水轮机是水电站的核心发电设备，其安全生产运行是水电站运营的关注重点。传统水电站依赖人工巡检和维护，且受限于地理环境（如偏远山区），一旦出现设备故障无法及时解决，将会造成机组停机损失。协助水轮机制造商打造“云+端”远程智慧运维系统，让水轮机业务专家们在远程的中心端可用业务语义访问大量资产化数据，基于内置算子与建模框架训练“设备健康评估、预警及故障诊断”模型，并在统一技术框架下实现水电站本地化部署，最终通过远程智慧运维，保障设备稳定，提高发电效率。
实现广泛商用：该远程智慧运维系统已经在葛洲坝、安康、李家峡、白鹤滩等 20多座 国内外大型水电站落地。
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
帮助客户成功：在智慧化产品升级的助力下，客户在某项目招标中一举拿下 12台套设备+智慧服务 订单，创行业记录。
提高创新效率：诊断模型的开发效率提升 80% ，并可实现一键部署，支持该企业的设备专家一年内开发出 上百个 诊断及预警模型。
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。
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。
高效应对：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%
提前预警：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。
降低隐患：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
异常预警：及时发现并处理单井状态的异常偏离情况，实现“视况干预”，并提供动态调参建议，增强安全生产环境。
决策提速：辅助地质人员科学精准地识别转生产阶段的最佳时机，每口井的转投产决策从3天人工分析缩短到 10分钟算法输出
SAGD是一种过程复杂的稠油生产工艺，相较于传统稠油生产采收率可提升10-20%。然而，受限于许多井下作业的不可预见性和不可观测性，油田面临蒸汽注入误差大、潜力井识别难、劣化趋势不能及时发现等问题。“SAGD稠油智能分析系统”通过大小模型融合的方式，统一访问数据平台与企业知识库，通过时序模式挖掘与多变量的系统动力学关系建模，构建生产异常预警算法和潜力井识别模型，实现对注采过程的实时感知、异常预警和智能决策支持。
潜力井识别：以往只能凭经验分配蒸汽，现在自动识别潜力井，推荐合适的调控参数。系统上线当月就识别出12口潜力井，调整后预期注采比提升1%，日均产液量提高 2%
“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
巡检效率提升 180 倍，降低爬塔风险，偏差发现周期缩短 93.3%
以22座风场共650台机组，预计年发电量提升3.42%，年新增收益266.47万元
实际运行效果经过第三方权威实证
偏航对风偏差是风力发电机组发电量背后的“隐形杀手”之一。当风电机组偏差超过5度，发电量损失0.7%，当机组偏差超15度，损失将进一扩大到 6.7%，常年累计下来是一笔巨大的损失。构建“数理统计+设备机理”驱动的偏航对风偏差智能诊断系统，解决数据质量问题与跨品牌多机型参数适配难题，自动识别对风偏差，可在不断变化的风资源中持续改进发电效率。
优化运维决策，降低综合运维成本：健康评估与故障预警功能可减少 30-50% 的非必要停机检修，单次检修成本约降低 15-25%
强化设备状态感知，降低安全风险：全系统特征实时分析可将设备状态感知准确率可提升90% 以上，关键故障识别滞后时间可缩短至 80%
赋能后服务市场，提升服务附加值：远程监测与诊断可将现场服务响应时间可缩短85%，服务效率提升 60% 以上
统一收集和管理汽轮机产品全生命周期数据，支持汽轮机制造商开拓后服务市场的各阶段智能化需求，打造“云+端” 远程监测与智能诊断云平台，通过平台将数据、知识、过程与人有机结合，为设备专家构建统一集成的模型研发环境，加速故障诊断模型软件化与服务化，为电厂用户提供整套的智慧产品，提高机组运行安全性，降低运维成本。
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
异常识别：在设备工况数据均显著低于国标报警值，现场人员未发现异常的情况下，可
提前半月 精准定位设备异常参数（如振动值偶发大幅波动）
实例验证：某项目执行过程中，系统现场提示某振动变送器故障，进行更换后故障消除。
空分设备广泛应用于冶金、煤化工及气体供应领域，其中空压机作为关键设备，负责将空气压缩至后续工艺所需压力，其性能直接影响系统稳定性和能效。但传统基于国标的固定报警阈值和多级报警阈值，不能满足提前发现故障和预测性维修的需求。通过空压机设备数据建模，并根据工况、负荷和室温等因子建立动态阈值，可以提早发现基于历史样本数据上的异常现象，实现空压机健康评估与异常预警。
作为电解槽直接管理者，工区长的经验水平直接决定电解槽运行稳定性与铝产量。通用大模型构建电解铝行业垂直AI模型，率先实现“一槽一策”的自主控制机制，为工区长提供专业、高效、科学的工作辅助，精准研判电解槽的运行状况以及未来发展趋势，助力现场管理更加科学、高效。
降低人工操作负担与干扰：针对NB调整频度高、设定电压调整不及时等问题，可实现工作内容的实时监测与精准反馈，及时提醒工区长开展必要调整，降低了50%现场重复性工作，也规避了人为过度调整对电解槽运行的干扰。
保障电解槽调参的科学性与一致性：通过分析电解槽趋势变化，为工区长提供科学调参建议，避免了依赖单一短期数据或经验的盲目调整；同时消除了不同工区长因经验、方法差异导致的调参差异化，保障了参数调整的统一性，进一步维护了槽况稳定。
提升电解槽运行性能与寿命：冷热转换周期从14天延长至 18天，减轻了冷热交替对槽体的损耗，延长了电解槽寿命；分子比波动幅度降低 15%，稳定在 2.15~2.35 的最佳管控区间，同时噪声均值有4.5mv降至 4.2mV、极端值出现次数减少15%，提升了电解槽整体运行稳定性与指标合格率，为经济效益提升筑牢基础。
AI工区长界面展示
AI工区长对冷热槽判断及依据说明、对氟化盐添加量推荐
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
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。
生产效率提升：在其他配套未调整的前提下，整体生产效率提升8.7% (unit/ perheadcount)，生产员工效率得分提升28%
人力精准调度：全员精准计划、监控、预测，建设跨车间、跨工厂实时人力资源共享的敏捷工厂运营能力，提升人员利用率
全球领先的SMT加工制造企业，希望客观评价产线员工绩效，并及时有效指导员工工作效率提升，以数据赋能每位现场DL和技术员，激发正向绩效运营体系。通过建立机台数据与生产过程的关联，以设备、生产计划、质检等客观数据来建立员工绩效数字化评价体系，实现生产人员绩效立体量化评估，并合理适配排班计划，减少低效或无效工作时间，提升员工满意度与生产效率。
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1%-3%
单晶硅拉晶生产工艺参数依赖人工经验设定，单台设备需3-10分钟，80-100台/片区耗时过长，效率低下，并且人工调整导致拉晶成功率波动较大（5-10%），失败后需频繁干预，增加物料、时间浪费。通过对关键参数特征进行虚拟量测，并结合业务机理进行调温参数智能推荐，以可解释机器学习模型和优化算法，实现高效精准的一致控制，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 10倍：约90%正常情况下，实现了工艺参数的自动下发；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
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
