一、前言

當前制造業需要的已經不只是一個能夠分析數據的模型，也不只是一個單獨運行的控制工具，而是一套能夠連接數據、模型、設備、工藝與人員的工業智能平臺。

從模型預測到優化控制，從工業數據到現場執行，MPCWorX 26版已經建立了面向復雜工業過程的 AI 應用基礎。基于模型預測控制（MPC）和機器學習技術，平臺能夠結合過程數據進行建模、預測和優化，并與 PLC、DCS、OPC 等工業系統協同工作，服務于質量控制、設備運行和生產過程優化等場景。

MPCWorX 2027繼續沿著工業預測、優化與控制的主線演進，進一步把數據處理、模型管理、任務編排、設備工藝、視覺感知和自然語言交互連接起來，讓工業 AI 更容易配置、更貼近現場，也更能夠形成從感知、分析、決策到控制的完整閉環。

二、產品簡介：面向工業現場的 AI 預測、優化與控制平臺

MPCWorX 2027 是面向工業過程的機器學習與模型預測控制 AI 應用平臺。平臺服務于自動化工程師、工藝工程師、質量人員和生產管理人員，支持從數據準備、模型訓練、任務設計到現場運行的完整應用流程。

它的核心價值，是把企業長期積累的生產數據、工藝經驗和控制策略轉化為可驗證、可配置、可復用的數字化能力。用戶可以基于實際工藝建立預測模型，通過可視化任務流程組織模型應用，并將預測結果進一步用于優化判斷和控制執行。

三、平臺目標：從能力建設走向業務價值

1. 提升設備綜合效率

平臺通過實時數據接入、性能監測、設備狀態預測和自動化系統集成，幫助企業及時識別設備運行狀態變化，輔助模式調整和預防維護，減少非計劃停機風險。

對于 PID 需要頻繁人工干預、存在產能瓶頸，或設備運行點長期偏保守的場景，MPCWorX 可以進一步提升設備運行的連續性和綜合效率。

2. 實現工藝策略數字化傳承

平臺通過模型復用、任務拖拽式編排、設備專業化節點、控制策略和應用模板沉淀，將復雜工況下依賴個人經驗的判斷過程轉化為可配置、可復制、可維護的數字化流程。這樣既能減少不同班組、不同項目之間的執行差異，也能讓成熟的工藝經驗在持續優化中不斷積累，逐步形成企業自己的工業智能能力庫。

3. 改善產品質量與過程穩定

MPCWorX 2027 通過集成建模、實時預測、優化控制和約束處理，幫助企業動態識別過程趨勢，提前應對原料、環境和工況變化，提升產品質量的一致性與過程穩定性。

對于多個變量相互影響、存在安全或質量約束，且關鍵變量可測或可估計的生產過程，平臺能夠將數據分析進一步轉化為可執行的調節策略

4. 降低運營與能源成本

圍繞能耗、藥劑、原料和設備運維等成本要素，MPCWorX 2027 可以通過多目標優化、能耗相關變量預測和運行性能監測，在滿足質量與設備約束的前提下，輔助企業優化運行策略。

對于能源或運維成本較高、原料屬性波動明顯，或存在明確降本增效訴求的項目，平臺能夠幫助企業建立數據基線并持續評估優化效果。

四、平臺優勢

1. 靈活部署與開放集成

MPCWorX 2027 支持邊緣、本地及云端等多種部署模式，可根據現場實時性、網絡條件和數據安全要求選擇部署方案。平臺兼容 OPC、HTTP、文件和數據庫等數據與系統接口，可與 PLC、DCS 及現場數據采集系統協同工作，并通過 API 管理和云邊協同能力支持后續擴展。

2. 面向工業人員的低門檻應用

平臺采用可視化、配置化的應用方式，支持數據接入、模型訓練、任務編排、測試驗證和運行監視等環節的連續銜接。對于自動化和工藝人員而言，可以在熟悉的工業流程基礎上使用平臺，通過拖拽配置方式完成模型構建，平臺會根據測試數據進行模型驗證，針對適配度進行打分，降低復雜算法和軟件開發對項目落地的門檻。

3. 工藝知識沉淀與持續復用

平臺可以把任務流程、設備參數、點位映射、控制策略和應用模板沉淀為可復用的數字化資產。目前已經具備回潮機、烘絲機、配方檢驗、污水處理、車輛故障診斷等應用模板，也支持創建空白應用進行二次配置。用戶可以在模板基礎上設置數據集、目標值和運行參數，并在完成創建后進行測試驗證。

隨著項目持續實施，企業能夠逐步建立面向典型設備和典型工藝的能力庫，使成熟經驗可復制、可維護、可持續優化。

五、主要功能

1. 數據集管理與預處理：讓數據更適合建模

平臺支持工業數據文件的上傳、管理、預覽、切分、行列合并和相關性分析，并可圍繞缺失值、異常值、重復數據、格式和編碼等問題開展數據預處理。處理后的數據可以保存為新的數據集，繼續用于模型訓練和任務編排，原始數據保持獨立，便于用戶反復試驗和對比。

2. 豐富的機器學習算法：覆蓋多種預測與分析場景

MPCWorX 2027 提供多種成熟的機器學習建模方式，支持隨機森林、神經網絡、XGBoost 等算法，并支持智能參數搜索和集成學習。用戶可以根據數據規模、變量關系和預測目標選擇合適的算法，完成模型創建、訓練、測試、評估與管理；平臺同時提供模型得分、誤差指標、輸入變量相關性和測試結果圖，幫助用戶判斷模型是否滿足應用要求。

3. 便捷的業務流編排：把算法連接到工業流程

模型訓練完成后，用戶可以在任務畫布中通過拖拽和連線的方式搭建工業 AI 工作流。工作流可組合輸入、條件、模型、預測前處理、批次數據處理、預測后處理、輸出、智能控制和功能塊等環節，并支持前后節點之間的參數傳遞。

平臺支持 OPC、HTTP、文件、數據庫和頁面輸入等多種數據來源，也支持 OPC、HTTP、文件、數據庫和頁面展示等多種輸出方式。

針對多版本的迭代，平臺還內置了多種控制優化算法節點（瞬時、穩態、前饋控制等）、協同控制節點、監測預警節點等，加快模型在現場的實施周期。

4. 視覺應用與多模態分析：從過程數據延伸到現場圖像

MPCWorX 2027 面向工業視覺場景提供圖像識別能力，支持圖像識別、目標檢測、缺陷分類和文字識別等任務。用戶可以在圖像工作臺中查看圖像、識別結果、缺陷標注、異常數量和置信度等信息，并根據模型和檢測閾值調整識別參數。

視覺識別結果還可以作為后續任務的輸入，參與條件判斷、質量分析和控制決策，從而形成“圖像檢測—結果分析—業務判斷—過程控制”的應用鏈路，幫助平臺覆蓋外觀質檢和多源數據融合等場景。

5. 自然語言應用：用對話方式獲取工業洞察

平臺支持通過 API 接入問答模型，構建面向工業數據的自然語言交互入口。用戶可以圍繞實時點位、歷史數據、模型預測結果以及視覺識別結果進行提問，獲取數據查詢、趨勢分析、異常歸因、預測預警和報表生成等結果。

自然語言助手可根據問題調用平臺的數據查詢、點位讀取和模型預測等工具，再以文字結論、圖表或表格的方式呈現分析結果，讓不熟悉復雜頁面操作的人員也能更快獲得與生產相關的信息。

六、應用方向

MPCWorX 2027 可面向食品飲料、水處理、礦業、化工、能源、建材和冶金等行業，服務于熱加工與干燥過程、水處理智能加藥、發酵過程溫度控制、復雜設備運行優化等場景，并可根據企業工藝和系統條件進行配置化落地。詳細應用如下所示：

1. 工藝質量預測與優化：快消品生產加工

針對溫度、水分、壓力、流量、濃度等關鍵工藝指標，平臺可以結合歷史數據和實時數據建立預測模型，提前識別趨勢變化，并在工藝約束下輔助優化運行參數，提升產品質量穩定性和過程一致性。

2. 設備狀態監測與預測維護：大型機械與高端部件運維

平臺可用于設備狀態識別、異常預警和剩余壽命分析，幫助企業從事后維修轉向基于數據的狀態維護，減少突發停機風險，并為設備運行策略調整提供依據。

3. 智能控制與閉環運行：流程生產行業

對于多變量耦合、存在明顯時滯或需要持續人工干預的過程，平臺可以將數據采集、模型預測、約束判斷和控制輸出連接起來，與 PLC、DCS 等系統協同，實現從預測到調節的閉環應用。

4. 視覺質檢與多源信息融合：離散加工行業

在表面缺陷檢測、目標識別、缺陷分類和文字識別等場景中，平臺可以融合圖像、過程參數和模型結果，形成統一的識別、分析和處置流程，提升質檢效率與結果一致性。

七、結束語

從數據準備到模型訓練，從模型拖拽式編排到現場閉環控制，從結構化過程數據到工業視覺，再到自然語言交互，MPCWorX 2027 正在把 AI 的預測能力、MPC 的優化能力和自動化系統的執行能力連接起來。

面向工業新質生產力加速形成的今天，MPCWorX 2027 將繼續圍繞“數據更易用、編排更專業、感知更多元、交互更自然、生態更開放”的方向演進，幫助更多企業把生產經驗轉化為可復用的數字能力，把現場數據轉化為可執行的智能決策，讓工業現場變得更穩定、更高效、更智能。