动大、能耗高、碳排放超标。基于f-Cao软测量预测模型的优化控制，实现“分钟级预测 + 实时反馈调控”的全链路优化，趋势预测准确率超95%，f-Cao超标率大幅降低，同步实现质量效益与双碳目标

保生产：7×24小时 状态监控，保障连续生产稳定性

提效率：关键部件周转率提升 20%，减少非计划停机

助国产：提升国产设备可靠性，推动 国产化替代 进程

降损失：异常提前预警，降低除泡设备异常致报废率 30%+

半导体封装工艺（底部填胶/灌封/OCA贴合/点胶）中，气泡问题导致良率下降10%-15%，除泡机是消除气泡的核心设备，设备故障可能导致整批次芯片报废，高端除泡设备长期依赖进口，国产化除泡设备提高可靠性需求迫切。除泡设备全生命周期数据驱动的预测性维护系统，在异常发生前24h对设备状态进行提前感知并采取维护措施。

成功率提升 3%，拉晶整体成功率提升至稳定高位，质量波动率从5%-10%降至0.2%-1%

单晶硅拉晶生产工艺参数依赖人工经验设定，单台设备需20-30分钟，80-100台/片区耗时过长，效率低下，且人工调整导致拉晶成功率波动（5%-10%），失败后需频繁干预，增加物料、时间浪费。基于业务机理与智能监控的调温参数推荐系统，以可解释机理模型实现高效精准控制，实时监测模型稳定性（MTBF＞150天，MTTR＜2h），偏差率低于人工调整，保障长期可靠性。

效率提升 4倍，参数设定时间从20-30分钟/台缩短至 5分钟内，人机比降低 50%，人力成本显著优化

快速复制，支持多厂区、多型号设备参数一键匹配，可满足全国 10000+拉晶炉快速部署需求

OLED TFT生产工艺复杂，涉及几十个工艺站点和上千个制程参数，人工排查质量问题耗时数小时，且缺乏有效分析手段，难以快速识别和定位异常参数。尤其是良率爬坡阶段，不同质量问题层出不穷，未及时解决的问题可能与新问题耦合，进一步加大分析难度，造成长时间质量不良。融合大数据动态基准与专家诊断经验的专家辅助决策根因诊断系统，可快速精准定位异常工序和制程参数，显著节省人力与提升质量，加速良率爬坡。

快速定位质量异常根因，加速良率爬坡的生产过程，有效减少质量问题耦合带来的分析难度，显著提升生产效率和产品质量

平均单次排查时长从0.5~2天降低至15-60分钟，效率提升 90%以上

良率提升：整体良率由常年平均75%提升至 80%以上，显著高于市场平均水平，有效提升产品竞争力

光学镜片压铸过程对温度、压力等参数要求极高，然而进口设备黑箱封装，压铸工艺的关键参数管控缺失，温度控制曲线特征复杂，缺乏有效分析手段，难以快速定位问题根因，良率提升面临瓶颈。通过关键工艺参数特征的智能提取及管控，快速识别关键特征，精准定位影响良率的核心管控因子，识别关键工艺特征的管控区间，提前识别和干预质量风险，实现主动管控。

人力节省：通过及时有效的质量预警和干预调控，减少后期质量问题处理工作量，节省大量人力成本

精密制造行业中，由产品质量风险和问题引起的客诉是企业第一优先级事项。因客诉停线排查耗时1-2周，且传统流程信息孤岛严重，报告编制耗时且口径不统一，影响客户满意度。构建质量数据驱动的客诉快速响应系统，实现全流程闭环管理，支持秒级全维度追溯，实现客诉响应效率与质量管控能力的双重突破。

响应时效从周级降至小时级：任一Lot/Panel/PCS的全流程数据查询从人工数天缩短至秒级，客诉处理周期从跨部门协作的1-2周压缩至 2-4小时

质量风险主动拦截率提升 60%：从事后客诉，到生产现场事前/事中对可能的质量风险（如ET阻值离散）及时卡控干预，减少客诉

自助式客诉分析平台，报告生成效率提升 80%

精密制造行业中既有各类报表，无法满足产线各类数据新需求（客诉、NPI、质量异常等），生产数据传递不及时、不透明、不准确，导致生产运营效率低。构建AI驱动的质量数据交互平台，融合数据、模型、行业知识和专家经验，通过自然语言与数据的交互，在AI助手的辅助下，有效发现问题和解决问题，实现业务敏捷响应。

生产现场及时反馈，快速响应和决策，从周到天/小时 ↓

个性化的培训和指导，提升一线员工的质量意识和技能水平

赋能工程师自主创新，减少 80% 低水平重复性脑力劳动，提高人效 ↑

持续积累并改善质量控制的经验和最佳实践