Thermal Process AI AI SOLUTION
热工艺AI
结合AI与物理仿真，
提升热工艺的质量稳定性、生产效率和能源效率。
AI分析热处理、熔炼、连续铸造、轧制等多种热工艺数据，
最大限度降低不良率，并提升工艺稳定性和生产效率。
核心AI技术
热分析·传热AI
AI学习复杂的传热现象和工艺条件，
精确预测温度分布。
工艺预测AI
分析温度、时间、气氛等主要工艺变量，
预测质量特性。
缺陷预测AI
提前预测裂纹、氧化、变形、组织不均匀等缺陷发生的可能性。
工艺优化AI
AI提出最优工艺条件，
同时实现节能和质量提升。
主要功能
实时工艺监控
实时收集并分析传感器和设备数据，
监控工艺状态并及早检测异常迹象。
质量预测与分析
AI预测微观组织、硬度、强度等质量特性，
并通过原因分析提出改进方向。
异常检测与警报
检测温度偏离、设备异常、原料偏差等异常迹象，
并在发出警报的同时提供应对方案。
能源效率分析
分析能源使用现状，并提出最优运行条件，
以降低能源成本。
基于AI的热工艺优化流程
1. 数据收集
· 传感器数据收集
· 设备·环境数据
· 原料·质量数据
· 设备·环境数据
· 原料·质量数据
2. 物理建模
· 构建工艺物理模型
· 定义工艺条件
· 设置输入条件
· 定义工艺条件
· 设置输入条件
3. AI预测与分析
· 温度分布预测
· 质量特性预测
· 异常模式分析
4. 工艺优化
· 工艺变量优化
· 节能方案提出
· 仿真验证
· 节能方案提出
· 仿真验证
5. 控制与执行
· 实时工艺控制
· 应用最优条件
· 反映至工艺运行
· 应用最优条件
· 反映至工艺运行
6. 成果分析与改进
· 成果指标分析
· 改进效果评估
· 持续优化
· 改进效果评估
· 持续优化
预期效果
生产效率提升
20~40%
通过工艺稳定化和优化，
提升生产效率。
不良率降低
30~60%
通过缺陷预测和预防，
大幅降低不良率。
节能
15~30%
通过优化能源使用，
降低能源成本。
运营成本降低
20~40%
通过改善工艺效率，
降低运营成本。
质量均匀性改善
25~50%
提高质量均匀性，
提升产品可靠性。
应用领域
热处理
材料热处理工艺的温度控制
硬度、强度预测，变形最小化
熔化·冶炼
熔化温度预测、成分控制、
杂质去除、良率提升
连续铸造
凝固行为预测、收缩与偏析预测
质量稳定化及良率提升
轧制
温度分布预测、组织预测、
表面质量提升、变形控制
烧结 / 加热
烧结温度控制、气体气氛控制、
强度和耐久性提升
涂层 / 电镀
涂层厚度预测、温度与时间控制、
附着力及均匀性提升