恒逸石化
全球PTA產能第一的化工企業
燃燒鍋爐煤耗量節省了
2.6%
工業人工智能大模型（AIGC）開放生態建設
秉持“生態?眾創?共盈”的理念，天潤智力聯合生態合作伙伴共建工業人工智能大模型（AIGC）開放平臺，加速推動工業制造的智能化轉型升級。
核心優勢
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為每條工業產線賦予工業人工智能大模型（AIGC）
支持工業領域90%以上的設備與協議，無需改造工業設備與生產流程，產線數據即可實時接入工業人工智能大模型（AIGC）。
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提供數字化的行業知識圖譜
平臺集成與開放了3大行業知識圖譜、19個業務模型、7個行業數據模型以及20+行業算法模型，并提供持續的升級與演進能力。平臺同時提供了算法工廠和知識圖譜構建工具，可持續生成與積累數字化的工業知識。
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數十萬人可持續注入智慧
降低了大數據和AI使用門檻，讓業務專家、工藝師、老師傅能夠輕松使用數據與AI能力，實現人類智慧與工業人工智能大模型（AIGC）的完美結合。同時天潤智力天池平臺20多萬數據科學家構建的國內最大人才庫，為工業人工智能大模型（AIGC）注入持續的外腦智慧。
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“輕服務”模式提供“大數據“應用
支持云和端一體化，在“云“上提供了海量數據處理能力，為龐大復雜的工業產線提供數據挖掘分析，并實現復雜算法模型訓練。訓練好的智能服務能夠以輕量級模式在本地工業”端“部署運行。
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工業人工智能大模型（AIGC）架構圖
恒逸石化
恒逸石化
燃燒鍋爐煤耗量節省了2.6%
客戶痛點：
自動化燃煤鍋爐操作主要依托人工經驗，能源煤炭燃燒成本較高，而傳統燃燒工藝已經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生產部門、信息化部門與數據科學家的聯合團隊。 通過工業人工智能大模型（AIGC）對鍋爐燃燒涉及的數百個變量間的邏輯關系做實時動態的參數綜合分析，構建動態的燃煤優化模型，并根據燃燒場景實時分析最優組合參數，平均每10分鐘推薦1 次最優鍋爐設定參數，從而提升燃煤效率。實現價值：
鍋爐噸蒸汽煤耗降低2.6%，每年節省數千萬的燃煤成本。攀鋼集團
攀鋼集團
全球第一的產釩企業
降低鋼鐵料消耗、優化冷軋控制工藝
攀鋼集團
降低鋼鐵料消耗、優化冷軋控制工藝
客戶痛點：
攀鋼集團需要通過降低鋼鐵料的消耗，實現減少原料投入及優化能耗成本，從而提升企業的整體綜合競爭力。解決方案：
攀鋼集團重點引入了天潤智力工業人工智能大模型（AIGC），實現優化造渣環節，降低鋼鐵料吹損和噴濺。同時工業人工智能大模型（AIGC）應用到冷軋環節，找出影響冷軋合格率關鍵因素，優化冷軋工藝控制，提升冷軋效率效益。實現價值：
預計實現優化轉爐煉鋼復吹和造渣環節，降低吹損和噴濺，同時找出影響冷軋合格率關鍵因素，優化冷軋工藝控制，計劃每年為攀鋼節約超過千萬元成本。協鑫光伏
協鑫光伏
全球領先的光伏及新能源集團
電池切片良品率提升
1%
協鑫光伏
電池切片良品率提升1%
客戶痛點：
協鑫光伏太陽能電池硅片生產出現了次品率升高的情況，由于難以定位原因導致生產效率降低，致使生產成本升高。解決方案：
工業人工智能大模型（AIGC）全方位監控生產過程中的實時參數曲線并構建核心部件的健康指數模型，在識別關鍵因素的基礎上進行參數推薦，最終提升良品率。實現價值：
通過對太陽能電池硅片生產過程進行最優參數的推薦，切片良品率提升了1%。為企業帶來了巨大的成本節約。中策橡膠
中策橡膠
中國最大的輪胎生產企業
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（橡膠生產的核心環節）過程中的能耗和次品率受原材料及生產環境影響很大，導致綜合生產效率波動大，生產成本控制難。解決方案：
工業人工智能大模型（AIGC）應用于橡膠生產環節，根據密煉過程參數實時數據構造訓練數據（如：排膠時刻的特征、膠料監測結果等），建立決策樹模型，推薦最優的工藝參數，最終降低能耗，提升密煉合格率。實現價值：
通過最優參數推薦，優化密煉工藝，門尼值標準差（密煉工藝關鍵參數）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產能第一的化工企業
燃燒鍋爐煤耗量節省了
2.6%
恒逸石化
燃燒鍋爐煤耗量節省了2.6%
客戶痛點：
自動化燃煤鍋爐操作主要依托人工經驗，能源煤炭燃燒成本較高，而傳統燃燒工藝已經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生產部門、信息化部門與數據科學家的聯合團隊。 通過工業人工智能大模型（AIGC）對鍋爐燃燒涉及的數百個變量間的邏輯關系做實時動態的參數綜合分析，構建動態的燃煤優化模型，并根據燃燒場景實時分析最優組合參數，平均每10分鐘推薦1 次最優鍋爐設定參數，從而提升燃煤效率。實現價值：
鍋爐噸蒸汽煤耗降低2.6%，每年節省數千萬的燃煤成本。攀鋼集團
攀鋼集團
全球第一的產釩企業
降低鋼鐵料消耗、優化冷軋控制工藝
攀鋼集團
降低鋼鐵料消耗、優化冷軋控制工藝
客戶痛點：
攀鋼集團需要通過降低鋼鐵料的消耗，實現減少原料投入及優化能耗成本，從而提升企業的整體綜合競爭力。解決方案：
攀鋼集團重點引入了天潤智力工業人工智能大模型（AIGC），實現優化造渣環節，降低鋼鐵料吹損和噴濺。同時工業人工智能大模型（AIGC）應用到冷軋環節，找出影響冷軋合格率關鍵因素，優化冷軋工藝控制，提升冷軋效率效益。實現價值：
預計實現優化轉爐煉鋼復吹和造渣環節，降低吹損和噴濺，同時找出影響冷軋合格率關鍵因素，優化冷軋工藝控制，計劃每年為攀鋼節約超過千萬元成本。協鑫光伏
協鑫光伏
全球領先的光伏及新能源集團
電池切片良品率提升
1%
協鑫光伏
電池切片良品率提升1%
客戶痛點：
協鑫光伏太陽能電池硅片生產出現了次品率升高的情況，由于難以定位原因導致生產效率降低，致使生產成本升高。解決方案：
工業人工智能大模型（AIGC）全方位監控生產過程中的實時參數曲線并構建核心部件的健康指數模型，在識別關鍵因素的基礎上進行參數推薦，最終提升良品率。實現價值：
通過對太陽能電池硅片生產過程進行最優參數的推薦，切片良品率提升了1%。為企業帶來了巨大的成本節約。中策橡膠
中策橡膠
中國最大的輪胎生產企業
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（橡膠生產的核心環節）過程中的能耗和次品率受原材料及生產環境影響很大，導致綜合生產效率波動大，生產成本控制難。解決方案：
工業人工智能大模型（AIGC）應用于橡膠生產環節，根據密煉過程參數實時數據構造訓練數據（如：排膠時刻的特征、膠料監測結果等），建立決策樹模型，推薦最優的工藝參數，最終降低能耗，提升密煉合格率。實現價值：
通過最優參數推薦，優化密煉工藝，門尼值標準差（密煉工藝關鍵參數）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%。盾安風電
盾安風電
中國風力發電領軍企業
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：
傳統風力發電機維護主要是在故障發生后，事后發現維修復雜，維修周期長、維修費高昂，同時停機造成巨額的經濟損失。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控，同時對海量溫度數據實時分析，構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。實現價值：
提前發現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
天合光能
全球領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：
電池片生產工序繁多、工藝極其復雜，依靠傳統的分析方式已經很難在品質提升上取得突破性的進展。解決方案：
基于對電池片全生產流程數據的整理與打通，識別影響電池片質量的關鍵工序與核心因素，利用智能算法對核心參數進行優化推薦，并在產線的對比測試中不斷調優，最終提升電池片的A品占比。實現價值：
通過對天合光能生產關鍵環節的優化，幫助天合光能實現了A品比例7%的提升，幫助天合光能進一步鞏固在行業中的領先地位。迪森股份
迪森股份
國內能源綜合服務領先企業
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：
鍋爐關鍵部件發生故障后，客戶很難快速定位發生故障的部件，維護時間長，致使設備停機造成的損失比較嚴重。解決方案：
基于工業鍋爐系統的實時監控數據，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進行預警，輔助故障定位，減少因故障對業主帶來的生產損失，優化備件資源。實現價值：
通過對自動化燃燒鍋爐運行過程的測點進行分析和建模，對異常狀態進行預警，輔助故障定位，優化備件資源，減少因故障對業主帶來的生產損失。京信通信
京信通信
全球領先的無線通信制造商
提升產品調測效率
43%～100%
京信通信
提升產品調測效率43%～100%
客戶痛點：
客戶生產的通信產品需要進行嚴格測試，但測試內容點數百個，測試周期長，耗時與成本高。解決方案：
工業人工智能大模型（AIGC）應用于京信通信的產品質量測試領域，對測試點與產品質量結果進行建模分析；分析海量測試數據結果與質量關系，找出影響產品質量的關鍵測試內容點，同時對產品調試調測過程中的參數進行關系挖掘分析，分析可優化關系指標。實現價值：
產品的調測效率提升了43%～100%，從而大幅降低產品測試周期與成本，同時保障了生產連續性。
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公安部備案號 11010502032413
