AI APC智能仪表工具，让海量数据“开口说话”

工业机器人自动化以煤化工为例，传统煤化工气化装置存在两大核心发展瓶颈：

气化炉核心炉内温度受高温、熔渣腐蚀限制，无法通过硬件传感器长期实测，只能依靠操作工经验估算；

工业自动化与控制同时全厂海量时序工艺数据无自动化处理工具，数据降噪、缺失值填补、变量筛选、模型拟合等全流程依靠工程师人工操作，建模周期长、误差大，难以支撑长期稳定工艺优化。

AI APC 智能软仪表工具通过接入历史数据一站式完成时序数据剪裁、滤波降噪、缺失值填补；依托时序机器学习、借助AI模型，表征无法实时，只能通过LIMS监测的化工生产参数，实现关键测点软测量，补齐工艺数据盲区。

基于时序数据学习与预测：采用机器学习算法进行曲线拟合，通过深度学习的时间序列预测

更强的可扩展性：所有代码全部用Python重构，可扩展性强，迭代效率高

参考链接：

https://www.schneider-electric.cn/zh/work/campaign/buildings-of-the-future/?range=63361-powerstrip