XMagital：AI智能控制+DeepSeek：保障全流程全工況的最優運行

在工業智能化轉型加速推進的當下，企業間的競爭愈發激烈，智能工廠建設已成為提升競爭力的核心要素。傳統生產模式面臨效率低下、能耗過高、產品質量波動等諸多難題，難以滿足市場快速變化的需求。XMagital工業智能體應勢而生，其融合“智能控制+DeepSeek”技術，結合工業數智化轉型行業經驗與專家規則，為智能工廠提供了一套全面且創新的解決方案，致力于保障全流程全工況的最優運行。

智能控制，

貫穿智能工廠的全流程

AI 智能控制是XMagital工業智能體的核心能力之一。它基于人工智能算法，對工業生產過程中的非線性、大時滯設備海量數據進行實時分析與處理，具有高強度自適應能力。還可與企業的信息化管理系統深度融合，實現生產數據的實時交互與共享。生產管理人員可通過遠程監控平臺隨時隨地獲取生產現場的實時數據，包括設備運行狀態、產品質量指標、生產進度等全業務流程信息，并依據這些數據及時做出決策，優化生產計劃與資源配置。

智能尋優，

保障工藝全時穩定最優運行

XMagital智能尋優依托工業機理模型+運行實踐體系，搭建機器學習建模系統及實時計算引擎，基于機組能效分析以及結合運行工況，通過對歷史工況運行的海量數據進行大數據挖掘，以效率最優為指標，實時尋找歷史最優工況運行參數，智能控制邏輯根據最優值設定，調用自動控制，調整機組運行關鍵參數，保障機組全時穩定最優運行，實現系統運行效益最大化。

時序分析建模，

高配數據分析及預測能力

XMagital 工業智能體的時序分析建模能力，對數據進行深度解析，通過構建精準的數學模型，不僅清晰呈現生產運行數據和生產經營數據的動態變化，還能提前預測潛在問題。支持統計分析、因果分析、時滯分析、相關性分析、特征貢獻度等探索分析算法，使工程師高效理解生產數據。

專用生產時序數據驅動異常檢測、補全、濾波、結合機理特征構建等針對生產時序特征工程算法。基于時序分析建模可應用于軟測量（與APC結合），負荷預測分析，過程儀表數據分析，質量因素分析，污染物排放預測等諸多場景。

內置專家規則，

多模態反饋輔助決策支持

XMagital 工業智能體融合專家規則，將專家經驗沉淀，可根據需求靈活調度，在實時要求低的非閉環場景獨具優勢。它支持多語言腳本，能快速自定義算子且動態生效，無需編譯。專家規則應用無縫集成工業知識圖譜，可作為知識圖譜謂語規則推理，返回文字、圖像、數據等多模態信息，為企業解決復雜生產問題提供全面、直觀的決策依據。

場景一：

氣化爐+DeepSeek智能控制應用

Q1氣化爐內部反應溫度無法直接通過傳感器直接檢測，操作氣化爐、獲取最佳氣化反應溫度只能依靠人工經驗

解決辦法1：借助時序建模分析預測功能，能夠準確地表征無法監測的氣化反應溫度，實現

關鍵測點“軟測量”。通過對海量數據的深度分析，DeepSeek可構建更為精準的預測模型，這使得軟測量的結果更加可靠，為操作人員提供更接近真實情況的溫度參考，從而擺脫對人工經驗的過度依賴。

AI解決思路示意圖

Q2氣化反應溫度、壓力、氧煤配比是關鍵的操作參數，需要精細控制，實現系統的穩定運行并確保優化氣體產出率和成分，存在一定難度。

解決辦法2：通過AI智能尋優，結合機理模型和專家經驗，能夠推送最佳氧煤比，實現閉

環控制。通過DeepSeek對大量歷史工況下的氧煤配比數據以及對應的氣體產出率和成分數據深度分析，挖掘出不同工況下的最優配比規律，并將這些規律與專家經驗相結合。當生產工況發生變化時，DeepSeek可以迅速根據新的實時數據可快速計算找到適應新工況的最佳氧煤比，從而實現更高效、精準的閉環控制。

場景二：

鍋爐智能監盤+DeepSeek

全局優化應用

Q3傳統人工監盤運行人員要不斷翻動畫面查看各個參數狀態，耗費大量時間和精力。并且容易產生疲勞，極有可能遺漏一些關鍵的異常數據。

解決辦法3：和利時鍋爐智能監盤+DeepSeek方案的成功運用，實現運行數據全面數字化、模型化，并利用數據挖掘技術與預測分析技術、機器學習算法，結合工廠運行規程要求和運行管理需求，對生產工藝參數進行預測、評價、歸納，并合理的組織呈現、推送異常信息，達到用計算機來代替人員進行查閱畫面、分析參數、關注趨勢的效果。