先进制造业·导读
2025年政府工作报告明确提出，持续推进“人工智能+”行动，支持AI大模型的广泛应用，并特别强调“数字技术与制造优势结合”，将人工智能的应用重点指向了工业方向。在工业智能化浪潮中，中控时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）正引领工业智能化升级。
一、TPT：解构工业壁垒，赋能智能决策
与擅长静态数据的自然语言大模型不同，中控TPT大模型基于Transformer架构，专为理解工业流程中动态变化的时序数据（如温度、压力、电流）而设计。依托中控30年行业深耕积累的海量工业数据和深厚行业Know-How，中控TPT大模型经过大规模预训练，并结合特定工艺进行微调，这使得TPT能够实现工艺参数预测、PID回路的仿真优化与全工况自适应控制优化。
TPT成功解构了流程工业的高专业壁垒，将老师傅的经验转化为可复用的算法逻辑，凭借其强大的多场景适应能力，TPT用一个模型高效解决各类工业时序问题，打破了数据与系统间的壁垒，显著推动了工业智能化发展。
二、场景应用：TPT核心能力调动口令分享
1、工艺参数预测：动态推演工况变化（以氯碱行业为例）
01参考口令：
“预测电解液温度（根据需求修改指标）未来1小时（根据需求修改指标）趋势”
02 TPT答案：
03技术内核：
通过海量工况历史数据训练，实现多变量耦合条件下的高精度动态推演，为预防性调控提供关键窗口期。
2、设备异常分析：从报警溯源到根因定位
01参考口令：
对阀门（根据需求修改指标）预警信息溯源
02 TPT答案：
03技术内核：
模型结合设备本体参数及其关联的上下游工艺参数，生成多维参数对比趋势图，提前预警潜在问题。相比传统DCS报警系统，将故障定位时间显著缩短，并输出可操作的排查步骤。
3、PID参数整定：告别经验式调优（以锅炉水流量回路为例）
01参考口令：
“基于控制回路的数据文件进行PID参数整定”（根据实际情况修改）
02 TPT答案：
03技术内核：
支持CSV模板化数据上传。依托中控多年积累的PID整定模拟算法，提供回路问题评估分析及建议整定参数。
4、过程数据分析：挖掘生产瓶颈（以T202为例）
01参考口令：
查询T202回流比（根据需求修改指标）的趋势（根据需求修改类型），并分析这个数据集中影响 T202回流比 的变量，按概率从高到低排序，取前10条。
02 TPT答案：
03技术内核：
运用强大的时序分析能力，综合分析生产数据（如质量化验数据与控制参数），识别因果链，为工艺优化决策提供支持。
三、普惠易用：TPT SaaS版开箱即用
目前，中控TPT大模型已推出TPT SaaS版本，显著降低了AI应用门槛，使中小企业也能轻松拥抱工业智能化。
TPT SaaS版开箱即用，用户在使用前向系统提供装置的基本控制信号（如温度、压力等），仅提交少量数据供大模型微调即可，操作十分便捷。很多情况下，设备信号能直接接入实时数据进行分析，无需从零开始漫长的训练过程。
这一开放平台大大提高了开发效率和部署速度，使企业在短时间内快速搭建起自己的智能化生产系统，并快速落实到实际生产中，提升生产效益。
伴随TPT在流程工业核心场景站稳脚跟，其应用成效获得各个行业的广泛验证和认可，一场关乎工业AI的重大进化蓄势待发。人工智能重塑产业边界的时代浪潮表明，以中控TPT大模型为代表的工业AI的进化，绝不止于技术上的迭代升级，更是一场全方位、深层次从装置智能化到产业生态重构的跃迁。
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