化工行业 AI 解决方案
从经验驱动到数据驱动，五大场景覆盖化工全链路
化工企业AI落地面临的三大挑战
配方研发靠试错，周期长成本高
日化、精细化工配方变量多、非线性强，一个配方从设计到稳定需3-8轮打样，每轮消耗原料、工时和检测费，试错成本居高不下。
项目方案依赖人工，经验难复用
化工环保工程方案每个客户工况不同，工程师手动撰写方案周期长。历史项目资料分散在文档和个人经验中，相似项目每次从零开始。
工艺经验靠人，传承面临断层
配方禁忌、配伍关系、工艺窍门大量是隐性知识，核心工程师一走经验就跟着走，新人培养周期长，组织记忆脆弱。
图博数智化工行业 AI 解决方案
五大核心能力，从配方研发到生产管理全链路覆盖
环保方案AI自动生成
- 支持表单、文本、文件输入，AI自动识别整理项目信息
- 自动匹配方案逻辑，生成工艺说明与设备建议
- 历史项目经验复用，类似项目不必从零开始
配方稳定性AI预测
- 与国内知名研究所联合共创，算法经同行评审验证
- 输入配方参数，AI预测离心、高温、冻融等多项指标
- 从"先做后测"变为"先测后做"，打样次数减少50%以上
来料质检AI智能解析
- COA报告不论PDF、Excel还是图片，AI自动提取关键指标
- 与内控标准逐项智能比对，四色预警体系即时反馈
- 即插即用，不需要等配方模型建完就能部署
生产过程AI参数优化
- 符号回归挖掘工艺参数与产品质量的定量数学关系
- 大模型翻译为可理解的化学机理解释，辅助工程师决策
- 关键工序合格率提升约15%，试错实验减少40%以上
化工知识图谱与经验传承
- 构建配伍关系三维图谱，将隐性经验转化为结构化知识
- AI推荐配方时自动规避禁忌组合，优先推荐协同组合
- 新人上手周期从半年缩短到两个月，经验沉淀在系统里
实践效果
0
打样次数减少
0
首轮预测准确率
0
试错实验减少
* 以上数据源自历史项目的平均测算，实际效果依具体业务定
落地案例
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昆山源和环保
AI方案生成系统：让历史项目自动生成新方案
以前老工程师的经验都藏在文件夹里，新人来了只能从头学。现在AI能自动匹配历史案例并生成新方案，前期方案撰写时间大幅压缩，前端响应客户的速度也快了很多。
”方案初稿AI自动完成，大幅压缩方案撰写时间
实现专家经验沉淀与系统化复用
提升前端客户响应速度，减少反复沟通
CLIENTS合作客户墙 / TRUSTED CLIENTS
合作客户多家领先高校机构、企业组织认可
图博数智部分合作客户，排名无先后之分
图博AI和传统方法的区别图博AI方案和传统方法有什么区别？
传统方法靠"试"，SaaS靠"查"，图博让AI帮你"预测"——把化工从经验驱动变成数据驱动。
落地路径：4-6周快速验证
数据盘点
梳理历史配方、工艺参数、质检数据
场景诊断
深入产线与实验室，锁定AI可替代环节
方案定制
结合企业系统与数据，设计落地路径
敏捷实施
完成系统接入与AI能力部署
持续调优
每轮数据反哺模型，精度持续提升
数据盘点
场景诊断
方案定制
敏捷实施
持续调优
数据盘点：梳理历史配方、工艺参数、质检数据
场景诊断：深入产线与实验室，锁定AI可替代环节
方案定制：结合企业系统与数据，设计落地路径
敏捷实施：完成系统接入与AI能力部署
持续调优：每轮数据反哺模型，精度持续提升
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