WHY AEWAY
老师傅在控制，AI 为什么不能？
把依赖个人经验的重复调节，转化为可量化、可验证、可持续优化的控制策略
传统方式
操作员盯 DCS
↓
判断工况
↓
调整阀门
↓
等待变化
↓
再调整
AI 优化控制
DCS 实时数据
↓
AI 识别工况
↓
预测过程变化
↓
计算最优控制动作
↓
安全校验
↓
自动/人工确认执行
传统人工操作→
DCS 实时数据→
AI 理解工况→
AI 预测→
优化控制→
安全约束→
DCS 执行→
余能回收效率提升
CAPABILITY
核心能力
AI + 工艺机理 + MPC + 实时数据 + 工业知识 —— 客户买的是控制效果，不是模型有多先进
01
实时工况理解
实时读取 DCS 温度、压力、流量、液位、阀门开度、泵/风机状态。AI 自动识别当前工况、异常工况、负荷变化与波动趋势。
02
AI 过程预测
例如：当前 sPV304A 开度 58%，AI 预测未来 10 分钟热水母管温度 sTE301 +2.8℃、换热泵出口压力 sPT201 +0.04MPa、余热回收量 +4.7%。
03
智能优化控制
在缸套水与热水回路约束下寻找最优控制组合。sPV304A 58%→64%、sXV401 42%→39%、P301A 72%→68%，目标最大化余热回收收益。
04
安全闭环
AI 决策 → 工艺约束 → 控制范围 → 安全检查 → 操作员权限 → DCS。SIS / ESD 等安全系统保持独立。
CONSOLE
控制台能力模块
面向余能回收 / 过程工业的 AI 优化控制系统，完整演示闭环
DEMO
AI 余能回收控制 Demo
即使没有真实接入 DCS，也能完整演示「数据 → AI 分析 → 优化建议 → 安全校验 → DCS 执行」闭环。这是面对余能回收客户时真正的销售武器。
进入控制台 · 模拟执行 →0%余能回收量提升
0%人工调节减少
0%工况波动降低
0/7全天候优化运行
DEPLOY
部署方式 · 无需替换现有 DCS
在现有控制系统之上增加 AI 优化层，通过 OPC UA / OPC DA / Historian 接入
DCS
↓ OPC UA / DA
奥易维 AI 控制平台
AI预测 · 工艺模型 · MPC · 安全约束
AI预测 · 工艺模型 · MPC · 安全约束
↓ 控制指令
DCS 执行
第一层：连接
DCS 数据层 · OPC UA / OPC DA / Historian
第二层：智能
工况识别 · 预测模型 · 工艺知识 · 异常分析
第三层：控制
MPC · 约束优化 · 控制策略 · 安全校验 · DCS 执行
预约现场试点
联系邮箱lc@aeway.cn
联系电话15067458541
公司地址中国 · 宁波海曙区