成果一：高溫?cái)D推軟硬一體化智能控制系統(tǒng)

高溫?cái)D推是金屬塑性加工的關(guān)鍵工藝，廣泛應(yīng)用于航空航天、軍工、汽車、軌道交通等高端制造領(lǐng)域，其以高溫環(huán)境下的模具壓力迫使金屬坯料塑性變形，獲得目標(biāo)形狀與性能。但受工藝復(fù)雜性、工況波動(dòng)性、人工依賴性等因素影響，傳統(tǒng)高溫?cái)D推工序存在產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性差、生產(chǎn)效率低、工藝調(diào)試周期長(zhǎng)、資源消耗大、人工依賴性強(qiáng)等痛點(diǎn)。

數(shù)據(jù)分析與工業(yè)軟件團(tuán)隊(duì)面向光纖高溫推擠工序“外徑易突變、人工盯盤強(qiáng)依賴、控制滯后”的現(xiàn)場(chǎng)痛點(diǎn)，構(gòu)建了“預(yù)測(cè)模型 + 模型預(yù)測(cè)控制”的一體化智能控制方案，將傳統(tǒng)“超限報(bào)警—人工補(bǔ)救”的被動(dòng)模式升級(jí)為“趨勢(shì)預(yù)測(cè)—提前干預(yù)”的主動(dòng)控制。關(guān)鍵技術(shù)通過本地化高頻數(shù)采與PLC寄存器統(tǒng)一映射，穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)10Hz高保真數(shù)據(jù)獲取，解決云端讀取1Hz、易丟包導(dǎo)致的“質(zhì)與速”瓶頸，為閉環(huán)控制提供低延遲“感知神經(jīng)”；采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)建模，并在MPC框架下在線求解最優(yōu)牽引/推擠速度控制量，實(shí)現(xiàn)對(duì)?？谕鈴讲▌?dòng)的滾動(dòng)預(yù)測(cè)與約束優(yōu)化控制。

團(tuán)隊(duì)將智能控制能力內(nèi)嵌封裝為“開物”工業(yè)智能控制器，實(shí)現(xiàn)與推擠主機(jī)控制程序的穩(wěn)定集成與一鍵切換，兼顧控制精度與現(xiàn)場(chǎng)可用性。該方案具備多產(chǎn)線復(fù)用與產(chǎn)品適配能力，以穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集為底座、預(yù)測(cè)控制為核心，減少對(duì)“老師傅經(jīng)驗(yàn)”的單點(diǎn)依賴，提升質(zhì)量一致性與生產(chǎn)魯棒性。該解決方案有望在航空航天/軍工領(lǐng)域的高精度難變形材料構(gòu)件制造、汽車領(lǐng)域的輕量化結(jié)構(gòu)件批量生產(chǎn)、船舶/海洋工程領(lǐng)域的大型厚壁構(gòu)件成型等場(chǎng)景推廣應(yīng)用。

成果二：工業(yè)大模型智能體知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)

工業(yè)大模型智能體解決方案是工業(yè)大模型（領(lǐng)域知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)）與智能體架構(gòu)（感知-決策-執(zhí)行-反饋閉環(huán)） 的融合體，具備自主理解工業(yè)場(chǎng)景、跨模態(tài)數(shù)據(jù)分析、動(dòng)態(tài)決策優(yōu)化、自主執(zhí)行任務(wù)的核心能力，區(qū)別于傳統(tǒng)工業(yè)軟件的 “規(guī)則驅(qū)動(dòng)” 和普通 AI 模型的 “單點(diǎn)任務(wù)” 局限。該系統(tǒng)打通 “數(shù)據(jù)-知識(shí)-決策-執(zhí)行”的全鏈路壁壘，賦能研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)維等核心環(huán)節(jié)，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋航空航天、軍工、汽車、裝備制造等工藝復(fù)雜、數(shù)據(jù)異構(gòu)、需求嚴(yán)苛的行業(yè)。

自2017年以來，數(shù)據(jù)分析與工業(yè)軟件團(tuán)隊(duì)深耕工業(yè)人工智能、數(shù)字孿生、大模型和知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域，開發(fā)了AI專用算子庫(kù)“元理”“天工”，支持智能設(shè)計(jì)、生產(chǎn)智能調(diào)控和智能運(yùn)維等場(chǎng)景。自2024年以來，團(tuán)隊(duì)研發(fā)工業(yè)大模型智能體應(yīng)用底層框架，并應(yīng)用到裝備智能運(yùn)維、工控代碼生成、工業(yè)系統(tǒng)調(diào)控和裝備使用模擬訓(xùn)練等場(chǎng)景。工控代碼輔助生成場(chǎng)景，系統(tǒng)引入“工業(yè)代碼垂域大模型”，可理解開發(fā)者意圖，輔助生成標(biāo)準(zhǔn)化控制邏輯代碼，大幅降低編程門檻，減少人為錯(cuò)誤，顯著提升開發(fā)效率與質(zhì)量。設(shè)備智能運(yùn)維場(chǎng)景，系統(tǒng)依托“健康評(píng)估模型”“故障診斷模型”及“長(zhǎng)記憶”機(jī)制，實(shí)時(shí)分析運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)，故障發(fā)生時(shí)快速調(diào)取維修案例定位根因，實(shí)現(xiàn)從“救火式維修”到“預(yù)測(cè)性維護(hù)”的跨越。系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)與控制場(chǎng)景，系統(tǒng)構(gòu)建智能監(jiān)控中心，通過“異常檢測(cè)”“趨勢(shì)預(yù)測(cè)”模型捕捉艦船等狀態(tài)波動(dòng)，借助智能體流程引擎實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)邊界管控，確保高價(jià)值裝備安全高效運(yùn)行。裝備使用智能訓(xùn)練場(chǎng)景，系統(tǒng)利用“裝備導(dǎo)師垂域大模型”打造虛擬化訓(xùn)練環(huán)境，新員工可通過自然語言交互模擬極端工況操作，以“數(shù)字孿生”式訓(xùn)練保護(hù)物理設(shè)備，加速技能轉(zhuǎn)化，解決人才培養(yǎng)周期長(zhǎng)的痛點(diǎn)。該解決方案已在中車、中船和中核等場(chǎng)景應(yīng)用，在高端裝備制造、流程工業(yè)、軍工航空、能源電力等知識(shí)密集型行業(yè)等具有較高的推廣價(jià)值。