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工业互联网大赛全国三等奖!天云数据基于MaaS平台的安全生产管控智能体为行业发展注入新动能

工业互联网大赛全国三等奖!天云数据基于MaaS平台的安全生产管控智能体为行业发展注入新动能
📅 发布时间:2026/6/19 9:31:47

凭借其在工业智能应用领域的创新技术与落地成效,天云融创数据科技(北京)有限公司《基于人工智能的燃气机组安全生产管控平台研究项目》经过多轮激烈角逐,从来自全国全行业的700多个项目脱颖而出,荣获第七届工业互联网大赛全国总决赛领军组三等奖、行业赛全国决赛“新兴产业”赛道领军组三等奖。

第七届工业互联网大赛由国家工业信息安全发展研究中心主办,是国内工业互联网领域极具权威性与影响力的顶级赛事。今年的赛事以“联物·集数·赋能”为主题,覆盖流程制造、离散制造、新兴产业与工业智能应用四大方向,旨在推动工业互联网与实体经济的深度融合。本届大赛共吸引全国众多企事业单位参与,从700多个项目中遴选出43个项目晋级全国总决赛,由行业主管部门专家、科研院所学者、龙头企业技术负责人及资本机构共同把关,最终领军组遴选一等奖1个、二等奖4个、三等奖9个,新锐组遴选一等奖1个、二等奖2个、三等奖3个。

在获奖案例中,天云数据的“基于多模态大模型的燃气机组安全生产管控平台”通过数据融合、模型创新与智能体应用,实现了能源生产管理的“五个升级”:排查效率从海量点位到精准直达、资源配置从均匀分配到精准投放、决策能力从漏检误检到AI辅助、监管模式从被动履职到主动拦截、管理链路从孤立监管到全链协同。

此平台所创造的价值不止于单体项目。由于采用模块化设计与标准化接口,基于多模态大模型的安全生产管控平台适配不同工业场景,能快速复制到化工、制造等行业。

行业痛点

PAIN POINTS

在电力行业,燃气-蒸汽联合循环机组作为高效清洁能源装备,在能源结构中扮演着重要角色。然而,其生产运行、设备检修与安全管理方面存在诸多挑战。

生产运行方面,燃机频繁调负荷与工况切换,传统优化方法难以动态捕捉状态变化。传感器故障、数据缺失及模型滞后等问题,导致海量数据价值未被充分挖掘。京西热电作为承担首都西北热电中心建设运营任务的企业,装机容量1307兆瓦,年发电量58.81亿千瓦时,供热面积达1800万平方米,面临着巨大的运行优化压力。

设备检修领域,检修工期依赖经验导致冗余浪费;外包队伍资质参差不齐、协同效率低、风险高。分散的信息工具形成数据孤岛,决策滞后、管理混乱。

安全管理环节,机组环境复杂高危,传统安全监控(人工巡检+分散视频)效率低、应急联动慢。人员准入繁琐、外包监管弱,高温高压、气体泄漏等动态监测不足,安全隐患难以快速阻断。

面对运行优化、检修管理与安全保障的系统性挑战,传统运行管理模式亟待智能化转型。

技术突破

BREAKTHROUGH

01

多模态大模型驱动三大智能系统

天云数据的解决方案以“数据驱动、智能协同、闭环优化”为核心理念,通过“多模态大模型+智能体”的体系化方案为客户构建“感知-诊断-决策-执行”的智能闭环。平台采用“四层两体系”架构:数据底座层汇聚多源数据;智能引擎层集成多种大模型与专用算法模块;业务应用层部署三大核心系统;交互门户层提供可视化操作界面。

智慧运行系统开创性地采用“AI+机理”双驱动建模技术。机理模型基于热力学循环设定理论气耗基准,AI模型则利用LSTM等时序算法,从历史数据中挖掘负荷波动、环境参数与燃气消耗的非线性关系。“这一系统基于90余个关键运行指标,利用测点数据构建动态规划与机器学习相结合的寻优模型,可自动计算各关键参数的理想运行区间,”天云数据技术负责人介绍。

智能检修管理系统通过大模型与AI技术深度融合,基于设备缺陷、隐患及运行状态的多维度融合分析,实现机组健康画像精准刻画与检修策略动态优化。系统内置的智能体能够完成从劣化分析、技术规范书生成到检修总结报告的全流程工作,大幅提升检修策划的精准性与响应效率。

安全监查智能系统依托多源数据深度整合,融合MaaS平台大模型核心能力,构建全流程AI安全管控系统。系统可识别10大类场景89种告警规则,实现对人员违规行为、设备异常及环境风险的实时识别与预警。

02

高质量数据集赋能模型精准化

高质量数据集成为人工智能发展核心支撑,成为驱动技术创新、赋能产业升级和提升治理能力的重要抓手。

天云数据基于多模态大模型的安全生产管控平台的成功离不开高质量数据集的支撑。在安全监查领域,项目团队构建了覆盖电力、化工、制造等高危工业场景的十大类安全风险类型数据集。

“我们采用图像特征比对技术,对每张图片的关键特征进行提取,若两张图片的特征相似度超过90%,判定为‘高度相似’,仅保留最清晰、信息最完整的图片,”天云数据团队表示。

数据清洗环节,团队从图片清晰度和内容相关性两个角度综合筛选,提取清晰且与场景高度关联的图片。数据划分则按使用方向分为SFT微调集和RL强化学习集,以提升模型在边缘案例上的泛化能力。

在检修领域,平台通过对文件数据进行多维度清洗,基于火电机组电厂检修行业规范,制定文件数据结构化标准,形成标准化数据集。知识库的构建则实现了知识的结构化存储与灵活调用。

应用成效:AI赋能产业升级

UPGRADE

天云数据基于多模态大模型的燃气机组安全生产管控平台,通过数据融合、模型创新与智能体应用,实现了能源生产管理的“五个升级”。

除此之外,平台更是在技术、经济、社会层面创造了价值。其构建的体系,以一种务实、系统且可演进的方式,解决了安全生产、降本增效等核心痛点,为行业高质量发展注入新动能。

价值总结

技术成效:数据集+大模型+智能体

  1. 高质量数据集:机组安全运行检修的高质量数据集

  2. 垂域大模型:安全运行检修多模态大模型

  3. 智能体应用场景:

    机组孪生运行智能体服务场景

    机组日常检修智能体服务场景

    安全生产监控智能体服务场景

经济效益:降本增效

  1. 运行优化成效:机组故障率降低20%,机组运行效率提升30%

  2. 检修管理提升:检修时间缩短10%,检修成本降低20%

  3. 安全监控突破:安全监控场景覆盖率超过89%

社会价值:保障安全,推动产业升级

  1. 提升安全标准,保障人员安全:

    系统上线后,作业人员暴露在高风险违规环境中的时间大幅减少,根据调研显示,员工满意度明显提升。

  2. 能源行业生产管理升级:

    数据集不仅支撑模型训练,还为电厂提供 “数据智能分析” 能力 ,形成“数据-模型-应用”的良性循环。

采用模块化设计与标准化接口,天云数据“MaaS平台+模型+智能体”可以快速扩展至化工、制造、能源等工业场景,适配多元需求,为产业数智化提供全链条支撑。

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