赵有绚 基于全流程智能质量监控平台（Q-Lab）的“AI+质量”.pdf

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1、 让工业更智能，让客户更成功 股票代码：688777.SH SUPCON.SW基于全流程智能质量监控平台（Q-Lab）的“AI+质量”CONTENTS01流程工业企业质量管理的现状与挑战0203全流程智能质量监控平台（Q-Lab）概述 AI+质量01 流程工业企业质量管理的现状与挑战工业企业质量数据现状质量管理线索链条不清晰质量信息收集不全面跨部门信息不互通，管理效率低AI大模型向B端尤其是工业领域应用已成为行业共识。大模型已呈现出以基础大模型为技术底座，工业应用为切入点的发展趋势，工业大模型应运而生。AI时序大模型语言处理能力推理能力图像识别能力决策能力自适应学习能力质量控制质量预测质量优化

2、背景与挑战 技术驱动02 全流程智能质量监控平台（Q-Lab）概述N个APPs2个自动化1个工厂操作系统 生产过程自动化（PA）企业运营自动化（BA）+APPAPPAPP.APPAPP.安全质量低碳效益解决方案构想：基于智能工厂建设经验构建（1+2+N)中控智问流程工业AI大模型（语言大模型+时序数据大模型）专业知识问答智能助手数据分析态势感知精准预测多模态应用智能决策自动寻优基于工业核心场景的大模型Chat5T2个AI应用1个智能引擎4大数据基座supOS（中控统一数据模型SDM）运行数据设备数据质量数据工艺数据 OMC PRIDE APEX Q-Lab全设备智能感知平台全流程智能运行与控制

3、系统全流程智能质量监控平台全流程过程模拟与设计平台AiPlant 产品，构建工业AI价值体系AiPlant 中控智慧工厂软件Bring AI into Your Plant一款基于“AI+数据”理念重构工业软件谱系的新一代智慧工厂软件产品全面助力流程工业企业从“智能工厂”跨越到“智慧工厂”生产过程质量检验质量管理020103供应商数据客户投诉数据资源数据（人机料法环）质量知识工艺数据仪表数据在线检测数据过程能力质量数据质量视角分类原辅料检测数据过程抽样检测数据产品检测数据公用工程检测Q-Lab全流程智能质量监控平台-汇聚全场景质量信息分布式实验室智慧实验室质量检验检验执行在线检测质量优化质量追

4、溯质量预测质量诊断业务现场应用场景数据基座管理应用智能应用在线分析仪移动实验室原辅料生产过程成品公用工程样品管理质量控制移动检测系统集成数据采集人工录入DCS/UCS（过程质量）全流程智能质量监控平台架构检测人员分拣分样样品制备检测人员方法操作检测分析检测人员收样入库检测人员数据抄录分析上传采样人员现场采样检测人员倾倒清洁运行管理样品运送样品流转样品流转样品回收 传统实验室：运行流程高度依赖人工送样理化分析分拣数据采集分样样品留样色谱取样加标回收清洗烘干色谱分析 样品自动采集 样品自动化运送 样品自动化分拣 依据分析项目要求自动化分样 样品取液，加内标 色谱自动化上下样 分析方法调度 pH、氨

5、氮、总磷、总氮 密度、水分 光谱、电位滴定.分析仪器数据自动采集 质量数据采集 自动化设备数据采集 人员、环境物料.样品瓶暂存 自动出入库 自动分类、分装置存储 废液自动倾倒 丙酮润洗 热水冲洗实验室全操作场景自动化技术手段样品自动流转，场景覆盖系统自动调度，高效运行自动化数据自动采集，全程可溯报告自动解析，数据共享信息化平台集中管控，及时响应量化数据管理，辅助决策数字化制定管理策略，可视管理数字孪生监控，全局把控智慧化实验室自动化检测+智慧化管理+数据联动利用模式样品自动流转、自动处理、自动分析、自动清洗、数据自动采集方法管理、数据管理、质检管理、试剂管理、样品管理、耗材管理.构筑管理生态整

6、合细分应用检测分析场景覆盖目标路径检测流程样品流转仪器设备三维展示、业务驾驶舱、一体化管控、AR/VR、AI质检、生产优化控制.人员行为智能化运行+一体化管控实验环境安全预警实验室业务流转，融合Know+How的智慧实验室 自动送样系统 水质全流程自动化 色谱全流程自动化 智慧实验室管理平台建设内容某石化企业有新建项目，导致样品数量不断增加、检测指标不断细化、检测要求不断提高，实验室整体业务量剧增，难以应对。实验室当前存在安全风险，人员不足、时效低、业务量矛盾多等问题。应用案例：中石化某企业积极实施智慧实验室，提升运行效率，应对业务量剧增挑战03 AI+质量员工关注钱，老板关注利益，将质量管理