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华为盘古工业大模型：工业界的“超级大脑”到底能干啥？（第4页）

工厂里的设备（比如机床、风机、反应釜）是“印钞机”，一旦坏了停产，一天损失可能几十万。以前设备维护全靠“经验”——老师傅听声音、摸温度判断设备好不好，或者到了固定时间就停机检修，要么修早了浪费钱，要么修晚了设备已经坏了。

盘古的预测模型能实现“预测性维护”，简单说就是“机器坏前先预警”。它怎么做呢？

第一步：收集设备的运行数据，比如振动频率、温度、压力、电流，这些数据就像设备的“体检报告”；

第二步：模型分析这些数据的变化趋势——比如某台风机的振动频率平时是10Hz，最近慢慢升到了15Hz，模型就知道“这台风机可能要坏了”；

第三步：提前预警，告诉维修师傅“3天后风机可能出故障，建议检查轴承”，师傅趁生产间隙换个轴承，不用停产大修。

某石化厂用了盘古的设备运维模型后，把设备故障停机时间减少了40%，维修成本降低了30%，以前一年要停两次产大修，现在两年都没停过。

3. 研发设计：把“几年”变“几个月”，新材料、新工艺更快落地

工业研发是个“慢功夫”——比如研发一种新的合金材料，要反复试验不同的成分比例、冶炼温度，可能要花几年时间；设计一个新的汽车零部件，要反复修改图纸、做仿真测试，成本高、周期长。

盘古的科学计算模型能帮研发人员“提速”，核心是“虚拟仿真”——用AI模拟真实的研发过程，不用真的做那么多试验。

比如研发新合金：以前要烧100炉不同比例的合金才能找到最优配方，现在模型能模拟不同成分、温度下的合金性能（比如强度、耐腐蚀性），直接算出“最优配方是30%铁、20%镍、50%铬，冶炼温度1500℃”，然后只要烧几炉验证一下就行，研发周期从2年缩短到3个月。

再比如汽车设计：以前碰撞测试要造几十辆样车，撞坏一辆成本几十万；现在模型能模拟碰撞过程，算出“哪个部位需要加强、用什么材料更安全”，样车数量减少到原来的1/10，研发成本降低60%。

4. 生产调度：“智能管家”安排生产，效率拉满不浪费

大工厂的生产调度是个“复杂难题”——比如汽车工厂要生产10种不同型号的汽车，每条生产线的产能、每个零件的库存、每个工人的技能都不一样，怎么安排生产顺序才能让效率最高、浪费最少？以前全靠调度员凭经验拍板，很容易顾此失彼（比如某条线闲得没事干，另一条线忙到加班）。

盘古的决策模型能当“智能调度员”，它会综合考虑所有因素：

- 生产线：A线擅长生产SUV，B线擅长生产轿车；

- 库存：轮胎剩100个，够生产50辆SUV；

- 订单：客户明天要10辆轿车，后天要20辆SUV；

然后算出最优的生产计划：今天B线生产10辆轿车，A线生产20辆SUV，刚好用完库存，还能按时交货。而且如果中间出了意外（比如某条线突然坏了），模型能在5分钟内重新调整计划，不用调度员手忙脚乱。