在工业智能化转型加速推进的当下，企业间的竞争愈发激烈，智能工厂建设已成为提升竞争力的核心要素。传统生产模式面临效率低下、能耗过高、产品质量波动等诸多难题，难以满足市场快速变化的需求。XMagital工业智能体应势而生，其融合“智能控制+DeepSeek”技术，结合工业数智化转型行业经验与专家规则，为智能工厂提供了一套全面且创新的解决方案，致力于保障全流程全工况的最优运行。

智能控制，

贯穿智能工厂的全流程

AI 智能控制是XMagital工业智能体的核心能力之一。它基于人工智能算法，对工业生产过程中的非线性、大时滞设备海量数据进行实时分析与处理，具有高强度自适应能力。还可与企业的信息化管理系统深度融合，实现生产数据的实时交互与共享。生产管理人员可通过远程监控平台随时随地获取生产现场的实时数据，包括设备运行状态、产品质量指标、生产进度等全业务流程信息，并依据这些数据及时做出决策，优化生产计划与资源配置。

智能寻优，

保障工艺全时稳定最优运行

XMagital智能寻优依托工业机理模型+运行实践体系，搭建机器学习建模系统及实时计算引擎，基于机组能效分析以及结合运行工况，通过对历史工况运行的海量数据进行大数据挖掘，以效率最优为指标，实时寻找历史最优工况运行参数，智能控制逻辑根据最优值设定，调用自动控制，调整机组运行关键参数，保障机组全时稳定最优运行，实现系统运行效益最大化。

时序分析建模，

高配数据分析及预测能力

XMagital 工业智能体的时序分析建模能力，对数据进行深度解析，通过构建精准的数学模型，不仅清晰呈现生产运行数据和生产经营数据的动态变化，还能提前预测潜在问题。支持统计分析、因果分析、时滞分析、相关性分析、特征贡献度等探索分析算法，使工程师高效理解生产数据。

专用生产时序数据驱动异常检测、补全、滤波、结合机理特征构建等针对生产时序特征工程算法。基于时序分析建模可应用于软测量（与APC结合），负荷预测分析，过程仪表数据分析，质量因素分析，污染物排放预测等诸多场景。

内置专家规则，

多模态反馈辅助决策支持

XMagital 工业智能体融合专家规则，将专家经验沉淀，可根据需求灵活调度，在实时要求低的非闭环场景独具优势。它支持多语言脚本，能快速自定义算子且动态生效，无需编译。专家规则应用无缝集成工业知识图谱，可作为知识图谱谓语规则推理，返回文字、图像、数据等多模态信息，为企业解决复杂生产问题提供全面、直观的决策依据。

场景一：

气化炉+DeepSeek智能控制应用

Q1气化炉内部反应温度无法直接通过传感器直接检测，操作气化炉、获取最佳气化反应温度只能依靠人工经验

解决办法1：借助时序建模分析预测功能，能够准确地表征无法监测的气化反应温度，实现

关键测点“软测量”。通过对海量数据的深度分析，DeepSeek可构建更为精准的预测模型，这使得软测量的结果更加可靠，为操作人员提供更接近真实情况的温度参考，从而摆脱对人工经验的过度依赖。

AI解决思路示意图

Q2气化反应温度、压力、氧煤配比是关键的操作参数，需要精细控制，实现系统的稳定运行并确保优化气体产出率和成分，存在一定难度。

解决办法2：通过AI智能寻优，结合机理模型和专家经验，能够推送最佳氧煤比，实现闭

环控制。通过DeepSeek对大量历史工况下的氧煤配比数据以及对应的气体产出率和成分数据深度分析，挖掘出不同工况下的最优配比规律，并将这些规律与专家经验相结合。当生产工况发生变化时，DeepSeek可以迅速根据新的实时数据可快速计算找到适应新工况的最佳氧煤比，从而实现更高效、精准的闭环控制。

场景二：

锅炉智能监盘+DeepSeek

全局优化应用

Q3传统人工监盘运行人员要不断翻动画面查看各个参数状态，耗费大量时间和精力。并且容易产生疲劳，极有可能遗漏一些关键的异常数据。

解决办法3：和利时锅炉智能监盘+DeepSeek方案的成功运用，实现运行数据全面数字化、模型化，并利用数据挖掘技术与预测分析技术、机器学习算法，结合工厂运行规程要求和运行管理需求，对生产工艺参数进行预测、评价、归纳，并合理的组织呈现、推送异常信息，达到用计算机来代替人员进行查阅画面、分析参数、关注趋势的效果。

如需了解更多信息,请访问 (和利时集团)官网 http://www.hollysys.com/