流程工业的时间序列数据——温度、压力、流量——是生产运行的“心电图”。读懂这些数据，就能预判设备故障、优化操作参数、提升产品收率。中控技术推出的全球首款流程工业时间序列大模型TPT，以时间序列预训练大模型为基础，采用MoE架构构建企业专属模型。过去需要工艺专家1-2个月的分析，TPT分钟级输出结论；单行业适配成本降低60%以上，软件投资降低50%-80%。TPT正在重新定义流程工业的“AI生产力”。
什么是时间序列大模型TPT
从时间序列数据中提取工业知识
流程工业每时每刻都在产生海量时间序列数据——温度、压力、流量、液位、浓度等。这些数据背后，隐藏着设备的运行规律、物料的反应周期、质量的波动趋势。传统方式依赖专家经验去解读这些数据，效率低、覆盖面窄、难以规模化。
TPT（Time-series Pre-trained Transformer）是中控技术推出的全球首款流程工业时间序列大模型。它以时间序列预训练大模型为基础，采用MoE（Mixture of Experts）架构，对实际装置数据进行特定任务微调，构建企业专属的时序混合专家模型，将工业生产中共性的时间序列数据规律提炼为基础模型框架。
TPT的五大核心能力（SCOPE）
TPT平台以模拟（Simulation）、控制（Control）、优化（Optimization）、预测（Prediction）、评估（Evaluation）五大核心能力为支撑，通过自然语言交互构建工业智能体Agent，实现“识别-评估-决策-执行”全流程闭环。
传统工业软件系统孤岛化部署带来数据不通、效率低下、成本高昂等问题，TPT平台通过一个统一底座解决了这些碎片化问题。
TPT平台的核心优势
效率提升超90%
过去需要工艺专家耗时1-2个月梳理的生产逻辑、分析的优化空间，如今通过TPT平台的自动拆解与计算，分钟级就能输出精准结论。
成本降低60%以上
TPT平台并非局限一隅的“定制模型”，而是提炼工业共性的“通用模板”。各行业只需输入少量“行业专属数据”进行“微调”，无需重构模型架构，即可在不同工况场景上复用。单行业适配成本较传统工业AI“一场景一模型”降低60%以上。
软件投资降低50%-80%
基于一个大模型生成的各类工业智能体Agent，打破了传统工业软件数据孤岛的壁垒，帮助企业大幅降低软件投资。
TPT平台的落地场景与案例
广西华谊能化——40个Agent破解强耦合
面对煤化工与石化一体化生产中精馏塔与反应器之间的强耦合问题，H₂S浓度波动剧烈，人工难以同步协调上下游参数。基于TPT平台，企业生成了覆盖全流程的40余个工业Agent，打通9大系统，形成闭环。H₂S波动标准差下降35%，协同优化Agent能够在30到40秒内自动生成最优控制策略。
兴发集团——自主运行Agent提升效益
氯碱生产中操作人员需人工监控上千个工艺参数，非计划停车风险居高不下。企业基于TPT平台生成的自主运行Agent实现了7×24小时不间断的智能监控与预警，响应速度提升10倍，系统可靠性超过98%，人员从260人降至80人，整体效益提升1%至3%。
知识沉淀Agent——经验资产化
广西华谊能化原有42个岗位的关键操作经验分散在个人手中，人员流动直接威胁生产稳定性。基于TPT平台生成的知识沉淀Agent，将老师傅的操作逻辑固化为可复用的规则，构建了覆盖42个岗位的知识体系，实现了经验资产化与操作一致性的显著提升。
TPT的未来——从工具到工业操作系统
TPT平台已在氯碱、石化、热电、煤化工等领域落地超过百余个项目，覆盖常减压装置设备预测性维护、乙烯装置生产优化、热电锅炉优化控制等主流装置的多场景应用。真实案例显示，TPT平台能够帮助企业减少30%-50%的人力投入，实现1%-3%的收益提升。
从TPT平台的实践路径看，流程工业的AI应用已走出概念验证，进入场景深耕、价值落地的关键阶段。AI与工业机理深度融合，以工业智能体为代表的技术路径，是当前最具可行性的落地方向。
