针对矿热炉高能耗痛点，博雅云创推出 SAF-IntelliBalance 系统。 从“连接”走向“认知”，实现 3%-8% 的节能增效。
工业互联网
神经网络 (传输)
工业人工智能
工业大脑 (决策)
单纯的数据采集（连接）已无法满足需求。核心逻辑在于利用 IT (数据技术) 与 OT (运营技术) 的深度融合，为工业体系注入能够“理解”数据的“大脑”。
国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动制造业全流程智能化升级。
工信部重点指标：创建工业研发数据集，推广可量化的效率/良率提升示范案例。
工业AI必须满足 高可靠性 高安全性 可解释性。
以锰硅合金为例，不同厂家冶炼电耗在 3600-4200 KWH 之间波动，元素回收率仅 85%-91%。
同厂家、同炉台运行状态时好时坏，这种“周期性不稳定性”是成本差异的根源。
⚠ 高位运行，操作不稳定导致巨大浪费。
📉 低效区间，原材料利用率低。
由于炉内情况不可见，无法确认电极是否正常（偏浅、死相、长短不一）。 盲目调整设备、原料或工艺师，导致频繁试错。
基于物理机理 (PINN) 与数据驱动 (RL) 的深度融合，构建安全可靠的“工业大脑”。
解决数据质量问题，清洗历史数据，建立能耗量化基线，识别异常工况。
物理信息神经网络。构建虚拟仿真环境，实现零成本、零风险的试错演练。
深度强化学习策略。实时给出操作建议，最终实现闭环控制，持续寻优。
边缘计算与云端协同
沉淀行业知识库
数据自动化与互联
保障生产安全
预计年节省电费
¥0
基于300天/年运行计算
立足产业基地，通过 AI 技术赋能传统铁合金行业，推动产业智能化转型，打造区域性标杆示范。
响应国家双碳战略，利用乌兰察布绿色算力优势，实现高耗能产业的绿色低碳发展。
连接物理世界与数字世界，解决“懂不懂数据”的问题，提供高可靠、可解释的工业人工智能解决方案。