2025年初，山东海化集团确定了一条“以AI小切口场景撬动行业智能化转型”的路径：基于浪潮海岳大模型Ch1版构建盐化工智控大模型，打造覆盖生产、安全、能耗、设备全链路的工业智能决策体系，重点破解化工生产“安、稳、长、满、优”的难题。该实践随后入选IDC《IDC PeerScape: IDC中国AI数字工厂年度领导者案例》——这是IDC首次聚焦AI在制造业的深度落地。
对流程工业来说，“小切口”不是保守，而是必然。化工装置连续运行、参数强耦合、停车代价高，任何全局重构都要先证明单点可靠。海化的做法是把体系拆成三个职责清晰的智能体，让它们在各自边界内先跑出可验证的收益。
工艺优化智能体：把波动压成一条平滑线
工艺优化智能体采用多目标动态优化与机器学习算法，实现工艺路径的分钟级自主寻优，在产量、质量、能耗与安全等多维目标之间做平衡。效果最直观的指标是曲线形态：关键生产指标曲线从以往的“心电图”转变为“平滑线”，现场操作员从盯盘调整转为“远程监护员”，形成无人干预、自我优化的生产范式。
量化收益有两项：年度节电450万千瓦时；离子膜使用寿命由4年延长至5年。后者尤其说明问题——离子膜寿命受运行工况波动影响很大，能把寿命拉长一年，意味着工艺寻优不只是省电，而是在减少对关键耗材的隐性损耗。
设备预测维护智能体：机理与数据一起进模型
设备预测维护智能体构建的是“数据感知+故障机理+AI推理”一体化智能运维平台，目标是把运维从被动检修推到主动预警、从计划维护推到预测维护。平台融合设备故障机理与多源运行数据，构建涵盖振动、温度、压力等多维特征的动态健康画像，再用时序分析、寿命预测与根因诊断等算法，实现关键设备状态的实时评估与早期风险识别。披露的故障识别准确率超过95%。
这里的技术选择值得注意：只靠数据驱动，样本稀缺的故障类型学不到；只靠机理模型，又难以覆盖现场工况的复杂性。把机理约束嵌入数据模型，是流程工业做预测性维护的常见折中，也让诊断结论更容易被设备工程师接受。
智能巡检智能体：把闭环补到处置端
智能巡检智能体通过智能路径规划、多模态感知与闭环处置机制，构建“感知—分析—决策—处置”的完整闭环，推动安全巡检从“人工依赖”转向“AI主导”。其价值不在于多装几个摄像头，而在于把“事后报警”“事前预警”推进到“事中AI决策”：发现问题的那一刻就给出处置动作。披露的效果是巡检效率提升50%，风险分析与隐患排查完成率提升20%。
平台化：三个智能体只是起点
三个智能体并非孤立应用，而是架在海岳大模型、海岳工业智能平台、海岳MOM等基座之上。浪潮数字企业据此把能力向生产运营全链条延伸，目标是形成工业AI智能体集群。
对同类化工企业的启示是：先选一个指标明确、边界清楚、可度量的场景（如工艺参数寻优），把数据、机理、权限边界和考核口径一起打通；再把验证过的方法复制到设备、安全等相邻场景。智能体的规模化，靠的是同一套底座上的复用，而不是每个场景重新造一遍。
资料来源：浪潮海岳助力山东海化入选IDC中国AI数字工厂领导者案例——央广网（2026-04-02）。本文为技术要点整理，非原文全文。