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通过时间序列预测模型动态预测工业重要产耗指标变化趋势，提升监管能力。
通过工艺机理、知识牵引大数据和 AI 算法模型实现工艺参数的动态预警，辅助工程师快速定位问题。
建立故障样本库，通过对设备状态与故障样本进行实时比对，实现设备故障自主分析诊断。
通过产物质量与工艺参数时序关联模型，建立产物质量追溯链，发现质量缺陷瓶颈，降低次品率。
将机器学习、控制理论、操作经验融合，构建多驱动的控制方法，解决常规控制不能应对的场景。
通过装置模型与效益模型联动，以高产、高质、低耗为目标进行动态优化调度，实现工厂的优化高效运行。