智化控优——化工流程智能控制与优化系统

开发者：汪子奇 陈诺

为了推动制造业数字化转型，助力新型工业化的发展，构建现代化产业体系，设计并开发了一个微纳连续制造智能控制系统平台。该平台旨在优化制造流程管理、设备控制、过程监控、数据分析以及智能提升。通过 AI 智能体开发与嵌入、AI 模型协同训练、设备接入和任务调度的智能规划，实现制造过程的实时监控、异常告警与根因定位等功能，最终实现制造全过程的智能化与云端协同控制。该研究实现了制造设备的统一管理，降低了软件开发的复杂性，提高了控制参数的灵活性和响应速度，简化了生产线的维护和拓展，并有效应对生产问题的动态变化。

复杂流程难以控制：化工制造流程通常涉及多个复杂设备和工艺参数，传统方法难以实现高效管理和精确控制。通过智能控制与优化系统，平台实现了多设备、多流程的统一管理和动态调度，降低了操作复杂性。

实时监控与异常处理不足：传统生产线难以实现实时过程监控与异常问题的快速响应。该系统通过嵌入AI模型协同训练和智能任务规划，实现了制造过程实时监控、精准异常告警及根因定位，确保生产稳定性和安全性。

柔性生产需求应对不足：生产需求的动态变化对制造流程的柔性和扩展性提出了更高要求。该平台通过灵活的控制参数调整与云端协同，实现了快速响应生产需求变化并简化生产线维护和扩展。

数据利用率低：制造过程中的数据未能充分挖掘其价值。通过数据分析和智能提升，平台将实时数据转化为优化控制策略，提高生产效率和资源利用率。

智能化与协同控制：集成AI智能体开发、AI模型协同训练和智能任务规划，实现生产全过程的智能化管理与云端协同控制，大幅提升流程效率与智能化水平。

实时监控与异常处理：平台支持对制造流程的实时监控，能够进行精准异常告警与快速根因定位，减少因故障导致的停机时间，保障生产的连续性与安全性。

灵活的设备接入与参数控制：支持多种制造设备的无缝接入，优化控制参数的灵活性和调整速度，适应生产流程的动态变化，提升了系统的适应性与扩展能力。

高效的数据分析与优化：利用数据驱动的AI分析技术，将制造数据转化为优化建议与控制策略，实现持续优化的制造流程和资源分配。

简化的系统维护与拓展：系统通过统一管理制造设备，降低软件开发复杂性，简化生产线的维护和扩展，实现灵活生产和快速部署能力。