在制造业全面推进智能升级的背景下，企业依然普遍面临技术选型困难、数据融合壁垒和成效验证缓慢等关键挑战。基于工业实际场景构建可信、可用、可复用的AI工具，已成为实现安全、效益、质量与低碳目标的核心依托。
中控时间序列大模型TPT 2依托Transformer与MoE架构，已在国内外多个行业超过110个项目中成功应用，不仅验证了技术可靠性，更实现了从单点优化到全局协同的智能化跨越，为工业企业提供了一条清晰、可复制的转型路径。
一、“技术可信+闭环防控”，重构安全生产逻辑
对工业生产而言，安全是一道不可逾越的红线，一次非计划停工可能就发生于未及时干预的转瞬之间。
传统依赖人工巡检、阈值报警的模式，往往“发现即滞后”，难以应对工业场景的动态风险。TPT2的核心突破，就是通过可信技术和全链闭环，让安全管理从“事后救火”转向“事前防控”。
作为全球首个深度融合流程工业第一性原理的可信AI模型，TPT 2以时间序列数据为驱动，让安全管理从“事后救火”转向“事前防控”。
01 超早期预警，掐灭异常萌芽
展开剩余85%依托中控30余年服务3.7万家企业沉淀的工业Know-how与数据积累，TPT 2能毫秒级捕捉异常工艺波动，具备精准的趋势预测、异常根因定位和分析能力。
如某炼化企业应用TPT 2后，设备异常预警准确率超95%，可提前33分钟预判设备异常，有效避免了非计划停机；在油品切换场景中，常顶一级油调整时长缩短1-1.5小时，年减少损失≥200万元。
02 可信决策，确保生产本质安全
不同于通用AI“纯数据拟合”可能造成的“AI幻觉”，TPT 2的每一项判断都锚定工业生产的关键环节。基于工业时序数据的混合专家模型能够避免孤立解读数据，解决AI在工业场景下“不敢用、不能信”的核心痛点。
以油气行业的油气开采、储运设备为例，TPT 2能通过异常预测预警提前识别发现管网泄漏风险，避免运行事故。
再如化工领域某氯碱厂应用TPT 2优化操作时，通过模拟、预测和可信决策执行，在协同质量、效益、能耗等多目标任务时能够确保参数调整始终处于安全阈值，提升本质安全。
03 全链闭环，7×24小时守护生产
TPT 2深谙工业生产时序数据规律，整合“模拟、控制、优化、预测、评估、统计”六大能力，构建起“感知-识别-决策-执行”的全链路智能：从传感器实时采集数据，到自动识别异常根因，再到生成具体操作方案，最后联动DCS、SCADA 、SIS、PLC等系统执行闭环控制，为企业提供7×24小时专家级决策支持。
TPT2彻底重构了安全生产防控逻辑，实现从超早期预警、精准根因定位到科学快速决策的完整闭环。
二、从“单点优化”到“全链智能”，打开千万级效益空间
“模型能否规模性泛化？”“投入能否见效？”是决策者考量工业AI投入产出比的核心标尺。传统AI方案多局限于单点智能，难以形成全局价值。而TPT 2通过“5T融合+统一基座”，将效益提升覆盖至生产全链条，打开千万级的效益增长空间。
01 一次建模，多场景复用
工业生产“千厂千面”，传统AI“一场景一模型”的模式，让建模周期少则几天，多则几周。
TPT 2则覆盖流程工业所有生产装置及各类复杂工业场景，以统一模型基座为核心，通过少量微调即可在不同装置、工况间复用，实现工业现场“在线实时优化与闭环控制”，建模效率提升至少90%。跨装置适配性的大幅提升和轻量化部署方式有效降低了企业的AI投入和运维成本。
02 打破“专业壁垒”，实现全链协同
TPT 2深度打通AT（自动化技术）、IT（信息技术）、PT（工艺技术）、OT（运营技术）、ET（设备技术）：通过统一的技术框架改变不同专业人员各守一方、难以协同的局面；
同时整合原本各自为政的工控类应用，让工艺规律、设备状态、控制逻辑等都能转化为可计算的模型，实现从“单点控制”到“全链智能”的跨领域协同，助力工厂只用一个大模型解决生产的全局性问题。
03 效益量化，赋能行业
根据已有项目及行业发展趋势推算，TPT大模型在国内石化、化工、能源电力、油气、医药食品等核心领域未来可突破的效益空间清晰可见（如下表）。
三、从“经验把控”到“数据驱动”，让产品质量稳中有升
产品质量是制造企业可持续发展的生命线，但实际生产过程中的原料波动、设备老化、工艺偏差等因素，常导致产品质量波动。
传统依赖“老师傅经验”的把控模式，既难复制，也难保证产品稳定性。TPT 2依托中控“4+1”技术框架（4大数据基座+1个大模型），让质量管控从“被动修正”变为“主动优化”。
TPT 2整合的四类工业生产关键数据为质量管控提供了“全流程支撑”。DCS系统（提供温度、流量等实时过程运行数据）；PRIDE（采集设备健康数据）；Q-Lab（获取贯穿从原料到成品全流程的质量数据）；还有中控技术自主研发的APEX流程模拟软件（生成过程模拟数据，弥补实际测量的不足）。在具体场景中，这种“数据驱动”的价值尤为显著。
以原料药生产装置为例：预计通过设备异常预测预警，降低设备异常停机故障，降低质量异常风险，极大提升质量合格率。
四、从“政策驱动”到“价值驱动”，“双碳”目标下的降本路径
双碳不是负担，而是新的竞争力。TPT 2将“低碳目标”融入生产全流程，通过数据驱动精准优化，让降碳与降本形成正向循环。
其中，多个标杆项目印证了TPT的低碳价值。
大唐多伦煤化工作为绿电调度的“减碳样本”，就是基于TPT 2打通“源-网-荷-储”全环节，构建“感知-预测-调控”一体化能源管控体系，预计全年实现49690.2万千瓦时的绿色电能替代燃煤发电，相当于年节约标煤15.17万吨，减少二氧化碳排放41.94万吨。这不仅完成了双碳指标，还降低了燃煤采购成本。
以某企业燃煤发电机组为例，预计实现控制平稳性提升30%以上，实现多台锅炉负荷优化调度及单台锅炉优化控制，年供电煤耗降低0.05%以上。
五、低门槛、高适配，让工厂数智化无需“试错”
TPT 2锚定安全、效益、质量、低碳四大核心诉求，针对性破解了开头提到的“技术适配难、价值见效慢、数据壁垒高”三重卡点，以自身易用性、泛化能力和生态协同能力让企业转型更安心。
01 低操作门槛，人人能用工业AI
无需专业算法团队，工程师通过自然语言即可提出需求（如“分析T201反应釜温度波动原因”），TPT 2智能完成数据读取、模型调用、方案生成和落地执行。真正实现：不用学代码，跟专家“聊天”就能拿到方案。
02 高部署效率，极速适配
依托中控深耕流程工业30余年积累的行业Know-how及“数据联盟”，TPT 2在保障数据主权与隐私安全的前提下，采用“预训练+微调”模式。当应用于新装置时，生产人员仅需输入少量现场数据，即可快速训练、高效部署。
六、用上TPT，工厂没问题
2025年，工业智能化已步入“深水区”，企业的竞争焦点已从“有没有用上AI”转向“如何用AI创造价值”。
中控TPT 2用多行业落地实践证明，工业AI早已超脱实验室的技术性“概念”，真正跃迁为驱动工厂安全更可控、效益更稳定、质量更可靠、低碳更经济的“最强大脑”。
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