在全球能源结构正在面临转型与升级，能源企业也面临着安全、效率、环保等多重压力，人工智能（AI）与大模型的应用日益成为推动行业创新和提高效率的重要力量。 为了提高生产效率、降低运营成本、实现智能化管理，越来越多的企业开始引入AI技术，特别是大模型能力。

例如在生产环节和设备智能运维环节中，AI技术与大模型能力正在逐渐渗透：

  • 精准诊断工况：通过大模型对设备运行数据的实时分析，能源企业能够实现对设备工况的精准诊断，及时发现异常工况与潜在故障，提前发出预警，降低停机时间，提高生产安全性。

  • 推演参数趋势：在复杂的生产环境中，参数变化往往难以预测。利用大模型的推演能力，企业可以对关键参数进行趋势预测，调整生产计划和操作策略，帮助生产管理人员制定最佳的操作方案。

  • 预测产能指标：基于历史生产数据与实时数据的深度学习，AI大模型能够为企业提供产能预测，帮助企业合理安排生产计划，优化资源配置，提升整体运营效率。

  • 设备运维与巡检：在设备的日常管理中，利用AI技术构建的智能巡检系统，使用小模型+大模型分析设备使用数据，制定科学的维护计划，降低设备故障率，延长设备使用寿命。

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基于此，12月10日19:00，爱分析邀请两位深耕能源领域的实践专家，围绕生产环节、设备运维等业务场景，深度探讨AI大模型的落地案例和经验，帮助能源企业在数字化转型的浪潮中，充分利用AI大模型应用，推动企业智能化的创新与发展。

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