OSIMtech.全拟科技-小磨香油工厂AI项目提案

一、项目概述

本项目旨在通过"实时监控 + 智能决策 + 闭环控制"的技术路径，对小磨香油生产全流程进行智能化升级。我们将基于多源传感器数据构建统一的数据框架，重点解决传统生产中存在的工艺知识显性化不足、产品质量波动和能耗优化等核心痛点，最终实现生产效率和效益的显著提升。

核心目标：

生产效率提升：显著提升单位产能
能耗优化：降低综合能耗
运营效率：减少非计划停机，提高设备综合效率
模型自更新能力：建立模型自动学习和进化的机制

graph TD A[传统生产痛点] --> B[工艺知识显性化不足] A --> C[产品质量波动] A --> D[能耗优化困难] B --> E[AI解决方案] C --> E D --> E E --> F[实时监控] E --> G[智能决策] E --> H[闭环控制] F --> I[生产效率提升] G --> I H --> I

二、分阶段实施计划

第一阶段：数据与AI基础框架

核心目标

构建多源数据接入能力与 AI 基础框架

关键任务

组织跨团队经验萃取工作坊（工艺师傅经验数字化）
构建语音分析生成结构数据工具（通过聊天将工艺师傅经验生成标准结构数据）
构建"工艺步骤-参数-异常处理"知识图谱
接入传感器数据库
部署 AI 助手（文本/语音交互、知识库问答、决策建议）
搭建智能预警系统

资源需求

数据工程师 2 名 + 算法工程师 2 名 + 前端 1 名 + 设备工程师 1 名 + 工艺专家 2 名

时间周期

3.5 个月

阶段预算占比

43%（含数据框架建设）

第二阶段：模型开发与部署

核心目标

基于传感器数据训练核心AI模型

关键任务

整合历史工单、质检数据及实时数据流
训练出油率 / 纯度预测模型
开发多源数据融合质量检测模型
构建原料特性 - 工艺参数推荐算法
集成至工单管理模块（支持人工调整）

资源需求

数据工程师 1 名 + 算法工程师 3 名 + 后端 1 名 + 业务专家 1 名

时间周期

4 个月

阶段预算占比

57%（含模型开发专项）

第三阶段：全流程优化与自更新

核心目标

实现生产端到端智能优化与模型进化

关键任务

开发能耗优化调度算法
构建设备寿命预测模型
部署模型自更新机制（自动触发再训练）
建立供应链需求预测与库存优化模块

资源需求

数据科学家 1 名 + 算法工程师 2 名 + 后端 2 名 + 供应链专家 1 名

时间周期

2.5 个月

阶段预算占比

不含报价

三、预算估算（不含硬件成本）

第一阶段（详细报价）

金额

51 万元

说明

此阶段为 AI 基础框架建设，费用明细如下：

人力成本：约 36 万元
软件与 API：约 9 万元
培训与调研：约 3 万元
风险储备：约 3 万元

第二阶段（笼统报价）

金额

68 万元

说明

此阶段为核心 AI 模型开发与部署，费用为一揽子报价（含人力、软件、集成）。

第三阶段

金额

待议

说明

此阶段不在本次提案报价范围内，将根据前期实施情况另行商议。

四、模型自更新与持续优化机制

模型自更新与持续优化机制

1. 模型自更新机制设计

触发条件：当预测误差连续超阈值，或新增数据量达到一定量级时自动触发。
更新流程：
1. 数据层：自动审计新数据质量（异常值比例、特征分布漂移）
2. 模型层：基于增量数据进行轻量化再训练（保留历史知识）
3. 部署层：灰度发布 → AB 测试 → 自动切换（带回滚机制）
人工监督：定期生成模型性能报告，工艺专家审核效果并校准阈值

2. 持续优化机制

数据闭环：每日传感器数据归档，每周生成质量报告
模型监控：实时监测预测偏差率，超阈值时触发告警并推送优化建议
知识沉淀：建立"数据-模型-效果"案例库，支持工艺知识迭代

flowchart LR A[新数据] --> B{触发条件} B -->|是| C[数据质量审计] C --> D[增量训练] D --> E[灰度发布] E --> F[AB测试] F --> G[自动切换] G --> H[性能监控] H --> B B -->|否| H

五、AI相关功能

1. 领导驾驶舱AI功能

AI - 阶段二

芝麻炒控管理平台 - 领导驾驶舱 - 实时工艺大屏

系统

芝麻炒控管理平台

一级模块

领导驾驶舱

二级模块

实时工艺大屏

功能描述

展示炒锅状态、温度曲线、芝麻颜色变化趋势，参数调整后效果实时渲染（渲染效果依赖于质量预测模型）

2. 实时监控中枢AI功能

AI - 阶段一

实时监控中枢 - 生产 - 预警情况

系统

实时监控中枢

生产

菜单

预警情况

功能描述

呈现实时预警列表（部分预警规则来自知识图谱）

AI - 阶段一

实时监控中枢 - 信息提示 - 预警信息提示

系统

实时监控中枢

信息提示

菜单

预警信息提示

功能描述

采用气泡框形式展示预警信息，提供大模型建议的处理方案及执行确认按钮（核心是集成AI助手能力）

3. 后台系统AI功能

AI - 阶段一

后台系统 - 工艺管理 - 告警配置

系统

后台系统

工艺管理

菜单

告警配置

功能描述

统一告警规则时间配置（按每天时间段，如：周一~周天 9:00~18:00），新增告警设备（石磨机有温度上下限及室内温度报警，其他设备仅设置离线告警），告警通知推送平台和短信（为AI预警系统提供规则配置入口）

AI - 阶段一/二

后台系统 - 事件管理 - 预警事件

系统

后台系统

事件管理

菜单

预警事件

功能描述

展示设备告警及工艺告警，工艺告警可通过PLC命令调用调整，设备告警能用指令则用指令，否则线下处理（智能闭环控制的体现）

AI - 阶段二

后台系统 - 生产管理 - 工单管理

系统

后台系统

生产管理

菜单

工单管理

功能描述

支持新增、编辑、删除、查询，建立芝麻产地与工艺关联，选定工艺后自动推荐流程参数并支持人工修改及设定工艺告警阈值，基于知识库及关联工单质检报告进行结果指标预测（核心AI功能：参数推荐与质量预测）

AI - 阶段一

后台系统 - 芝麻加工知识库 - 知识库管理

系统

后台系统

芝麻加工知识库

菜单

知识库管理

功能描述

支持多种格式文本输入，文件上传和管理，创建和管理分类目录（如：设备维护、工单质检报告上传）（是AI助手和知识图谱的数据基础）

AI - 阶段一

后台系统 - 芝麻加工Agent - AI助手

系统

后台系统

芝麻加工Agent

菜单

AI助手

功能描述

根据用户问题进行知识库查询，通过用户描述对设备下发PLC控制命令，支持输入或语音识别（语言大模型）（第一阶段的核心AI交付物）

小磨香油AI智能化升级项目

一、项目概述

核心目标：

二、分阶段实施计划

三、预算估算（不含硬件成本）

四、模型自更新与持续优化机制

模型自更新与持续优化机制

1. 模型自更新机制设计

2. 持续优化机制

五、AI相关功能

1. 领导驾驶舱AI功能

2. 实时监控中枢AI功能

3. 后台系统AI功能