流程工业 AI 优化：从数据治理到模型落地
化工、新材料等流程工业在数字化转型过程中，往往面临数据孤岛、标签缺失、模型难以部署等共性挑战。数之微基于多年项目实施经验，总结出一套「数据治理 → 机理融合建模 → 现场落地」的工业 AI 优化路径，帮助企业在可解释、可运维的前提下实现智能优化。
从数据治理到可部署模型
数据层聚焦工业过程数据的采集、清洗与质量评估，解决「有没有数据、数据能不能用」的问题；模型层将机理知识与机器学习结合，构建收率、能耗、品质等关键指标的预测与优化模型；应用层则面向 DCS/PLC 或决策支持场景，形成可落地的控制策略或操作建议。
该路径已在南平铝厂电解铝节电、LDB 反应收率优化、陆家嘴冷机节能等项目中验证，帮助客户实现从试点验证到规模化推广的平稳过渡。
- 数据治理：多源异构数据接入与质量管控
- 建模方法：机理 + 数据驱动融合，兼顾可解释性
- 部署形态：实时优化、预警分析、决策支持
- 典型成效：收率提升、能耗下降、品质稳定
数之微 AI 挖潜增效平台持续迭代升级
数之微自主研发的「AI 挖潜增效平台」近期完成新一轮功能迭代，新增配方逆向设计、过程实时优化、多维度统计与模型管理等模块，进一步覆盖化工、新材料、环保、半导体等流程工业的核心场景，已在多个行业客户现场稳定运行。
平台能力持续增强
平台采用数据层、AI 模型层与应用层三层架构：数据层负责工业过程数据采集与治理；模型层融合深度学习与传统机器学习算法；应用层提供配方设计、过程优化、异常预警等开箱即用模块，支持多端数据交互与丰富的算法参数模板。
新增配方逆向设计、过程实时优化等模块，助力工厂企业快速定位生产问题，切实提升效益与市场竞争力。
平台拥有自主知识产权，配套 18 项专利与 10 项软件著作权，累计服务 30+ 企业、交付 60+ 项目。欢迎通过官网预约演示，了解平台在贵司业务场景中的落地路径。
- 配方逆向设计：小样本条件下高效搜索最优配方
- 过程实时优化：关键指标预测与智能控制建议
- 模型管理：多算法、多参数模板灵活配置
- 行业适配：化工、新材料、环保、半导体等
AI 驱动橡胶配方探索：实验成功率可达 75%
上海数之微信息科技有限公司为双钱轮胎提供轮胎橡胶材料性能优化与配方逆向设计服务。项目目标是基于实验数据与机器学习建模，精准调控材料配方参数，实现综合性能最佳的橡胶材料研发。
团队采用「实验—建模—优化」闭环方法：在完成 2 次实验-建模循环后，共设计 42 个样本，成功产出 37 个综合最佳配方，实验成功率达 75%。这一成果显著缩短了传统试错式研发周期，降低了实验成本。
技术路径：数据驱动 + 机理融合
数之微将工业过程数据与机理知识相结合，构建配方性能预测模型，并通过 AI 推理强化搜索空间，在有限实验次数内快速逼近最优配方区间。该方法已沉淀为公司「AI 挖潜增效平台」在化工新材料领域的典型应用。
完成 2 次实验-建模循环，设计 42 个样本，成功产出 37 个综合最佳配方，成功率达 75%。
除双钱轮胎外，数之微还在南平铝厂电解铝节电、LDB 产品反应收率优化、陆家嘴金融中心冷机节能、AI+医疗与 OCR+LLM 等项目中积累了丰富经验，持续为化工、建筑、司法、医疗等行业客户提供工业智能优化与数字化解决方案。
- 优化目标：橡胶材料综合性能最佳化
- 核心方法：实验数据 + 机器学习 + 配方逆向设计
- 项目成果：42 个样本中 37 个达到综合最佳
- 应用价值：缩短研发周期、提升实验成功率