焦化工厂 AI 智能化升级案例
某国企集团下属焦化工厂
客户所属行业：传统工业 | 焦化行业
客户信息：作为某国企集团核心成员企业，该客户是集炼焦、煤化工产品生产及新兴能源技术研发于一体的高新技术企业，拥有多项专利及行政许可资质。截至 2023 年，企业员工规模达 800 余人，属中型煤化工标杆企业，在行业数字化转型中处于探索进阶阶段。
项目背景
近年来，企业已完成生产数据数字化转型基础布局，具体包括：
客户痛点
斯曼森解决方案
系统梳理企业内部设备参数、维修记录、操作手册等碎片化文档，通过多轮数据清洗、结构化分类，搭建覆盖全生产流程的企业专属 RAG 知识库，为 AI 应用提供精准知识支撑，让沉淀的历史数据成为可复用的生产资源。
针对厂区设备点位多、数据量大的特点，设计动态样本采集方案，智能筛选有分析价值的运行数据；通过训练专属 AI 模型，实时监测设备参数趋势，实现异常状态提前预警，变 “被动维修” 为 “主动预防”，让数据从展示工具升级为预测性生产要素。
基于企业知识库、设备趋势数据及实时参数，开发多端协同的 AI 智能体应用（支持微信小程序与浏览器端），实现三大核心功能：
- 设备运行状态实时查询
- 定制化数据报表自动生成
- 生产问题智能答疑
助力员工随时随地掌握生产动态，大幅提升运营响应效率，让数据查询与分析从繁琐的人工操作转变为高效的智能服务。
针对焦炉地下室等高危区域，采集海量场景视频数据构建专业数据集，训练高精度视觉识别模型；配合定制化应用系统，实现24 小时不间断智能巡检，精准识别安全隐患，降低人工介入风险，弥补人工定时巡检的实时性短板。
采用本地 + 私有云混合部署模式：原始生产数据存储于企业内部服务器，保障核心数据安全；脱敏处理后的数据及 AI 智能体应用部署于私有云，兼顾系统弹性扩展与大模型高效调用需求，完美平衡安全性与灵活性。
对AI转型存有顾虑？
斯曼森帮您逐一化解
从场景难适配、技术门槛高，到数据安全难以保证、迭代跟不上，企业迈向 AI 转型时，总会被一堆具体烦恼困住，又苦于找不到能真正懂需求、解难题的供应商。
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推行 “小步快跑” 开发策略，按周期交付最小可用版本验证效果，按功能模块分阶段规划，后期根据实际价值再行扩容。
核心业务数据敏感，AI 应用开发中如何保障安全？
采用 “数据不动模型动” 的本地化开发模式，所有训练、运算等数据使用均在企业自有服务器或私有云上完成，全程不涉及数据外泄，数据所有权 100% 归属企业。
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基于前期深度场景调研，构建与业务逻辑高度绑定的迭代框架，技术团队定期跟进业务动态，同步优化AI方案适配度。随场景渗透加深，AI 应用与业务融合度持续提升，形成稳定使用习惯。
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