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      PlantMart×DeepSeek大模型,全面革新智慧供應鏈!

      http://www.kblhh.cn 2025-02-20 09:18 來源:中控技術

      近期,DeepSeek發布的開源模型憑借高性價比與卓越性能引發全球AI領域高度關注。作為在全球工業智能化浪潮中不斷深化布局、加速引領變革的工業AI公司,中控技術已在近期接連發布了包括超圖大模型HGT(Hyper Graph Transformer)、人形機器人等公司核心產品技術接入了DeepSeek的工業級部署。

      面對AI時代多模態大模型技術爆發帶來的機遇和挑戰,中控技術不僅在產品研發端積極發力、部署相關數智化動力引擎,還在其打造的“線下 PlantMate 5S店+線上 PlantMart 商城”一站式工業服務新模式中引入DeepSeek-R1大模型的強大功能,深度培育AI技術在流程工業領域“技術創新+模式創新”的雙輪驅動發展模式。其中,線上PlantMart商城作為中控技術對外線上平臺,集企業中心與商城中心為一體,是中控技術鏈接全球客戶的重要交易平臺、服務平臺及數據運營平臺,具有智能化、多維度、全方位等特征及優勢。

      企業中心主要是集成客戶系統、設備、檢維修、訂單等基礎信息;商城中心主要是集成中控技術的自有產品、第三方產品、知識培訓等。

      PlantMart智慧物料決策中樞作為線上PlantMart商城的核心“智慧大腦”,深度融合DeepSeek-R1大模型與垂直領域知識庫,依托自然語言處理、知識圖譜構建、動態優化算法三大技術模塊,構建起“數據智能中樞+業務決策引擎”雙輪驅動架構,能夠實現覆蓋物料需求分類、屬性參數檢查、標準化建議、商品匹配等的物料全生命周期智能管理,從“智能解析”“精準匹配”“數據治理”三大維度,全方位助力客戶構建智慧供應鏈數字基座。

      深度語義理解,精準拆解與智能推薦

      PlantMart智慧物料決策中樞深度融合DeepSeek-R1大模型技術,憑借其卓越的深度語義理解能力,將復雜多變的非標準化物料需求文本高效拆解為結構清晰的數據需求,為智能推薦分類與參數補齊提供了強有力的支持。DeepSeek的深度語義理解技術進一步賦能智能中樞,能夠智能拆解非標物料需求,實現精準分類與參數提示,有效解決物料描述中關鍵參數缺失、分類模糊的問題,確保物料需求的精準傳達與高效處理。

      AI智能化處理,數據合規性與質量提升

      該中樞運用先進的AI技術,對采購、生產、倉儲等環節中繁雜冗余的物料主數據進行智能化處理,有效避免了一物多名、一物多碼等混亂現象。同時,基于行業知識圖譜,智能中樞能夠自動化校驗參數并給出標準化建議,構建起全面的數據質量評估體系,從多個維度全面提升物料數據的合規性、完整性與一致性,為企業的數據治理奠定堅實基礎。

      跨品類匹配與全鏈路數據治理

      基于遷移學習的跨品類匹配推薦算法,PlantMart智慧物料決策中樞能夠對百萬級商品數據庫進行智能特征向量化建模,實現搜索類目與百萬級商品數據庫的精準匹配。此外,智能中樞支持與企業ERP/SCM等核心系統的雙向數據交互,能夠智能生成數據標準化改進方案與實施路線圖,構建起覆蓋ETL、質量監控、版本管理的物料主數據全鏈路治理體系,全流程賦能企業高效數據治理建設。

      面向工業AI時代不斷涌現的多元化優質大模型和數智技術,中控技術將秉持“奮力一躍”的信心和勇氣,以“1+2+N”工業AI驅動的企業智能運行新架構為指導,深入全面地開展“ALL in AI”戰略,以積極探索、深度實踐的開放心態,持續融合前沿技術,不斷打磨出更加貼近行業痛點、更加高效的工業AI創新產品及商業模式,助力客戶創造價值,為全球工業AI的高質量發展注入源源不斷的發展動力。

      基于工業AI的技術發展及中控技術最新的戰略指引,中控在全球率先提出了“1+2+N”工業AI驅動的企業智能運行新架構。其中,“1”代表1個工廠操作系統supOS,實現統一工業數據集成,為工業AI奠定強大的數據基座;“2”則包括兩個核心大模型,一個是時間序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer), 打造工業AI模型基座,深度挖掘工業數據價值,實現生產過程自動化(Process Automated,PA),幫助用戶實現生產過程安全、高效、高質的自主運行;另一個超圖大模型 HGT(Hyper Graph Transformer),實現企業運營自動化(Business Automated,BA),幫助用戶實現企業的卓越運營;“N”則代表著N個覆蓋工業全場景的工業Agents,它們如同智能工廠中的“特種兵”,能夠在各自的垂直領域內發揮專長,協同作戰,讓工廠變得更聰明、更智慧。

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