ChatGPT的火爆，让大众看到了前沿人工智能（AI）技术的革新性，而技术本身只有快速应用到各行各业，才能真正给人们生活带来实惠。

为了帮助流程型制造业企业实现业务增值，博依特科技已成功上线了产品质量预测、原料优化、调度优化等多个通用AI模型，然后放到具体的行业场景中训练，最后在造纸、建材、食品等行业快速复制了近20个场景化的AI模型，并且已产生了可量化的价值。

接下来，小博将以“产品质量预测AI模型”为例，分享AI模型如何在造纸、玻璃、食品等行业快速复制。

事后检变生产全过程连续预测，数据是破题关键

一般情况下，造纸、玻璃、陶瓷、水泥、食品等流程型制造业企业的产品质量检测基本都是利用概率学的原理，通过对成品进行离线抽检的方式，最终预估某一批产品的质量。以造纸生产为例，每5万米的母卷只测量最后一米的质量信息，如果出现质量问题，整个5万米的母卷都会沦为次品；同时，换产调参极其依赖老师傅的人工经验，定量波动大。

面对造纸企业亟需解决产品质量预测的共性难题，博依特科技自主研发的云桥工业互联网平台首先为企业沉淀了庞大的工业数据，为工艺AI的建模，挖掘数据价值，搭建了“数据底座”。

与造纸生产场景深度结合，博依特科技结合工业机理和AI算法的数字孪生技术，将人工经验转化为算法模型，形成可复用的经验资产，帮助企业决策优化和智能控制。

智能预测每一米原纸质量

预测准确率高达97%

智能推荐最优工艺参数

通过对关键指标的预测及异常分析与及时告警，博依特工艺AI模型：

1、预测了质量变化趋势，预测准确率高达97%；

2、换产调参一步到位，提升换产效率，减少对老师傅的依赖；

3、大幅降低定量的波动，实现了整体原料成本的降低和成品合格率的提升，换算价值约40～60万元/年/产线。

跨行业“复制”产品质量预测AI模型

只有将标准化和场景化的AI模型，快速扩展应用范围，才能给流程工业带来质的突破。

博依特科技在玻璃行业和食品行业AI应用上也取得了突破性的成果。造纸、玻璃、食品这类流程工业的生产工艺都有一个共同的特点，就是用天然的原材料，通过复杂的物理化学变化，生产标准的产品。生产过程虽然不一样，但是却都是连续不可间断的，这就意味着，玻璃、食品行业各生产环节之间也和造纸一样，存在较强的关联性，只要找到其中的关系，就能实现对整个生产过程的预测。

数据相关性分析锁定关键指标

有了在造纸行业的实践经验和数学模型，博依特科技很快通过数据分析找到了影响玻璃、食品产品质量的关键指标，并将这些指标进行细分，提供对应的工艺优化建议。

实时动态预测未来3小时的气泡数量

以影响玻璃产品质量之一的气泡问题为例，博依特气泡预测模型实现了实时动态预测未来3小时的气泡数量，并实时分析关键工艺参数偏离最佳控制范围的程度，指导工艺调整操作，预测准确度已达到84%左右，并能推荐最优工艺参数。

目前博依特科技已成功研发出涉及到造纸、玻璃、食品、陶瓷、水泥等行业近20个应用模型，不断将不同企业中的工艺Know-How沉淀到标准化软件中，并快速复制给新的行业、新的客户，帮助更多的企业深入挖掘数据价值，提高生产效率，降低生产成本，推动流程工业生产模式变革！