近日，由中国社科院《互联网周刊》联合德本咨询、eNet研究院共同评选的"2026全国企业新质生产力赋能典型案例"权威揭晓。力维智联为中石化川维化工打造的"川维化工生产分析优化系统"脱颖而出，成功入选。
荣誉背后，是化工行业AI应用的一次关键转变：
今天的化工企业并不缺数据。生产系统里有设备数据、工艺数据、质量数据、能耗数据、历史批次数据……
在复杂生产场景中，数据价值不在于“存了多少”，而是让数据能够回答：
以中石化川维化工新产品生产场景为例。对于一些转型新产品，由于认知不足，问题排查往往要用数月，或更长时间进行攻关、甚至还存在找不到问题根源，缺乏针对性解决方案，但采用生产分析优化系统解决这个问题只需要——1小时。
针对中石化川维化工复杂生产场景中的质量分析需求，力维智联基于 Sentosa_DSML 数据科学与机器学习平台，构建了AI驱动的生产分析优化系统。
系统融合生产全过程百余类参数，通过机器学习、关联分析和因果挖掘等技术，自动发现参数之间的深层关系，为工艺优化提供量化依据。
过去需要工程师长期反复分析、逐项验证的问题，现在可以通过AI快速发现影响质量的关键因素。
不是替代专家经验，而是让专家更快看到重点。
传统分析往往只能围绕少数显性变量展开。
AI系统可以在大量生产参数中持续挖掘隐藏关联，发现人工经验难以识别的影响因子。
生产优化不是一次性的。
当数据、模型和业务流程连接起来，企业就可以在后续生产中持续分析、持续验证、持续优化，让经验沉淀为可复用的智能能力。
这意味着，企业不再需要长时间等待分析结果，生产问题可以更快被定位，优化动作可以更快被执行。
这些隐藏在大量生产参数背后的关键关系，正是传统方法最难发现、也是最容易影响质量稳定性的部分。
AI不只是告诉企业“哪里可能有问题”，更帮助企业判断“下一步该怎么优化”，从而提升产品质量稳定性，降低试错成本。
很多企业已经意识到，AI不能只停留在演示、问答和工具层面。真正有价值的AI，必须进入业务现场，解决真实问题。
在化工行业场景中，AI的价值不是多生成一份报告，而是：
这正是力维智联持续深耕AI工程化落地的方向。
从数据治理、模型构建，到智能分析、业务闭环，力维智联帮助企业把AI真正嵌入生产、运营、运维、决策等核心流程中，让AI不只是“可用”，更要“有用、好用、持续产生价值”。
让生产数据从“记录过去”，变成“指导下一步”！联系小维，了解力维智联AI生产优化解决方案。