中控TPT小助手
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2026年，“人工智能+制造”持续推进，人工智能正加速从技术探索走向生产一线。
工业AI的价值，最终要在产线上接受检验。
10月16日，在宁波举行的“定义下一代工业——人工智能赋能新型工业化深度行（流程工业）暨工业AI成果发布会”上，四家流程工业代表企业分享了中控时间序列大模型TPT进入生产核心环节后的实践成果。
01
万华化学
装置报警总量下降50%
化工生产中，工艺参数相互影响，异常如果不能及时发现，可能进一步影响装置稳定运行。
在万华化学（宁波）氯碱有限公司，基于TPT构建的多类数字员工，已应用于多个生产环节。目前，装置报警总量下降50%，预警准确率超过95%；废水处理、精准投料、电解负荷调配等工序实现自主运行，年创造价值超千万元。与此同时，万华化学在蓬莱、烟台基地落地了两个“无人调度”标杆项目，每年节省数百万元人力成本。
万华化学（宁波）氯碱有限公司：
浙江省规模最大的氯碱生产企业之一
02
山东京博控股
异常提前5—30分钟预警
炼油装置连续运行，工艺异常往往不是突然出现的。能否从实时数据中捕捉早期变化，为操作人员争取处置时间，是提升装置运行水平的关键。
山东京博控股集团正推动 TPT与流程制造深度融合、中试平台与工业生产数据-业务融合。其石化炼油装置已实现工艺异常提前5—30分钟预警，报警次数降低90%，单套装置年综合经济效益超过500万元。后续，相关应用还将向炼油岛、化工岛、新材料岛、公共岛等更多装置与场景拓展，推动全链路闭环优化。
山东京博控股集团：
中国500强企业，业务覆盖石化及相关产业
03
内蒙古中煤
年减排二氧化碳约7000吨
煤质变化会影响气化炉的运行状态。面对复杂多变的生产工况，如何及时预测变化、调整操作策略，并兼顾生产效率与能源利用，是煤化工生产优化的重要课题。
内蒙古中煤远兴能源化工，基于TPT构建的应用围绕“煤质预测—风险预警—生产优化”展开，在煤质实时预测、智能控制和实时寻优三大场景取得进展。项目实施后，气化炉装置波动率降低35.98%，操作频次平均降低85.62%，有效气产量提升0.55%，单炉综合经济效益提升816万元，年减排二氧化碳约7000吨。
内蒙古中煤远兴能源化工：
主营煤制甲醇的大型煤化工企业
04
镇海炼化
设备异常识别率超95%
对于大型炼化企业而言，安全、质量、低碳与效益相互关联。工业AI不仅要能够识别工艺异常，还需要辅助设备诊断、生产操作优化，并覆盖更多现场风险管理场景。
在中石化宁波镇海炼化有限公司，TPT围绕生产运行关键环节开展应用，探索构建覆盖安全、质量、低碳、效益的全价值链智能化场景。
在生产操作侧，TPT用于工艺异常预测预警、设备异常评估诊断，以及生产操作优化、节能降耗和产品结构优化等场景：内操端实现异常波动提前5—10分钟预警，设备异常识别率超过95%；化验频次降低20%，高附加值产品收率提升0.2%。
中石化宁波镇海炼化有限公司：
我国最大的石油炼制及石油化工产品制造企业
05
工业AI的价值正在产线上兑现
四家企业，面对不同的工艺流程与生产难题，却展现出相似的应用方向：
更早发现异常： 提前识别工艺波动，为生产处置争取时间。
更好优化生产： 结合工业数据与工艺知识，改善装置运行和操作效率。
更有效创造价值： 将应用成效落实到报警、操作频次、生产指标、经济效益等具体维度。
工业AI进入工厂，不能止步于模型分析。它还需要理解工业现场的运行规律，适应复杂工况，并持续接受真实生产的检验。
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