项目编号： 钢铁行业预测 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 钢铁行业现状............................ .........................................109 6.1.2 故障预测与诊断.......................................................................110 6.2 质量控制与预测...................................................... 2 产品质量预测模型...................................................................117 6.3 供应链管理.......................................................................................119 6.3.1 需求预测.......

预测性维护 03.2021 上海 / 中国 罗兰贝格 洞见 数字化运维的制胜基石 1 随着互联技术的革新、大数据的应用与积累、计算能力的提 升及相关模型理论的高速发展，人工智能的应用场景逐渐丰 富，并在近几年逐步过渡到实操落地。各行各业正积极探索 通过人工智能赋能的运营模式，并以此推动产业升级及长期 的运营转型。 在政策端，从2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发 展 备品备件销售、设备维护及维修等）作为制造业的重要组成 元素，通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景，并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段： 01 预测性维护是什么？ 我们为什么需要它？ 封面图片： koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看，完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 能赋能的数字化运维解决方案将是新的趋势。 资料来源：罗兰贝格 基于故障 预测的维护 响应式 维修 计划性 维护 基于条件 的维护 "故障后维护" "预防性维护" "预测性维护" "状态监控式维护" 2 02 / 预测性维护运作原理 1.消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还

智能决策支持......................................................................................53 4.4.1 预测模型.....................................................................................56 4.4.2 优化算法 ........125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊断：通过对大坝、渠道等水利基础设施的结构数据进行深 度学习，DeepSeek 能够预测潜在的故障风险，并提出针对性的维 护建议。 - 环境生态管理：DeepSeek 还可以结合生态数据，评估 水利工程对生态环境的影响，并为生态修复提供科学依据。 为更直观地展示 DeepSeek

1 实时数据分析.............................................................................25 2.2.2 乘客流量预测.............................................................................29 2.2.3 运营调度优化...... 数据分析与预测..................................................................................52 3.2.1 实时数据处理.............................................................................54 3.2.2 客流预测模型... ..........................................................................55 3.2.3 车流预测模型.............................................................................58 3.3 运营优化.....................

技术、容知日新、川仪股份 2022 年数据为真实值，其余为预测值） 重点关注公司及盈利预测 核心提要 人工智能未来有望赋能化工“研发 - 设计 - 建造 - 运营”全生命周期。 u AI 提升研发效率 在研发环节， AI 可提高研发效率，对实验数据建模，并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等，加速研发进程；还可用于分子设计，并在 分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。 尤其是在合成生物学领域， 尤其是在合成生物学领域， AI 已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。基于 AI 的研发 平 台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。另一方面， AI 也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中 微流 控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 少用人数量、提升安全性、降低能耗等多维度优势。 u AI 在工业中具有巨大潜力 AI 与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系，并预测及优化特定参数。在工业中， 已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机 组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化；在纺织，水处理，化肥，核电站和油气等领域均有应用。 投资建议： 重点关注：合成生物学：凯赛生物、华恒生物；基因测

进行静态学习，投喂短期模型逻辑以及底稿等核心信息，训练 DeepSeek ； 二是让 DeepSeek 进行动态纠偏，挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化； 三是让 DeepSeek 进行推理应用，基于宏观指标预测值完成 2025 年全年的指数外推 优化结果：等权重平均组合五个短期模型结果，降维后胜率 38.52% ； AI 赋能权重优化（ DeepSeek-V3 ） ，胜 率提升至 60.61% ，反映信贷周期中的股债配置机会 • 库存产能周期嵌套：结合库存周期与产能周期，动态捕捉供需变动对股债市场的双向影响 改进空间：采用固定等权重配置，未根据历史信息调整五个模型的权重。忽视了不同时期各短周期框架对市场预测贡献度的差异 图 15 ：现有资产配置框架概览与应用方式： 国信研究资产配置体系工具箱 图 16 ：打分指示股债强弱指标生成逻辑图（降维过程等权重） 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 02 04 01 03 05 问 题 DS 的 优 势 原有模型采用固定等权重配置，未根据历史信息调整五个模型的权重，稀释了过往数据中特定模型主导市场预测的特征， 简 单加总信号对冲了模型的解释力 应用 DeepSeek 的优势 • 深度推理判断： DeepSeek-R1 大模型具备强大的推理和复杂决策能力，提升配置策略的智能化水平

， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 等顶尖 AI 工具有望通过以下方案突破瓶颈： 1 模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以对生产流程进行全方位的“管理”和优化。比如原材料的成分、用量，生产设备的运 2024/10 2025/2 石油石化 沪深300 2025年02月14日 请务必阅读报告末页的重要声明 3 / 29 行业研究|行业深度研究 正文目录 1. 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 ........................................

能力。DeepSeek 技术作为一种基于深度学习的智能分析工具，正 是在这一背景下被引入金融贷款评估领域。该技术通过大规模数据 训练，能够自动提取复杂的特征模式，并在高维数据空间中进行精 准预测，从而显著提升贷款风险评估的准确度和效率。 DeepSeek 技术的核心优势在于其能够处理非线性、高维度且 结构复杂的金融数据。传统的评估模型往往依赖于人工设计的特征 和线性假设，难以充分捕捉借款人行为模式和市场动态中的复杂关 在实际应用中，DeepSeek 技术已在多家金融机构的贷款评估 中展现出显著成效。例如，某大型商业银行在引入 DeepSeeK 技术 后，其贷款违约预测的准确率提升了 15%，审批时间缩短了 30%。以下是该银行在引入前后关键指标的对比： 指标 引入前 引入后 违约预测准确率 78% 93% 平均审批时间 3 天 2 天 客户满意度 85% 92% 通过这些数据可以看出，DeepSeek 技术不仅提升了贷款评估 客户 信用分析。为了确保方案的可行性和可操作性，本文将从以下几个 主要方面展开论述： 首先，我们将深入探讨 DeepSeek 技术在金融贷款评估中的核 心应用场景，包括客户信用评分、贷款风险预测、欺诈检测等关键 环节。通过引入 DeepSeek，金融机构可以更快速地识别潜在的高 风险客户，减少不良贷款的发生。 其次，本文将详细阐述如何在实际操作中实施 DeepSeek 技术。 具体

的 调研， 全面了解其在新材料研发 、生产 、应用等各个环 节的 数据需求 。从材料研发过程中的实验数据采集与分析 需求 ， 到生产过程中的工艺优化和质量控制数据需求， 再 到市场应 用中的需求预测和产品反馈数据需求， 进行细致 梳理 。以这 些实际需求为出发点 ，精准确定数据空间的功 能模块和建设 内容 ，确保数据空间能够切实解决新材料产业发展中的实 际 问题， 为用户提供具有高度针对性和实用性的数据服 节点上进行并行计算，大大缩短了数据分析时 间。Spark 则 基于内存计算， 具有更高的处理速度和更灵 活的编程模型 ， 能够支持实时数据分析 、交互式查询和机 器学习算法的快速 迭代。在进行新材料性能预测模型训练 时，Spark 能够将训 练数据存储在内存中， 实现快速的数 据读取和计算， 加速模 型训练过程 。同时， Spark 还提供 了丰富的机器学习库 （MLlib） 和图计算库 （GraphX）， 、转换和集成处理后的数据， 开展深入的数 据 分析和挖掘工作， 为新材料研发和产业应用提供全面 、 精准 的支持 。利用机器学习 、深度学习等人工智能算法， 构建高 性能的新材料性能预测模型 、工艺优化模型 、市场 需求预测 模型等， 实现数据驱动的创新 。同时， 开发各类 丰富多样的 应用服务， 如数据查询 、报表生成 、可视化展 示 、智能推荐 等， 方便用户便捷地获取和利用数据， 为用 户提供良好的使

......................................................................................31 4.2 市场分析与预测................................................................................................... .......................................................................................36 4.2.2 风险预测模型................................................................................................. 投资目标，制定 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 利用大数据分析和机器学习算法，实 时监测市场动态，预测资产走势，并根据投资者的需求动态调整资 产配置策略。这种基于数据驱动的智能决策，不仅能够提高资产配 置的效率，还能在复杂多变的市场环境中为投资者提供更有效的风 险管理工具，从而确保投资组合的长期稳健增长。