基于大模型技术的离散制造业工艺知识与产线融合关键技术研究

概述

将大模型的通用智能服务能力与离散制造业工艺知识产线进行智能融合，打通多模态数据、动态场景适配与融合，构建基于大模型底座的离散数字工艺知识服务与产线融合垂直工业知识大模型服务平台，实现工艺流程智能优化和设备状态预测，形成覆盖生产全周期的绿色制造体系。

需求详情

首先，构建大模型与工业AI技术的融合框架。设计统一的技术框架，将数字孪生与工业AI技术结合。通过对生产设备、工艺流程以及运行环境的全面分析，开发实时数据采集与预处理工具，确保数据的完整性与一致性。

其次，开发基于融合人工智能技术的智能模型与算法。结合大模型的数字工艺仿真能力与工业AI的预测优化能力，设计智能算法对工艺流程中的关键环节进行优化。研究多模态数据的特征提取与语义对齐技术，构建适配动态工况的工艺优化模型。

最后，建设制造工艺AI模型服务平台。基于融合技术，打造集数据采集、模型训练与智能优化于一体的公共服务平台，提供工业AI模型的存储、调用与优化功能，支持跨行业的工艺装备数智化升级需求，并通过接口标准化设计实现模型与现有生产系统集成。

技术参数

利用大数据分析和机器学习算法，处理和挖掘产线历史数据，并融合工艺设备的离散工业垂直工业大模型，构建产品质量追溯模型及产线协同控制模型，完成工艺设备与产线融合智能的工程化应用。

指标1.打造1个面向汽车零部件行业工艺装备数智化升级的制造工艺垂直大模型平台；

指标2.构建工业知识模型库，覆盖不少于2个及以上行业工艺领域；

指标3.工业AI模型集覆盖智能工艺、智能运维、产品质量追溯、产线协同控制等类别，数量不少于50个；

指标4.完成不少于2个智能产线单元的工程化应用验证；

指标5.基于特定行业工艺知识与产线大模型的数据仿真数据稳态预测误差小于10%。

指标6.申请发明专利不少于2项。