面向工业的人工智能解决方案

基于振动诊断、遥测数据与检修历史训练的机器学习模型，可在事故发生前数天乃至数周预测泵、压缩机、汽轮机和燃气压缩机组的故障。效果：非计划停机减少 20–40%，从定期计划检修转向按设备实际状态检修。

基于企业现有摄像头的视频分析：监控劳保用品佩戴（安全帽、安全带）、检测危险区域内的人员、监控动火作业、检测泄漏与烟雾。效果：减少安全生产违规行为，并自动记录事件，为事故调查提供依据；视频不出企业内网。

面向生产装置与工序的数学模型：预测工况、给出设定值建议、优化能耗与药剂消耗。无需资本投入即可将工序效率提升 3–8%。系统以操作员顾问模式运行——不干预过程控制系统（DCS/PLC）的控制回路。

部署在客户自有基础设施上的本地大语言模型：技术文档与规程检索、面向工程师和调度员的助手、报告自动化。数据不传输至外部云端——满足国家公司的信息安全要求。任何一个 token 都不离开企业边界。