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XMagital?2.0智能系统
打造流程工业“自由定义、自主运行”的全新时代
XMagital?2.0智能系统将带来哪些改变？
打破 “认知天花板全球工业正站在智能化跃迁的临界点，数智融合重塑产业格局，AI与工业深度耦合。从单点智能到全域认知，从人工主导到自主运行，传统工业场景迎来AI原生、模型驱动、闭环自主的历史性拐点。
立足AI技术快速发展与工业生产智能化管控的迫切需求，和利时推出XMagital?2.0——HiaXWorld工业世界模型驱动的智能系统。在XMagital?1.0统一平台、三大理念基础上，以HiaXWorld工业世界模型为驱动引擎，依托全域仿真建模、机理数据双驱，构建虚实一体的工业数字镜像，实现工业全要素精准刻画、动态推演与全域认知；通过智能编排灵活构建工业智能应用，驱动生产控制、计划调度、设备资产、安环质量、经营决策五大应用集群全流程闭环自主运行，加速技术能力向行业价值全局转化。
让基于HiaXWorld工业世界模型驱动的自由定义、自主运行智能系统，成为工业智能化转型核心抓手，赋能石化、化工、精细化工、电力、油气、新能源、冶金建材、食品制药等行业实现智能化跃升，共创全域自主新未来！
智能制造架构发展历程
随着AI技术的快速发展及其在工业场景中的应用落地，和利时积极构建以工业世界模型HiaXWorld为核心的XMagita 1 ^ { \otimes } 2 . 0 智能系统，持续深化机理与数据双驱的技术体系，让基于HiaXWorld的自由定义、自主运行的新范式成为工业智能化转型的核心抓手，助力中国工业向智能化、柔性化、高效化迈进，共筑工业高质量发展的新未来。
XMagital?1.0控制和管理原生融合
在该阶段，智能制造架构向控制和管理原生一体化融合方向发展，通过提供统一的数据模型、平台框架、基础环境和服务化组件架构，实现控制和管理系统的扁平化原生融合，彻底打破传统架构的桎梏，从套装软件迈向服务组件和AI智能体！
XMagital?2.0AI驱动的管控原生融合
当前，智能制造以工业世界模型为核心引擎，通过智能编排灵活构建工业智能应用，打造工业智能系统自由定义的新范式，实现感知、预测、决策、执行、优化的全流程闭环自主运行，加速推进技术能力向行业价值的转化。
目录
01 XMagital?2.0智能系统 01
02 三大理念 07
03 统一平台 11
HiaXBase工业智能底座 11
HiaXWorld工业世界模型 13
HiaXOperation工业自主运行 14
04 五大应用集群 15
生产控制操作 17
生产计划调度 25
设备资产管理 31
安环质量管理 37
经营决策管理 43
基于HiaXWorld工业世界模型的应用场景 49
05 典型案例 51
XMagital2.0智能系统
自由定义、自主运行
XMagita 1 ^ { \circ } 2 . 0 严格遵循“原生融合、开放生态、全面智能”三大理念。以HiaXBase为统一智能底座，打通数据链路，筑牢高可信数据根基，并深度融合工业世界模型HiaXWorld，以工业本体统一语义，构建可推演、可交互的数字镜像，打破业务壁垒，应用随需应变、自由定义，使工厂实现从“感知-决策-执行-优化”的全链路闭环，全面迈入全域自主运行的新时代。
工业数据底座HiaXBase
以管控数据原生融合为核心，全面打通南北两向数据链路，深度集成并治理控制、管理与经营层面的多源异构数据，提供丰富的数据服务。依托工业信息模型，实现数据的标准化组织与资产化管理，提供全景可视化视图，并构建全链路安全合规体系，从而为上层模型与应用提供高可信、高质量的数据支撑。
工业世界模型HiaXWorld
面向复杂工业系统的全域认知引擎，以工业本体统一语义框架，深度融合本体模型、时序模型、机理模型、决策模型与工业知识库，构建工业系统全域动态可推演、可交互、可进化的数字镜像，为工业应用提供全局一致的知识基础与决策依据，实现工业应用的自由定义，支撑工业系统的自主运行。
工业自主运行HiaXOperation
依托工业世界模型的推演与决策能力，构建“感知-决策-执行-优化”的全链路管控闭环，驱动生产控制操作、生产计划调度、设备资产管理、安环质量管理、经营决策管理五大应用集群，打破业务壁垒，实现跨域联动，迈入全域自主新时代。
3大理念 1统一平台 5大应用集群
五大应用集群
HiaXOperation工业自主运行
XMagital2.0功能架构
XMagital 2.0网络架构
XMagital { { 1 9 } } 2 . 0 智能系统包含工业智能化场景的端到端连接，通过智能设备实时采集传输生产现场多维数据，进行精准运算处理，结合先进的智能系统实现生产流程的数智化管控，对生产、设备、安全、质量、环保、能源等形成从管理分析到决策执行的优化方案，为用户提供更多应用价值。
工业智能体
经营决策管理集群
生产计划调度集群
设备资产管理集群
生产控制操作集群
三大理念原生融合、开放生态、全面智能
XMagital?2.0智能系统遵循“原生融合、开放生态、全面智能”三大理念，以“数据-模型-应用”三层递进式工业智能体系，打破传统工业系统的数据孤岛与应用壁垒，支撑各工业应用的敏捷开发、灵活部署和高效运行，构建可持续优化的整体架构，快速响应市场动态与个性化需求，为用户提供可自
原生融合
AI驱动的管控原生融合智能系统
全互联结构，高度灵活
简化系统层级，促进信息快速流通与处理，迅速适应变化，满足多样化的业务需求，即时响应市场变化，加速决策过程。
弹性扩展，无限潜能
根据业务增长灵活调整资源，确保持续高效运行。松耦合设计为创新提供广阔空间，新技术能够轻松融入。
节约成本，加速转型
减少了重复建设，降低初期投资成本。缩短了数字化转型的周期，快速实现价值回报。
解绑束缚，敏捷投资
摆脱单一供应商依赖，保障了企业的自主权。根据企业发展阶段灵活规划投资，优化资源配置，采用小步快跑策略，实现敏捷投资与即时收益。
AI原生，持续演进
基于AI原生技术，提升系统的理解、分析和辅助决策能力，帮助企业构建可计算、可推演、可验证、可复用的知识体系，支撑智能工厂实现自主运行。
开放生态
激活工业创新基因
基于统一且开放的协议和模型标准，XMagita 1 ^ { \otimes } 2 . 0 积极构建广泛的生态系统，吸引用户、集成商、高校、科研院所和开源组织等众多合作伙伴，共享XMagita 1 ^ { ⊚ } 2 . 0 成果，共同推动工业技术创新与应用拓展。客户可自由选择与集成符合平台标准的设备和应用APPs/Agents，避免供应商锁定，实现真正的互联互通互操作，激发工业创新活力。
核心技术研发
联合行业领先的生态伙伴开展核心技术协同攻关，合作突破关键技术瓶颈，形成具备自主知识产权的核心产品。与外部企业、高校联合研发设备故障诊断、预测性维护等系统。
工业AI协同攻关
在工业AI方面，与大模型头部企业、顶尖AI算法团队，通过建立“需求共享-算法共研-场景共验”的协同机制，联合攻关AI核心技术及应用，包括行业大模型的联合研发及控制组态Agent的合作研究等。
国产化支持
响应国产化替代战略，深度适配国产芯片架构及操作系统生态，完成从底层数据库到上层应用的全栈式国产化适配。已相继取得兼容麒麟、飞腾、达梦、鲲鹏等国产化权威认证。
开源技术支持
在平台研发过程中深度整合主流开源资源，引入Redis、Vue、Node-RED等主流开源组件。未来将持续践行开源战略，在平台核心代码贡献、工业大模型算法开源等方面，积极构建工业开源技术体系。
全面智能定义工业AI范式
XMagita 1 ^ { \circ } 2 . 0 的全面智能贯穿于工业生产全场景和全环节，覆盖管理和控制应用集群，助力生产过程的自主运行与协同优化。XMagita 1 ^ { \circ } 2 . 0 的全面智能主要依托以下几个方面：
本体构建
基于行业标准、工艺知识、设备资产、业务规则及专家经验，定义工业实体、属性及关联关系，形成标准化语义模型，实现人、机、料、法、环等全要素的统一语义理解，为上层模型与应用提供结构化知识支撑。
智能算法编排
将各类工业算法封装为可复用组件，通过可视化及自然语言方式定义执行逻辑、参数映射与异常处理，实现算法的快速组合、调度与复用，支撑复杂工业算法类应用落地。
知识库管理
面向工业知识的沉淀、治理与复用，对本体、规则、案例、文档及专家经验等知识资源进行统一采集、分类、审核、版本管理与权限控制，支持知识的持续更新、精准检索与高效复用，为本体构建、智能编排及智能体协同提供可靠的知识底座。
智能应用编排
面向工业业务场景，将数据、模型、服务等按业务流程串联，形成可复用的端到端应用模板，实现从业务需求到自动化执行的智能构建，快速适配不同场景的管控智能应用需求。
工业世界模型构建
基于工业认知引擎，深度融合本体模型、时序模型、机理模型、决策模型及工业知识，构建高保真、场景化的工业世界模型实例；通过模型实例与智能体的实时交互、协同推演与自主决策，形成可感知、可预测、可优化、可执行的闭环工业智能体系。
智能体编排
依托大模型与工业知识，自动将业务目标拆解为多智能体协同任务，自动分配技能、协调交互与执行策略，实现跨系统、跨设备的自主协同决策，支撑工业场景的复杂流程自主运行。
统一平台
HiaXBase工业智能底座
作为XMagita | \boldsymbol { \mathfrak { s } } _ { 2 . 0 } 智能系统的基座，HiaXBase工业智能平台集数据采集、工艺机理、三维建模、工业AI智能套件等于一体，通过统一数据底座提高数据治理的效率和质量，使得数据服务更加高效、可靠和灵活，加速数据转化为实时决策力。同时兼容新旧系统平滑过渡，支持按需部署与持续选代，保护企业存量投资，助力用户构建可组合、易落地的智能化地基，从容应对市场变化与业务升级。
工业智能底座
面向工业管控应用的分布式服务智能调度框架
面向基础设施建设、跨层级应用集成、系统运维、安全管理、国产化替代等业务活动，针对传统架构硬件依赖强、扩展能力受限及适应性不足、运维人员的专业能力要求高、应用和数据安全防护能力弱、国产化建设不全面等问题，应用软件定义、IOT融合、动态资源调度、国密算法和证书认证、国产化深度适配等技术，构建集云优先算力管控、可组合分布式架构、持续系统监控、内生式安全体系和国产化生态于一体的弹性可扩展框架。面向工业数据采集、集成、管理和应用等业务活动，针对数据多样、异构、规模大、标准缺失和样本不足等问题，应用数据建模、大数据处理、数据可视化/三维数字孪生、数据安全等技术，形成面向数字化生产和工业AI的工业数据框架及工具集。
工业数据
为高价值数据资产而生的工业数据管理系统
面向工业领域的数据采集、数据集成、数据管理、数据应用等业务活动，针对数据多样性、数据异构、数据规模大、缺少统一数据标准、缺少有效数据样本等问题，应用数据建模、大数据处理、元数据管理、工艺机理模型、数据可视化/三维数字孪生、数据安全等技术，提供一套面向数字化生产、面向工业AI Agent的工业数据框架及工具集，实现数据价值变现，为工业智能体注入“高质量数据+高效计算 ^ + 高安全保障”的三重动力。
工业AI
驱动工业智能加速进化的AI引擎
面向工业领域传统智能应用及工业AI智能体应用等业务需求，针对智能应用开发门槛高、通用大模型缺少工业领域专业知识等问题，集成AI通用应用框架、应用工业知识图谱、全栈模型融合、自适应模型优化、检索增强生成等技术，提供一套面向工业智能应用的框架，支撑打造工业智慧大脑，构建工业智能体。
新
应用工坊
自由定义AI时代的一切智能管控系统
面向工业应用系统开发、部署、运维及升级等业务活动，针对生产工艺复杂多变、开发成本高、交付周期长、数据资产化难等问题，打造“应用工坊”全栈式可扩展工具链框架。该框架提供应用开发、部署、工程配置、应用配置及运维等技术组件，支持工业应用系统灵活快速开发与运行，通过基础平台与功能模块的有机组合，沉淀技术和业务组件，建立标准化快速开发模式，降低实施成本，缩短交付周期，实现敏捷投资与数据资产化。
HiaXWorld工业世界模型
构建可理解、可推演、可验证的工业认知大脑
工业世界模型以工业本体、机理模型、时序模型和决策模型为基础，融合工艺约束，实现内生安全可控，从源头避免“幻觉”与越界风险；依托工业知识与数字孪生形成闭环校验机制，保障推理过程可信、鲁棒、可审计、可复现；通过与工业业务链路的深度耦合，实现推理过程全程可追溯、结果可解释。在此基础上，引入智能编排能力，对模型、数据与业务流程进行统一组织与动态调度，驱动多模型协同推理与任务闭环执行，支撑Agent构建与复杂场景自动化运行。最终形成从“感知-认知-决策-执行-优化”的一体化闭环体系，显著降低工业AI落地门槛与应用信任成本。
HiaXOperation工业自主运行
自由定义、自主运行
依托HiaXWorld工业知识体系、优化推演及策略生成能力，HiaXOperation实现从感知、分析、决策到执行的全流程自主运行闭环，持续优化工业系统运行效果。驱动工业现场从“高级自动化”向“场景自主化”及“全域自主化”阶段跨越，支持系统在安全边界内实现毫秒级寻优决策与闭环执行。不仅显著降低对人工操作和经验决策的依赖，更将生产控制、优化调度、设备运维等关键环节转化为确定性算法逻辑，实现全生命周期的自主稳定运行。
五大应用集群
全层级深入赋能智能工厂效益最大化
如今，企业对智能工厂建设的明确性、便捷性及实际收益能力等要求不断攀升，主要依赖碎片化产品堆叠及局部优化的智能工厂建设模式，已无法满足企业的未来发展需求。
和利时凭借超过90000+个项目的技术沉淀，超过40000+家用户的需求洞察，基于XMagital?2.0智能系统，构建五大应用集群。每一集群精准匹配不同岗位职责与工作流程，充分满足企业分步按需部署与未来持续迭代的需求。
五大应用集群赋能企业全链路实现生产控制的最优运行、计划调度的高效协同、设备资产的稳定可靠、安环质量的全面保障、及经营决策的科学精准，为用户带来可量化、可落地的实际价值，助力企业逐步实现卓越运营与可持续发展。
工艺平稳率提升50%+
装置能耗降低2%+
生产计划调度准确率提升 库存周转周期缩短10%+ 5%+
能源消耗和质量损失降低 设备故障率降低 3%+ 20%+
设备使用寿命提升10%+
生产经营成本降低20%+
生产控制操作
实现操作过程的自主运行
流程行业普遍存在生产操作自控率低、工艺优化缺失、生产效率与产品稳定性差、异常预警滞后等问题。
生产控制操作应用集群依托于自主研发生产的DCS、SIS、CCS、DEH、PAC、OCS等核心控制系统及丰富的智能仪表产品系列，通过工业安全网闸的联合部署，结合控制逻辑参数动态优化、异常工况预警、AI智能套件等多项先进技术，自动承接上层生产计划调度集群下发的任务指令，完成从生产调度到生产控制的智能闭环，助力企业构建无人操作、最优运行的智能控制模式。
工艺平稳率提升50%+生产自动化率95%+工艺报警数量降低90%+单位产值生产成本降低20%+
操作合格率提升 99%+ 控制室操作人员负荷降低 30%+
2025年026日21:12.47期· XMagital优化控制
RTO 向：西南温度：25℃漂度：80%大气医力：6Ps降量20mmRTO通信状态 绿作模式 双烯收率聚否接营 三新值 -最优信！ 到数 RTO用 RO上海 ROt化具标 牌光卖0.000 0.450 0.550 0.5189 0.000 已视电 0.0 0.06.3823.8-4 205.638.2100.00上次优化时间 2025-05-26 20:36 优化稳志检测 程衣 实施稳态检测 福本 双烯比上次实施时间 2025-05-2620:36 RTO状态 等待达到优化自相 最优0.519 881308 中江值+最代健当前值0.000
APC 00650522 2025-0-26.210.00APC通信状态 APC请求纹绪 就绪状态 控制器总开关开 控制器投用状市 进料量+量cv 边料量 81位号 位号接述 单位 当醉值PV CV控制下限 CV控制上圈 外部日标值 CV检用开关 CV股用状态 0.0 gn0AIMBY013 F-005炉胶A丙焊乙增比 1 0.000 0.360 0.560 0.5125 □ 已校用 0.2QAIMBY014 F-005丙烯乙烯比 1 0.000 0.350 0.550 0.5126 已视用 20002 005.0030710稀释蒸汽MV +TC0O F005护覆A平均COT温度控制 位号摄述 ℃ 上 A B C 进4828.9860.00 20060636.2100.01010TIC050008.SP F005整B平均COT温度控制
实现全工况全流程最优运行
生产过程中普遍存在自控率低、操作工劳动强度大、关键工艺参数不平稳、能耗居高不下等问题。
应用PID自整定、控制回路品质评价、APC先进控制等技术，全面提升装置自控率和平稳率，降低操作负荷，提升多工况自适应能力。通过RTO实时优化，增强系统协同性，减少能耗与物料损耗，确保高价值产品收率最大化，助力用户实现全工况全流程“安、稳、长、满、优”运行。
向：西南风2|温度：25°℃湿度：80%大气压力：96P|量：20m2025年06月26日21138期 XMagital高级报警报警健康等级
###### 全厂报警排名 装车 全厂报警统计 换8 3-8 比NKR 品 LLOPEZ城 全厂报警优化分析 ##8 何象安营 警 超价育 芳经联合装置 乙烯装置300 活鲜1 常减压装置ES R 2E TEes WE ZA D 1艺e n 长来庆 C类 RYA PAsR CRNC IPNE LLDPE装置
报警KPI 经空每童 18 780 化 选味 加 无始 E 3 化化装置每小时服管 6初人时时 7.43 523 4.54 412 3.15 2.36 10.2 5.58每10分钟警款 12分钟 1.24 0.87 0.75 0.68 0.52 0.39 1.77 0.93每小时题过30次警的小时% <1% 0.90 0.52 0.41 0.30 0.23 0.11 138 0.6110分钟题过警的分钟 <1% 1. 0.36 0.25 0.21 01 0.04 1.56 039 加氢裂化装置10分钟内大 010 87 s 双 3 6 马 M 8报警还逾时间% 11% 0.69 0.40 0:37 0.31 0.12 。 1.44 0.52 阿接别10P10量点总% 1% 1.32 0.52 0.30 0.34 0.21 0.12 154 0.57深状起警与确闪报警款 0 5 3 2 1 0 。 1 4 延迟焦化装置万旧报警 4 6 2 3 0 1 4
报警历史趋势 实时报警报警优先级分析红H亚画村 全星 工艺南 欢迎养设舰N 复体真辣保舞#务 池 酒 88 # 串# O 三 52025.04.26 2025.05.11 2025.0526
实时洞察异常工况
过程控制系统中无效、滞后的报警会导致危险隐患事故的发生，造成人员和财产的损失。
AAS高级报警管理协助企业建立高效的报警管理体系，通过统计分析、报警搁置、多工况报警管理等手段，减少无效报警、重复报警，促进生产报警合理化。借助报警审计，避免非法变更，应用合理化分析，形成专家知识库，大幅度降低工艺报警数量和操作劳动强度，提升操作人员对报警的重视程度，实时洞察异常工况，从而实现生产装置的安全稳定运行。
XMagital?2.0智能系统
保障过渡工况安全稳定运行
连续过程过渡工况自动化
工厂工艺流程冗长且操作复杂，开停车、负荷调整、产线切换等过渡工况高度依赖人工经验，往往造成人员操作程序不规范或误操作等情况，容易导致计划外停车，引发企业巨大经济损失和安全隐患。
OPAS操作过程自动化技术将日常生产中纸质SOP电子化，以顺序逻辑组态及工厂各层级操作过程相互嵌套的方式执行生产控制，依据当前生产工况，通过自动触发操作程序，替代低效重复的人工操作或异常工况复杂操作，控制现场设备，调整工艺参数，支持一键开停车、负荷调整、产线切换及异常响应，有效提高操作效率和准确性，提升生产稳定度和产品质量，降低操作负荷及误操作率。同时将技术专家的生产操作经验融入智能系统，切实降低由员工流失带来的生产经验损失。
间歇性生产自动化
化工行业间歇性生产的产业结构正在向小批量、多品种方式转变，导致配方复杂程度、修改难度和工作量骤增，也对设备利用率和生产柔性化提出了更高要求。
批量控制技术将物理模型与程序模型有效衔接和深度融合，依据预设策略，支持自动在线选择生产设备单元，从而提升设备利用率，增强生产批次的灵活性。系统具备完善的生产异常状态监控功能，当设备异常、系统故障等情况发生时，准确快速切换至预设的安全状态，保障生产稳定。系统与DCS界面一体化融合，用户可在一张监控界面上同时查看批次执行信息和工艺流程状态，可以有效简化操作，降低人力投入，显著提升企业生产效益。
数字孪生仿真优化
流程行业生产普遍面临人员培训成本高、员工应急处理能力弱、事故发生损失大、生产装置能耗大、经济效益低、控制方案缺少验证环境等现实问题。
数字孪生技术将工艺孪生、控制系统孪生和三维孪生相融合，实现用户操作培训、工艺验证、控制策略优化、应急预案及设备拆装演练，提升员工操作技能及应急处理能力，优化现场生产工艺及控制方案，助力企业实现生产运营的可持续发展。
生产控制操作AI
生产控制操作过程中，用户往往面临着隐形故障发现难、运行效率低、运维经验难以传承等问题。
生产控制操作AI从“安全降风险、智能提效益、知识促传承”三重价值出发，通过AI算法实时解析运行参数并提前预警异常，依托专家经验及大数据技术建模，动态生成寻优标杆值。结合和利时超过30年的控制系统工程经验和大模型技术，实现生产装置操作知识精准回答，构建“异常预警、智能寻优、知识赋能”的智慧协同，推动生产控制操作向无人操作、最优运行的模式迈进。
生产计划调度
全局优化智能排产与动态调度
流程行业市场变化快速，传统的计划调度深度依赖人工经验，难以满足日益变化的市场需求。企业需及时把握市场趋势，快速响应市场供应与需求变化，实现敏捷弹性运营。
生产计划调度应用集群融合物料平衡和能源优化，以工艺全流程模拟为基础，结合原材料市场价格情况进行优化分析，帮助企业实现最优的生产计划，最大程度提高生产效率和资源利用率。基于最优的生产计划，系统通过整合生产流程和物料数据，自动生成精准排程方案，支持平衡产能与能耗，减少损耗，规避冲突，显著提升生产计划精准性和灵活性，优化物料齐套管理，减少库存积压或短缺，驱动排产精准、高效、可控。结合生产控制操作，为企业生产大幅缩短计划编制时间，提升产能利用率，降低运营成本，助力企业实现柔性化、数字化、高响应的生产模式。
生产计划调度准确率提升10%+
库存周转周期缩短 5%+
产品质量稳定性提升 2%+
产品收率提升0.5%+能源消耗和质量损失降低3%+
物料平衡保障生产稳定高效
流程行业涉及众多反应单元和物料输送环节，物料在各个节点的转化和流动情况难以精准监测。一旦出现物料失衡的情况，需要花费大量时间和资源来恢复平衡，不仅会影响生产效率，还可能造成产品质量降低和经济损失。
通过建设物料平衡系统，对生产全流程中的各类物料进行精准跟踪与计量，覆盖各类化工原料投入、中间产品生成与流转、最终产品产出等各个环节。通过构建动态的物料平衡模型，实时分析物料的投入产出关系，及时发现并纠正因设备故障、工艺波动或操作失误导致的物料偏差。同时，系统结合大数据与AI技术，对物料数据进行深度挖掘和趋势预测，助力企业优化生产流程，调整工艺参数，提高物料利用率，减少能源消耗和废弃物排放，实现降本增效与安全环保的双重目标，保障企业生产的高效稳定。
能源分析降低能耗
能源管理面临数据采集方式落后、能源计量及平衡误差大、设备能效分析手段匮乏、监测预警及考核手段缺失等问题。
能源管理模块采集所有能源介质计量数据，结合能源年消耗计划、装置消耗计划、能源指标维护、能源计算能力，对能源管理的相关指标数据进行考核。通过碳资产计划和活动记录、碳排放管理能力，实现企业碳资产的全面管理，实时监测能耗数据，识别高能耗设备与高能耗工艺环节，提供能源优化策略，助力企业实现降本增效。
生产计划高级排产
在流程行业的下游，用户对产品的需求日益趋向多品种、小批量、高定制化，传统人工排程难以应对订单波动、设备冲突和物料短缺等问题，导致生产无法快速响应市场需求变化、资源浪费、交期不稳。
APS实时先进计划排程技术通过整合配方管理、生产流程和物料数据，自动生成精准排程方案，支持紧急订单快速插单，平衡产能与能耗，减少换线损耗，规避设备冲突，显著提升生产计划精准性和灵活性，优化物料齐套管理，减少库存积压或短缺，保障订单准时交付，有效提升用户服务满意度。
HiaAgent 产品 月计划产量（吨） 实际产量（吨） 月进度当前生产计划及调度情况？ 汽油 240000 206400 86%为了获取【当前生产计划及调度情况】，需要执行以下步： 航煤 80000 66400 83%日计划产量与完成度，以及本、本月、本年的计划产量及完成情况，基于现有的MCP服务列表，需从以下服 首先，查询计划排产信息，包括订单详情、装置/产线排产状况及工单信息，接着，统计工单执行情况，通盖今 务进行查询和分析： 柴油 燃料油 300000 130000 273000 87100 91% 67%1.APS服务：用于快取计划排产信息。 聚乙 80000 65600 82%2.MES服务：用于获取计划执行情况信息。 聚 50000 41000 82%产品 年计划产量（吨） 实际产量（吨） 年进度调用APS服务：获取计划排产信息 汽油 3000000 2460000 82%航煤 1000000 970000 97%栗油 3500000 3115000 89%比行标况 燃料油 1500000 1050000 70%聚乙场 800000 656000 82%已获取数据如下 聚丙 600000 492000 82%订单计划排程（APS服务）：本月排产情况分析：系统排产港循效益优先、动态响应、绿色低碳的原则，根据销售订单和市场预测，选择炼油烯经路线，重点生产聚乙烯、聚丙烯等大宗塑料原料，共接收23条订单，其中 综合评估：13条为内部库存订单，分解为10条工单。下一步：分析实际执行情况，找出差异 当前生产计划与调度体系运行高效，炼油场经生产工艺路线有效支持了聚乙端，聚丙端等高附加值产品的生产目标。订 和工 在可内。今日生产数据显示，柴油、航煤、聚内螺等核心产品的进度表现优异（完成率85%-91%），而燃料油因生产周期或 燃料油因生产周期或资源调配原因进度相对漂后9%），需要重点关注，整体生产节毒与市场需求匹配度较高，但仍需优化局部资源分配以提升产能均衡性。调用MES服务：获取计划执行实际情况 优化建议：调和组分的关键原料，其进度深后可能影响全厂物料平衡，需优先保障以避免连锁反应。 鉴于渠油、航媒的高完成率反映了成品油市场的稳定需求，建议保持现有加工方案不变；聚增经产品的完成率在80%以 产品的完成率在80%以上，符合市场预期，燃料油作为燃料油生产专项提升。建议优先增加催化裂化装置的运行负荷，提高惠料油收率，绪处生产周期，同时可以协调储运部门加快中间原料周转。 性 间原料周转，避免因容不足影响生产连续2、聚烯经产业链深接挖潜生产控制智能助手 经营决策智能动手 行业知识专家 建议根据当前市场高价行情，请时调整聚乙域、聚丙场的排产比例，阿时优化乙角原料纯度与裂解炉操作参数，提升聚 过销售端实时反馈终端库存及价格波动信息，建立生产销售联动机制，避免成品过度围积 提升聚合反应的选择性，此外，可以通3. 全流程能效优化化，利用炼油高温余热为烯经单元预热，降低综合能耗。 建汉计对柴油、媒等高完成率产品，适当减少余产能，释放蒸汽、氢气等公用工程资源用于燃料油及聚堵经生产。 气等公用工程资源用于感料油及聚增经生产，同时，开展装置间的热联合优4. 风险预警与动态调度。建议对燃料油生产滞后问题启动红黄牌预督机制，每小时眼踪加工量并纳入生产早会决策，提前评估下一原料到动导致炼油经生产工艺路线切换风险。 评估下 周地原料到货衔接情况，防范因原油性质波
生产计划调度AI
生产计划调度面临原料和成品价格市场波动、紧急插单、异常情况调度逻辑复杂等问题。
生产计划调度AI通过深度神经网络模型分析历史销售数据、市场趋势及季节性波动，实时预测未来产品需求，实现生产计划与订单变化的动态匹配。基于设备工况、工艺约束、物料到货预测等模型，连接各应用实现数据协同分析和预测，自动生成最优生产序列，突破排产效率瓶颈，确保高效调度，极大程度地提高生产效率。
设备资产管理
赋能设备全生命周期智慧管理
流程工业企业设备管理普遍面临基础信息缺失、数据孤岛多、数据使用率低、检修维护效率低、设备故障率高、备件成本高等问题，直接影响装置稳定性，导致生产安全受到威胁。
设备资产管理应用集群建立动静电仪设备全生命周期的资产管理体系，包括在线监测、点巡检、状态预警、故障维修、缺陷处理、台账管理、备品备件管理等功能，结合仪控设备诊断、动设备振动监测、静设备腐蚀及跑冒滴漏分析，融合视频AI分析、机器人巡检等技术，实现全厂设备资产的全生命周期管理，提前发现并主动规避各类安全隐患，构建预防性维护闭环管理，减少非计划停车，降低维护成本，保障生产装置的安全稳定运行。
设备资产电子台账覆盖率100%
设备点检保养计划执行率95%+
设备故障率降低20%+设备使用寿命提升10%+设备备件库存成本降低10%+
人工劳效提升30%+
仪控设备预测性维护
仪控设备运维正面临设备繁杂、数据孤岛、技术断层、运维低效等多重挑战。
通过构建全厂统一的仪控管理体系，在厂内形成数据互通，实现仪控设备的一体化集中管理和实时监测。结合AI技术，进一步推动运维模式从事后维护向预测性维护转型，助力仪表运维人员加强仪控设备管理，大幅提升工作效率，降低运维成本，增强仪控设备运行的可靠性和安全性。
动静设备预测性维护
设备周期性、预防性措施欠缺精准诊断和主动预测能力，导致设备过修、欠修问题突出，且备品备件积压占用企业大量资金。
动静设备预测性维护技术通过增加各类新型振动、壁厚类监测等传感器，实时监测动设备振动、静设备壁厚等关键信息。基于AI多场景、多算法预警模型，实现跑冒滴漏、设备异常状态等高精度预警，帮助企业及时发现设备劣化问题，避免设备故障的进一步恶化，确保装置的安全平稳生产。
设备全生命周期管理
设备台账相关信息缺失、设备漏检故障率高、非计划停车情况多发、备品备件库存不合理等问题在设备全生命周期体系中频繁出现。
通过构建设备全生命周期管理体系，汇集全厂所有设备资产台账数据，通过检修、润滑、巡检策略的制定，将所有维保相关工作以移动端工单形式执行，全面掌握设备的基础资料等静态数据，及巡检润滑、设备预测性维护等动态运行维护数据，实时监测设备运行状态，确保设备稳定运行，为高效生产提供可靠保障。
设备资产管理AI
设备资产管理面临设备健康状态不明确、预防性维护策略不合理、故障原因定位难等问题。
设备资产管理AI对设备健康状态进行精准分析和评价，结合设备历史运维数据，智能推荐维护策略，降低非计划停机时间。利用设备故障知识图谱自动定位故障根因，给出诊断和维修方案，提高设备维修速度，整体提升设备运行效率和稳定性。结合设备故障历史、备件库存及备件市场行情，给出备件采购建议，为设备资产管理提供可靠保障。
安环质量管理
构建全方位工业安全体系
面对厂区危化品集中、应急响应迟缓、产品质量管控粗放等问题，企业常面临安全事故风险高及诸多环保违规隐患，传统安环质量管理水平难以应对合规监管日趋严格和运营管理日益精细的双重挑战。
聚焦人员、设备、环境与产品的全方位安全与质量保障，安环质量管理应用集群结合安全仪表系统、生产安全环保管理系统、LIMS实验室管理系统、AI视频监控等多种技术手段，实现人员、设备、环境和产品质量的全方位智能管控。配合全厂信息安全整体解决方案，全面提升厂区本质安全水平与质量保障能力，为企业安全、环保、产品质量构建“护城河”。
关键数据自动备份率 99.9%+ 灾备异常恢复率 99.9%+ 产品整体质量提升 1%+
XMagital?2.0智能系统
安环风险识别与闭环管理
工厂安全巡检普遍依赖人工，导致隐患发现不及时、漏检率高、事故预判能力不足、安环投入与效益产出难以平衡等问题。
安环管理技术利用大数据分析和视频AI等能力，实时监控各项安环指标，识别违规操作和安全隐患，对风险点巡检、隐患治理及特殊作业实施全流程闭环管理，做到科学识别风险、闭环整改隐患、全流程监管特殊作业。同时实现高精度人员位置管控、电子围栏禁区闯入报警、应急响应提速，并配合门禁、火灾报警等系统达成多系统联动预警和应急能力，降低重大风险失控概率。
全生命周期质量数据管理
流程行业全生命周期质量数据管理普遍存在数据资产散乱、管理复杂低效、人工依赖性强、信息收集不全面等问题。
通过建立无人分析、无人取样的智能实验室管理系统，高效分配化验任务，自动完成实验室样品登记、任务分配、实验分析、结果复核及数据上传等工作，实现全流程质量数据管理。构建覆盖原材料入厂检验、生产过程实时监控、中间品质量抽检及成品终验的全生命周期质量管理体系，综合运用AI、大数据分析等先进方法，实现质量分析仪器自动化调度与异常实时监测，提升质检效率并降低成本，同时深度解析质量数据，挖掘潜在规律与风险点，为工艺优化和业务决策提供精准数据支撑。
工业网络主动安全防护
工业现场安全数据较为分散，攻击检测滞后，应急响应速度慢，无法掌握整个网络的安全态势，难以进行统一有效的安全管理。
和利时工业网络安全通过加密传输、身份认证保障接入安全，通过加密存储、权限管理防止数据窃取篡改，借助工业协议DPI与入侵检测抵御攻击，通过漏洞扫描、安全编码加固系统，提供可视化态势分析预警威胁，实现工业控制系统安全态势统一监测，多维度展示安全防护情况，为全厂精准安全防控提供有力支撑。
安环质量管理AI
安环质量管理面临数据孤岛、风险识别及预警滞后、跨环节协同不足等问题。
安环质量管理AI通过融合IOT设备、视频监控、LIMS系统等多源异构数据，运用预测模型、异常检测算法、智能视觉识别算法，有效识别设备风险，实时监测未穿防护服、违规进入高危区域、操作流程偏离等人员违规行为，将安全仪表数据、人员定位信息与应急预案库智能关联，生成包含资源调度、处置路径的三维可视化预案，并联动系统终端实时告警与干预，实现从隐患识别、智能决策到处置反馈的全链条闭环管理，有效降低安全事故的发生率。
经营决策管理
赋能全数字化卓越运营
流程工业企业在经营管理中，常面临成本管控粗放、经营决策滞后、资源分配失衡、市场响应迟钝等挑战。
经营决策管理应用集群以“业财一体化”为核心，构建“三大能力”支柱，包括全要素成本穿透分析能力、智能决策支持能力、战略级可视化驾驶舱能力。其中，全要素成本穿透分析能力通过数据融合，建立动态成本模型，结合市场价格指数实时测算盈亏平衡点，识别高耗低效环节。智能决策支持能力运用机器学习算法构建弹性模型，模拟不同市场场景下的盈利空间，为定价策略、产能投放提供数据推演。战略级可视化驾驶舱能力借助数据整合，构建涵盖多个经营指标的决策沙盘，支持管理层多维度对比分析，辅助资源分配决策。凭借“三大能力”，该集群能够实现成本精细化管控、决策科学化升级、资源高效配置及风险前瞻性管理，使企业经营者精准把握“成本管控、效益增长、风险防控”的平衡点，真正实现从经验驱动到数据智能驱动的经营范式转型。
生产经营成本降低5%+
业务流程数字化覆盖率 90%+
人工数据处理耗时降低70%+
关键经营指标自动采集统计 90%+
产品市场占有率提升 5%+
