

AI 新引擎｜驱动中国化学创新飞跃

中国化学工程集团有限公司

2025-02-27

在科技浪潮奔涌向前的时代

传统行业正经历着前所未有的变革

当古老的化学工程遇上前沿的AI技术

会碰撞出怎样的火花？

今天，就让我们一同走进

中国化学的奇妙世界

探索那些AI深度融入的应用场景

解锁一个个令人惊叹的创新案例

见证传统与创新的完美融合

PART.01

天辰公司

深化AI应用，助力企业转型升级

近日，天辰公司搭建天辰AI开发平台，并将DeepSeek私有化部署于企业内网，深化AI技术对企业发展的赋能作用。

▲天辰AI开发平台界面

目前，基于DeepSeek，天辰公司已成功部署了两个应用场景：一是集标准规范与体系文件于一体的智能问答系统，助力设计人员精准掌握设计规范，快速查询6000余份公司政策文件；二是将DeepSeek融入仪表设计软件，依托海量历史数据智能推荐仪表选型，加速设计流程，提升设计效率，推动标准化设计实践。

▲仪表选型界面

天辰公司获评天津市两业融合年度十佳应用场景

天辰齐翔获评山东省智能制造场景

天辰耀隆获评国家级绿色工厂

▲向左滑动显示全部

未来，天辰公司将持续优化数字化工具和平台，积极探索AI大模型在更多领域的应用潜力，把AI技术融入研发、智能设计、数字化交付及智能工厂等关键环节，构建具备专业能力的智能体系，全力推动各板块数字化转型与智能化升级，开启高质量发展新篇章。

PART.02

东华公司

工艺管道焊缝编码及属性识别程序

东华公司在自主开发的智慧工地系统基础上，深度融合AI技术，自主编写了专属的AI算法，开发了“工艺管道焊缝编码及属性识别程序”。该系统的成功开发实现了S3D模型焊缝数据的完整交付，开启了施工数字化交付的一大深刻变革。

▲带焊点编号的ISO轴测图

系统深度解析了S3D数据库中各个字段之间的逻辑关系，特别是焊缝、管道组成件、Piperun、Pipeline以及装置单元之间的逻辑关系、空间拓扑关系，并且充分理解了工程师人工作业的操作逻辑。

▲每日焊接量和焊工人数统计

该系统能够快速完成焊缝的有序编号、焊缝数据库的输出和带编号的ISO图纸的输出等工作。以1000根管线的焊缝遍历为例，原本设计人员需要花费约10个人工日，施工分包商需要花费约100人工日，现在仅需5分钟就能够完成S3D的焊缝属性数据库的输入和输出，仅需3个小时就能够更新ISO轴测图纸。同时，整个过程能够实现自动执行，极大地提高了数据传递的效率与准确性。

PART.03

华陆公司

OA平台全面接入DeepSeek

华陆公司完成DeepSeek系列模型的本地化部署，将DeepSeek深度集成至企业核心办公系统与专业工具链中，全力打造智慧办公新范式。

一、华陆智能助手

支持自主配置训练集，员工可根据需求上传相关领域资料，以完成对智能助手的训练。智能助手覆盖广泛的知识领域，能够针对各类问题，提供快速、准确的回答，并且可根据用户反馈及问题场景，优化问答结果。

二、管道AI知识库

公司依托AI大模型技术，构建管道专业智能知识中枢，精准实现智能分类、资料定位与经验复用。

三、办公软件AI插件

在Word中内置华陆AI插件，实现文档核心观点总结提炼、在线智能翻译、智能纠错、AI对话内容生成。

在Excel中内置华陆AI插件，用户只需输入指令，就能实现表格内容自动处理，另外，该插件还支持AI对话问答。

四、智能化编程开发

华陆公司还将DeepSeek接入本地编程环境，打造“AI结对开发”模式。当输入自然语言指令时，AI自动生成基础代码框架，用户只需微调即可完成开发。此外，AI将实时分析代码逻辑，提示潜在边界条件错误，并提供性能优化方案。

下一步，华陆公司将全力推动设计、采购、施工、运维等业务板块数智化升级，助力企业高质量发展。

PART.04

二化建

基于AI大模型和Python代码的企业人员考勤数据分析处理方法

在二化建项目实施过程中，项目提出了一种基于AI大模型和Python代码的企业人员考勤数据分析处理方法，旨在解决传统考勤结算核对方式耗时费力、易出错的问题，提高考勤管理的效率和准确性。

该方法原理是首先通过导入必要的库，如pandas和os，来设置原始刷卡记录文件路径和结果保存路径。随后，读取原始刷卡记录并进行数据预处理，包括选择所需列、转换数据类型和提取日期等。这一步骤确保了数据的准确性和一致性，为后续分析提供了可靠的基础，使得考勤分析更加精确和全面。

▲基于AI大模型和Python代码的企业人员考勤数据分析

同时，可以在AI大模型中导入Python代码及考勤电子版原始记录，该记录仅10万余行，数据处理字数约449204字，最后让AI可以生成包含所有员工每天出勤状态的数据框，并该方法将结果保存到Excel文件中，具有较高的自动化程度和灵活性，可以根据实际需求进行定制化分析，满足需求。

该方法有效提高了考勤管理的效率和准确性，降低了人工统计的成本和错误率。通过自动化的考勤分析方法，企业可以快速地获取员工的考勤状态，为人力资源管理及对业主的维保项目结算提供有力的支持。为企业提供更加灵活和高效的考勤管理解决方案。

该方法在数据处理与分析技术领域具有广泛的应用前景和重要的实用价值，目前二化建正在积极申请软著权。

PART.05

六化建

AI赋能管道焊接助力施工管理实现新突破

近年来，六化建积极探索AI技术在管道焊接施工管理领域创新应用，取得有效成果。

六化建依托一体化智慧工地，自主研发AI+管道焊接管理平台，直击同类型企业管道焊接项目普遍面临的数据真实性不足、资源调配效率低、质量监控滞后等实际问题。借助AI图像识别与分析技术，精准快速从图纸中提取数据，摆脱人工操作带来的失误概率和繁琐流程，极大地提升了焊接数据提取的质量与效率。

同时，智能调度系统精准下达任务到各工作节点，自动生成数据库，实现从无损检测、热处理委托单下发到试压包生成的全程自动化。焊接作业时，智能设备终端芯片实时采集关键数据回传平台。公司总部焊接监控数据中心融合物联网与AI运算，智能化升级焊接监控系统，对设备运行状态动态预警，强化监控管理水平。

通过这一系列创新举措，六化建成功构建了“数字化管理 +智能化焊接”的创新模式，打破了信息壁垒，实现了全流程数据驱动的科学决策与精细化管控。不仅让施工效率提升30%，设备利用率提高25%，更大幅降低工程管理成本，预估每年可节省资金超过2000万，切实做到降本增效。

PART.06

十四化建

AI识图计量

十四化建年度在建项目管道施工量为700-800万达因量，其中大型项目工艺管道专业单线图图纸量超20,000张，涉及海量材料信息与复杂工艺参数。在传统作业模式下，项目技术人员手工算量需要耗费大量时间和人力成本，计量工作的滞后不利于预算准确地编制及对外进度款的提报，工艺管道单线图计量成为施工图预结算的重难点。

针对上述挑战，十四化建启动数字化改革，通过多方调研，对多家设计单位图纸进行试用，择优合作软件公司并对所属项目全面使用AI识图软件助力管道专业单线图计量工作，自动识别管道单线图等图纸文件，快速准确地提取材料表，图号、管线号、图号总页码等信息，一张单线图识图提取只需6秒，图纸信息提取准确率均在97%以上。

截至目前，该技术已覆盖十四化建全部在建项目，极大地降低了人工计量的工作量，保障了施工进度，防止采购漏项，节省人力和时间成本，在切实做到为基层项目减负的同时，标志着十四化建向AI赋能的新型建造模式迈出关键一步。

PART.07

工程科技公司

AI赋能设备运维管理

针对传统化工设备运维常因数据局限而无法精准判别故障的痛点问题，工程科技公司成功研发出基于AI算法库的化工设备完整性管理平台。该项技术通过多数据来源的专业混合诊断，为运维决策提供科学依据和优化策略，有效降低运维成本、提升运维质量和安全，为化工企业智能化转型提供了强有力的支撑。

该平台以人工智能技术为核心，通过整合各类渠道与多种类型数据，借助先进数据分析手段构建智能诊断模型，融合设备机理与多学科知识，在设备运行中或基本不拆卸设备情况下，实现设备状态实时监测、故障智能诊断、预测性维护、优化调度与资源配置等功能，并自动生成分析报告。该项技术创新突破传统诊断桎梏，大幅提升诊断精度与实用性，为设备故障诊断带来全新范式。