数字孪生与工艺过程优化

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。

解决哪些问题

痛点

各班次工况控制水平参差不齐：在相同进料负荷下，目标产品收率相差 2–5%

解决方案

实时质量软测量（软传感器）+ 基于历史“最佳班次”的最优设定值推荐模型

让所有班次向最佳班次的工况看齐：收率提高 0.5–1.5%

痛点

能源与药剂超耗：工况依据规程和经验选择，而非过程的实际状态

解决方案

物理模型与机器学习的混合：装置数字孪生预测过程对设定值变化的响应（what-if 分析）

能耗与药剂消耗降低 3–7%

痛点

完整的 APC 系统每套装置造价 100 万至 300 万美元，且需要数月的阶跃测试

解决方案

操作员顾问系统（开环）：建议显示在独立屏幕上，对历史数据库只读访问——无闭环控制，无需停车

以一小部分成本获得约 80% 的 APC 效益，且不干预过程控制系统

痛点

等待化验结果需 4–8 小时：操作员只能“按昨天的样品”操作

解决方案

软测量（软传感器）：根据过程参数实时预测质量指标

按实时状态操作，而非依赖滞后的化验数据

痛点

换热器结垢：按日历清洗，燃料消耗损失 1–3%

解决方案

传热系数计算 + 机器学习劣化预测 + 清洗计划优化

进料段燃料成本降低 10–20%

我们处理的数据

  • 过程控制系统历史数据库（PI、PHD）——2–3 年的标签数据
  • 化验分析数据（LIMS）
  • 工艺规程与操作工况表
  • 原料质量数据

客户将获得

  1. 基于历史数据库导出数据的班次差异审计——以货币计算潜在效益
  2. 关键质量指标的软测量（软传感器）
  3. 带设定值建议的操作员顾问界面
  4. 试点期间按班次进行的 A/B 效益评估

什么是工业数字孪生

它不是工厂的三维可视化，而是可运行的过程模型：物理方程与机器学习的混合体，能够实时回答“如果改变设定值会发生什么”和“对于当前原料，哪种工况最优”。在典型的工艺装置上，各班次工况控制水平的差异达 2–5%——数字孪生让所有班次向最佳班次的工况“看齐”。

这一方法在哈萨克斯坦的成效有何佐证

行业基准是公开的。顿斯科伊采选公司（欧亚资源集团 ERG）跳汰机的“数字顾问”将铬损失降低了 2.4%——单台设备每年约 1.23 亿坚戈。Samruk-Kazyna Ondeu 在斯捷普诺戈尔斯克部署了硫酸厂数字孪生，成本降低 5–8%。ERG 集团 2025 年 AI 解决方案的总效益为 557 亿坚戈。这正是我们为没有自有 IT 团队的客户所构建的同一种“顾问”架构。

解决方案的构成

  1. 数据：过程控制系统历史数据库（PI、PHD、WinCC）2–3 年的数据、化验分析（LIMS）、原料质量
  2. 模型：质量软测量（梯度提升/神经网络）、过程响应模型、设定值优化器（贝叶斯优化 / 基于历史“最佳工况”的离线强化学习）
  3. 运行模式：顾问模式——对历史数据库只读接入，建议显示在操作员的独立屏幕上并写入装置主管的报告。闭环控制仅作为第二阶段，由客户决定
  4. 部署：本地化部署（on-premise）。只读接入可消除信息安全和计量部门 90% 的反对意见

为什么是顾问系统，而不是完整的 APC

传统 APC（Honeywell Profit Controller、AspenTech DMC3）每套装置造价 100 万至 300 万美元，并需要数月带过程扰动的阶跃测试。基于历史数据的顾问系统无需阶跃测试和停车，即可获得 APC 70–80% 的效益，用数月而非数年——并且适用于完整 APC 在经济上不合算的装置。

常见问题

常见问题

总工程师、信息安全和采购部门常问的问题，以及直接的回答。

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下一步

申请班次差异审计

告诉我们您的需求——我们将在两个工作日内反馈数据审计方案和效益评估。

  1. 130 分钟通话：任务、数据、信息安全审批人
  2. 2数据审计或基于脱敏导出数据的回溯分析
  3. 38–12 周试点，成功标准在启动前约定
info@105.kz+7 (771) 803-44-47

首次接触即签署保密协议（NDA）

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