在“十五五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、推動(dòng)新型工業(yè)化的戰(zhàn)略指引下，制造業(yè)企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的需求已不再局限于提升管理效率，而是更加聚焦于將技術(shù)融入生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)真實(shí)、可量化的經(jīng)濟(jì)效益。傳統(tǒng)的管理類AI已難以滿足需求，工業(yè)AI的深度應(yīng)用勢在必行。

在此背景下，金現(xiàn)代正式推出“AI配料智能體”，融合深度學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，聚焦生產(chǎn)配方與原料配比環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化，為企業(yè)提供可落地、可復(fù)制的降本增效解決方案。

AI配料示意

從經(jīng)驗(yàn)到算法

重塑配料決策模式

在食品、化工、鋼鐵、醫(yī)藥等流程制造業(yè)中，配料環(huán)節(jié)直接決定產(chǎn)品質(zhì)量與成本結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)模式依賴人工經(jīng)驗(yàn)與試算調(diào)整，難以在多重約束條件下快速尋優(yōu)，無法適應(yīng)精細(xì)化生產(chǎn)的需求。

以面粉廠配麥場景為例，工作人員需要從幾十個(gè)原糧倉中，基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，綜合考量小麥面筋等十多種指標(biāo)及價(jià)格，做出配麥決策。雖然在這一過程中，也可以基于一些數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)計(jì)算來優(yōu)化選配，但由于指標(biāo)約束多、計(jì)算復(fù)雜，依賴人工計(jì)算配麥效果不穩(wěn)定，難以找出符合產(chǎn)品指標(biāo)的成本最優(yōu)解，產(chǎn)品指標(biāo)時(shí)有波動(dòng)。

金現(xiàn)代基于大模型與運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，推出的配麥智能體，可以在滿足各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)（如面筋含量≥30%）與配比約束（如某類小麥占比≥15%）的前提下，自動(dòng)生成成本最優(yōu)的配方。實(shí)際應(yīng)用表明，該方案平均每噸小麥可節(jié)約成本約10元左右，預(yù)計(jì)每年節(jié)省成本百萬元以上，同時(shí)顯著減少了人工實(shí)驗(yàn)與調(diào)試成本。

AI配麥智能體示意

從食品到多元場景

支持跨行業(yè)落地

AI配料智能體具備廣泛的行業(yè)適用性：

在鋼鐵行業(yè)，合金配料直接影響鋼材性能與成本。傳統(tǒng)方法依賴工程師經(jīng)驗(yàn)，而配料智能體可在考慮元素含量、成本波動(dòng)與工藝要求的復(fù)雜條件下，快速生成最優(yōu)配比，降低噸鋼成本。

在焦化行業(yè)，配煤方案決定焦炭質(zhì)量與生產(chǎn)成本。智能體能夠綜合煤種特性、價(jià)格波動(dòng)及工藝參數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整配煤比例，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量與成本的最優(yōu)平衡。

在建材制造領(lǐng)域，原料配比關(guān)乎產(chǎn)品性能。系統(tǒng)可根據(jù)庫存情況、市場價(jià)格及產(chǎn)品規(guī)格，實(shí)時(shí)優(yōu)化配方，在保障質(zhì)量穩(wěn)定的同時(shí)降低原料成本。

類似場景也廣泛存在于飼料配比、化工原料組合、藥品配方優(yōu)化等領(lǐng)域。只要存在“多原料組合、多約束條件、追求成本最優(yōu)”的需求，AI配料智能體均可提供科學(xué)、精準(zhǔn)的解決方案。

AI配料智能體可適用于多種場景

AI智能配料不僅可以優(yōu)化單次配比，更能依托實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)與市場變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，不斷沉淀經(jīng)驗(yàn)，助力企業(yè)構(gòu)建科學(xué)、可靠的生產(chǎn)決策體系。目前，金現(xiàn)代正積極推進(jìn)配料智能體在更多工業(yè)場景中的應(yīng)用。期待與更多伙伴攜手，通過智能化升級(jí)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的持續(xù)優(yōu)化，共同構(gòu)筑高質(zhì)量、高效率的競爭優(yōu)勢。