中控TPT小助手
流程工业的安全管理，正在进入一个新阶段。
化工、石化、钢铁冶金等连续生产企业，DCS、SIS、HSE 等系统已经沉淀了大量生产与安全数据，但真正遇到异常工况时，仍普遍面临三个问题：预警不够早、报警看不懂、处置依赖经验。
随着 AI 技术进入工业现场，安全管理的重点也开始从“记录风险、响应风险”，转向“预测风险、诊断风险、辅助处置”。
基于中控技术时间序列大模型平台TPT的“AI+安全”场景化解决方案，将报警预警、根因诊断、智能巡检与安全管理贯穿为一套完整闭环，帮助企业提升异常工况的响应效率与安全管理水平。
01
内操智能化
让报警不再靠经验判断
当几十条报警同时出现时，操作员最耗费时间的往往不是操作，而是分析。TPT平台围绕报警处置，完成四个关键环节:
提前预警
基于时间序列趋势预测，在参数超限前 3–15 分钟识别异常，为现场争取处置时间。
报警优化
自动完成报警分级、过滤和关联分析，减少仪表干扰、重复报警等无效信息，无效报警压降 60%以上。
根因诊断
自动梳理上下游变量关系，还原异常传播路径，帮助操作员快速锁定根因。
智能处置建议
根据诊断结果生成分级处置方案，明确操作顺序，将异常工况平均处置时间由45分钟缩短至5分钟以内。
02
外操少人化
让现场风险24小时可见
高温、高压、易燃易爆区域需要持续监控，仅靠人工巡检难免存在盲区。TPT平台结合中控技术的巡检机器人、物流机器人及人形机器人，实现现场全天候智能巡检。
行为识别
通过视觉分析技术，自动识别安全帽佩戴、人员闯入、跌倒、违章作业等异常行为，及时发现人员安全风险。现场违规行为识别准确率超过 90%。
状态监测
对现场仪表、设备及环境状态进行持续监测，实现表计读数识别、跑冒滴漏检测、烟火识别、红外测温、气体检测等功能，及时发现设备和环境异常。
03
安全管理自主化
让数据真正变成决策
企业在生产过程中积累了大量安全生产数据，如何进一步挖掘这些数据的价值，是安全管理智能化的重要方向。
在原有系统数据基础上，TPT平台生成的智能体对安全数据进行融合分析，形成持续运行的智能诊断机制。
动态风险四色图
综合固有风险与实时工况，形成全厂风险热力分布，哪里风险最高，一屏可见。
QRA定量风险评估
模拟事故影响范围，为装置布局优化、应急预案和重大危险源管理提供依据。
安全自主诊断
定期评估设备、工艺、人员等全要素风险，自动发现潜在隐患并形成整改建议。
04
从预警到处置
AI+安全正在产生可量化价值
广西华谊能化应用TPT平台后，关键参数预警准确率达到95%，异常处置优化准确率达到98%以上；同时，DCS报警次数由 13.7次/班降至1.4次/班以内，装置月度平稳率由 73.3%提升至90%以上。
“AI+安全”解决方案已覆盖异常预警、报警优化、现场巡检、安全管理等多个场景，并在相关应用中形成了以下可量化成效：
异常识别 | 提前3–15分钟预警 |
非计划停车 | 下降30%–40% |
处置失误率 | 下降60%+ |
工艺类隐患 | 下降70%+ |
无效报警 | 下降60%+ |