工业边缘 AI 与 APC 节能优化
普兰托智能（PLANTO AI）为工业现场提供边缘 AI Agent 与先进过程控制（APC）优化服务。我们把工艺知识、设备边界和运行数据放在一起，给出说清“改哪个参数、什么工况下改、安全范围在哪里、为什么”的建议，由工程师确认执行。PLC / DCS 继续负责基础控制与安全联锁，AI 在其之上做监督优化，数据留在现场。
基本信息
| 适用场景 | 汽车制造、化工、环保废气治理、能源管理、园区运维、装备智能 |
|---|---|
| 熟悉的装置 | 沸石转轮、RTO、TO、SCR、直燃炉、洗涤塔、LPX 多膛炉等 |
| 方法 | 感知数据 → 理解工况 → 辅助决策 → 验证迭代 |
| 部署方式 | 边缘侧部署，数据留在现场；工程师在回路 |
| 代表成果 | 汽车整车厂环保废气设备 AI 节能改造，节能约 7%–20%（创始人此前任职期间主导） |
代表案例：汽车整车厂环保设备 AI 节能改造
- 创始人毛凯（Rey Mao）此前在至焱环境（上海）担任 AI 应用经理期间，负责一家汽车整车制造厂环保废气设备的 AI 节能改造。
- 团队把工艺知识、设备边界和运行数据结合起来，逐条核对每条建议是否影响设备稳定、排放要求和现场操作，最终实现约 7%–20% 的节能。
- 实际效果受产线负载、工艺边界和设备状态影响，不同现场需要单独评估。
我们怎么做工业 AI？
- 感知数据：先把运行历史、报警、维修记录和现场真正信任的信号放到一起。
- 理解工况：把数字放回工况里看，同时考虑工艺边界、设备能力、质量、安全和排放。
- 辅助决策：建议要说清改哪个参数、什么工况下改、安全范围在哪里，以及为什么。
- 验证迭代：由工程师确认执行，记录结果，再把真实反馈带回下一次判断。
为什么是边缘侧？
工业现场的决策要贴着生产节拍走，很多数据也不适合离开工厂。边缘部署让推理贴近装置运行，数据留在现场。
如何开始合作？
发邮件到 [email protected]，说明现场发生了什么、现在的方法卡在哪里、怎样的结果才算有用，以及现有的数据和设备条件。我们从一次场景诊断开始判断落地路径。
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