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业务问题
工艺要求严苛，信号却解读得太晚
高炉状态取决于众多相互作用的条件。变化越早显现，操作人员的应对选择就越多。
工作原理
连接、建模、审核
机器学习基于工艺历史数据进行分析；操作人员在证据旁看到估算值，并做出决策。
连接
汇集历史数据
将相关的工艺测量数据和运行工况汇集到一个视图中。
建模
学习规律
利用AI和机器学习识别人工难以追踪的关联。
审核
依据证据行动
将预测的变化与制定可行应对措施所需的证据一并呈现。
管理层获得什么
更早关注，人始终掌握决策权
对厂长或首席运营官而言，价值在于有更多时间应对高炉变化，而无需把控制权交给模型。
更早关注。温度估算在可能的变化演变为更大问题之前给出提示。
决策支持，而非自动驾驶。估算值为操作人员提供参考，由操作人员做决定。
全团队一张图。操作人员和专家查看同样的信号和证据。
涉及的产品
构建所用的产品
这些角色说明该应用场景在NatusAI架构中的位置，并不意味着某个参考部署使用了全部现有产品。
- NatusAI Cygnus规划中 · V1工艺历史与工况集于一个互联数据基础
- NatusAI Lyra现已可用在证据旁显示估算值的操作人员视图
现在即可采购的服务：由我们团队主导的交付项目，基于已在客户项目中验证的引擎构建，并采用NatusAI Lyra界面组件。标有路线图的产品代表平台的发展方向；具体时间表可在签署保密协议后提供。
状态：参考场景。它描述的是一种示意性模式，基于与我们客户项目相同的引擎；它不是NatusAI的客户成果，也不声称任何数据。
技术团队参考
- 基于工艺测量数据和运行工况，以机器学习估算高炉温度。
- 用作决策支持：估算值及其支撑信号展示给操作人员，由他们决定如何应对。
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模型会控制高炉吗？
不会。它估算温度，作为决策支持；由操作人员决定如何应对。
模型依据什么估算炉温？
工艺测量数据和运行工况。估算值连同其支撑信号一起展示给操作人员。
NatusAI是否已为钢铁企业交付过这一方案？
并非客户成果。这是一个基于与我们客户项目相同引擎的参考场景，不声称任何数据。
与我们的团队交流
哪个生产信号值得更早关注？
从一个工艺以及熟悉其约束条件的人员入手。我们将展示更早的估算如何为他们提供支持。
- 从范围明确的需求诊断阶段开始，以清晰的“推进 / 不推进”决策收尾。
- 带上一个真实问题；我们会说明AI能在哪些环节发挥作用，以及如何衡量成效。
或发送邮件至contact@natusai.com
