王寬心 工業時序大模型TPT開創流程工業新未來.pdf

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1、 讓工業更智能，讓客戶更成功 股票代碼：688777.SH SUPCON.SW工業時序大模型TPT，開創流程工業新未來ADEHJJJJJ崗位難協同人力短缺經驗傳承難風險難識別質量波動大物耗能耗高碳排放量大利潤空間小生產成本高瓶頸定位難決策效率低數字化轉型慢軟件成本高運維難度大流程工業仍然存在大量未被解決的問題AIGC技術推動人類進入超大規模、多任務、跨模態的大模型階段，使得解決工業核心問題、加速數智化建設成為可能。維度小模型大模型設計理念以業務場景為導向以信息載體為基礎模型精度模型精度低、性能難以提升模型精度高、性能不斷提升業務支撐適用特定場景、維護量大可覆蓋多個場景下游任務可遷移性遷移困難、

2、重復性工作大可跨場景遷移、微調即可泛化能力泛化能力差、覆蓋少量工況泛化能力強、工況覆蓋度大AI技術將成為解決工業問題的核心引擎AIAIGCAGI傳統AI生成式AI通用人工智能現有大模型難以解決工業核心問題 知識問答信息生成代碼生成.異常診斷評估分析運行優化?控制優化瓶頸分析.缺陷檢測外觀檢測圖紙生成CV.LLM溫度、壓力、流量、液位.位移、振動、噪聲.在線組分分析.物耗、能耗、效率.時序數據是表達工業特征的主要載體設備運行質量模擬全設備智能感知平臺全流程智能運行管理與控制系統全流程智能質量監控平臺流程工業過程模擬與設計平臺流程工業時序大模型TPT Time-series Pre-trained

3、 TransformerPRIDEOMCQ-LabAPEX中控工業時序大模型，引領工業邁向AI新時代.x1x2.t0模 擬預 測x1 x2 .xny1 y2 .yn高維狀態空間xn.y1y2yn生成過程控制策略生成操作優化方案生成評估分析報告.流程工業首款時序大模型TPTTPT替代大量工業應用軟件數據集二數據集一數據集三TPT大模型評估診斷控制優化操作優化.模型一模型二模型三評估診斷控制優化操作優化.生產裝置生產裝置0017100)(),/()()(,TRTYCHrVLHSVAdRdTYRYYKVLHSVAdRYdjpjjcrc數據集.TPT統一工業建模過程，覆蓋多場景應用TPT替代工業應用軟

4、件，大幅降低投資成本基礎控制毫秒/秒級數據應 用數 據基于嚴格機理的計算模型混整非線性規劃模型線性規劃模型月級計劃調度實時優化先進控制天級數據小時級數據分鐘級數據基于數據的預測控制模型PID控制等常規控制模型模 型TPT原生應用工業大模型TPT工廠操作系統supOS工藝工程師安全工程師儀表工程師車間主任裝置經理操作員統計員設備工程師TPT支撐多業務融合，大幅提升運行效率TPT原生應用實現提人效、穩運行、增收益目標智問慧答任務駐守智能推薦報告生成運行狀態跟蹤設備健康評估生產效率評價工藝仿真驗證控制優化執行運行操作優化自主監督自主優化基于TPT預測能力溫度、壓力、流量、質量等工藝參數、指標進行精準

5、預測，實現工藝異常識別及動態預警基于TPT模擬與預測能力可實現控制、閥門、儀表等設備健康狀態評估及異常分析，生成評估分析報告在線計算物耗、能耗、質量、碳排放等指標并基于TPT進行預測，對指標異常分析及績效變化趨勢評估TPT替代操作員進行自主監盤TPT替代工藝員進行自主優化由大模型構建裝置過程孿生模型，AI優化模型調用大模型計算裝置最優的操作參數，生成優化結果與方案由大模型構建操作變量間的關系模型與變量間的增益關系，評估最優操作參數的可執行性基于大模型的模擬與預測能力在線模擬各種工況變化對裝置的影響，找出工藝瓶頸并制定優化方案TPT提升生產管理決策效率通過大模型的語言交互可實時掌握裝置生產運行情

6、況和未來趨勢變化根據用戶使用習慣，自動向用戶播報裝置生產運行情況、提醒生產異常根據運行情況，自動向各崗位推薦需要關注的信息，實現“裝置找人”根據裝置運行情況自動生成裝置分析報告并推送相關人員TPT解決大量工業難題TPT解決大量工業難題，推動工業可持續發展TPT+安全工藝異常預警早期風險預測風險動態評價設備健康評估TPT+質量過程質量軟測量質量異常追溯質量趨勢預測質量優化控制TPT+低碳能耗精準預測多能協同優化節能優化控制節能工藝設計TPT+效益工藝流程優化工藝瓶頸分析實時優化操作復雜優化控制行業挑戰應用案例n人工盯盤勞動強度大、隱患難發現n監盤不到位易造成風險或停車事故n工藝異常處置要求周期短

7、、難度大n黑屏操作對異常識別及處置要求高TPT基于海量同類裝置數據訓練，實現了一個模型覆蓋裝置所有工藝參數實時預測預警，自動獲得參數的合理區間及趨勢預測，有效異常風險的預警能力。20件未遂聯鎖300次工藝參數變化10件未遂事故200次不安全行為1次停車1次重大事故任何事故都是可以被提前識別和發現的TPT安全全量工藝參數預測與預警異常過程參數預警預警準確率 離子膜壽命預測等設備費用 全面自主監督決策效率 儀表閥門異常診斷 診斷準確率 TPT同時將裝置工藝及設備參數進行融合訓練，通過一個大模型捕捉所有工藝和設備參數間的內在關系，工藝數據變化情況更早的預測設備異常狀態并定位原因。n長期依賴失效特征庫

8、和專家經驗n大量傳感器卻無法做到提前預警n不同設備異常數據難以有效復用n難以捕捉工藝變化對設備的影響PDF工藝與設備混合預警設備多數據綜合預警設備單參數預警設備單參數報警性 能時 間P-故障預測點D-故障預警點F-故障報警點TPT安全融合工藝參數的設備異常評估行業挑戰應用案例 降低人工操作頻次操作頻次降低 保證裝置平穩運行平穩率提升 降低人工監盤時間調整時長縮短 減少過渡中和造成的物料損失操作成本降低 n原料及過程多變、過程質量難控制n質量波動大、質量不合格頻繁發生n人工試湊控制勞動強度大、耗時長n化工過程的PH值一直是控制難題0 5 10 15 207PHTPT質量質量全過程精準預測與優化控

9、制行業挑戰應用案例降低排放氮氧化物含量 提高自動化水平自控率 保障裝置平穩運行平穩率提升 降低噸蒸汽煤耗能耗 Min(參數波動）優化目標Min(煤耗）母管壓力床層溫度煙氧含量爐膛負壓.給煤量一次風二次風引風量.TPTn大滯后、強耦合、多干擾復雜非線性系統n運行波動大、自動化程度低、操作強度大n受煤質、環境、下游工況波動變化影響大n傳統控制方法難以有效應對、更無法優化TPT通過多變量關系捕捉、關鍵參數軟測量，精準預測母管壓力、床溫等變量變化并通過前饋實現平穩控制，通過TPT模擬獲得最佳操作參數及閉環實時優化。TPT低碳復雜耦合多變過程的節能優化行業挑戰應用案例基于TPT實現電解單元的精準模擬，以

10、總電耗最低為目標優化操作變量，在滿負荷狀態下調整操作，實現用電單耗下降0.63%，平均電耗降低6715.2KWh/天。n電耗成本占總生產成本60%以上n過程復雜難以建立精確機理模型n長期滿負荷運行效益空間不明確n多臺并聯耦合、調整策略難確定Cl2H2H2ONaCl溶液淡鹽水NaOH溶 液離子交換膜TPT效益難以機理建模的裝置運行優化行業挑戰應用案例TPT代替了傳統的集總反應動力學模型，建模耗時更短、準確性更高，已與APEX融合，用于裝置實時優化，預計可提升芳烴收率 0.5%、創效1500萬元/年。n長期高負荷運行、瓶頸難定位n原料來源多變、生產苛刻度高n裝置操作變量多、優化調整難n精確機理建模

11、難、實施周期長重整反應精餾分離精石腦油燃料氣循環氫蒸汽氫氣生成油生成油燃料氣氫氣干氣輕汽油穩定油TPT效益機理與AI融合的裝置混合建模與優化行業挑戰應用進展共鑄工業智能新未來智能工廠的演變路徑TPT時序大模型閥門儀表控制系統LLM工業智能體具備自主感知、分析、決策、執行能力，并能不斷自我學習、自我進化的系統TPT打造工業智能體，引領生產模式變革感 知分 析執 行決 策工業智能體 工業傳感器 在線分析儀 視覺成像.指標計算 算法模型 行業知識.預測預判 優化計算 路徑規劃.控制器 機器人 變頻器.長期記憶、短期記憶理解記憶工業知識、人類意圖意圖識別調度鏈、任務鏈任務拆解TPTTPTTPTTPTT

12、PTTPTTPTTPT自主優化無人操作無人值守無人調度無人工廠未來工廠元人工廠黑屏操作自主監督TPT打造工業智能體，引領生產模式變革助力全球流程工業實現“安全、質量、低碳、效益”四大關鍵目標和可持續發展的工業AI公司人工智能數字化高端化智能化AIGC5S5T綠色化數字經濟智能制造大模型機器人數據要素新質生產力高端制造科技創新國際化S2B行業縱深EBO大數據智能工廠工業4.0綠色經濟元宇宙碳中和碳達峰工業3.0工業軟件新型工業化高質量發展質量基座控制基座模型基座設備基座智能引擎智慧園區智慧實驗室未來工廠綠色能源工業互聯網生態圈自動化工業物聯網數字孿生成為工業AI全球領先企業，用AI推動工業可持續發展客戶至上、合作創新、自律誠信、自我驅動讓工業更智能，讓客戶更成功開心、充實、有價值、受尊重