企业定位
专注于产业数字化、智能化整体解决方案的服务商。依托物联网、数字孪生、机器视觉、AI 算法、边缘计算与机器人等前沿技术，广泛应用于机器人产品，并与合作伙伴一起深耕人工智能技术应用。
Process Monitor
在线软测量与优化控制
0
核心软测量指标
0
装置工艺覆盖
0s
模型在线更新周期
0%
数据采集可用率
数字孪生
边缘计算
机器视觉
DCS / MES / QCS 联动
Kappa 值
游离度
黑液粘度
纸张水分
关于我们 / About
以算法为核、以工程为径的产业智能化伙伴
我们不是单纯的算法供应商，也不是单纯的系统集成商。武汉圣迪哈博科技有限公司专注于产业数字化、智能化整体解决方案， 把模型做到装置上、把算法落到产线上。
技术路线
将 AI 算法、智能交互与机器人深度融合，结合边缘计算，面向工业制造、智慧生产提供系统解决方案。在流程工业（尤其是制浆造纸）方向，围绕过程软测量、AI-MPC 与工业智能体三位一体构建能力矩阵。
使命愿景
助力企业实现自动化、数字化、智能化升级，成为客户值得信赖的产业智能化转型合作伙伴。
过程可观测
用软测量把难以在线获取的质量指标变成可实时读取的变量，减少对离线化验与在线分析仪的依赖。
控制可优化
以机理 + 数据融合的 AI-MPC 承接多变量、强耦合、大时滞过程，把观测优势转化为运行优化收益。
决策可解释
工业智能体把工艺机理、操作规程与专家经验结构化沉淀，输出可追溯、可复核的分析与建议。
成果可交付
打通从算法研发、现场调试到长期运营的工程闭环，分阶段投用、可回退，保障技术成果转化为生产效益。
「以数据替代滞后采样，以模型替代经验试错，以闭环替代单点自动化。」 产业智能化实施主张
公司全称武汉圣迪哈博科技有限公司
所在地湖北省武汉市
企业定位产业数字化 · 智能化整体解决方案服务商
行业聚焦制浆造纸等流程工业 + 工业制造 / 智慧生产
能力主线软测量 · AI-MPC · 工业智能体
技术能力 / Technology
六大技术底座，构成可工程化的智能能力栈
单一技术难以支撑产线级智能。公司的技术栈覆盖感知、建模、决策与执行全环节，并通过边缘侧部署保障工业现场的实时性与可靠性。
物联网 IoT
面向现场仪表、PLC、DCS、QCS 的多源数据接入与统一时序治理，为上层模型提供高可用、低时延的数据底座。
多协议接入时序治理数据可用率
数字孪生 Digital Twin
以机理模型与运行数据构建装置虚拟镜像，支持工况推演、控制策略预校验与异常复现，降低现场试错成本。
机理建模工况推演虚拟调试
机器视觉 Machine Vision
面向纸病检测、纤维形态与设备状态识别的视觉算法，将不可结构化的图像信息转化为可量化、可联锁的质量信号。
纸病检测形态识别边缘推理
AI 算法 AI Algorithms
覆盖时序预测、软测量回归、异常检测与强化学习优化，兼顾机理约束与数据拟合，强调模型的泛化与可维护性。
混合建模时序预测强化学习
边缘计算 Edge Computing
模型下沉至边缘侧就近推理与决策，保障毫秒级响应与断网续算能力，同时减少数据外传带来的安全与带宽压力。
就近推理断网续算确定性时延
机器人 Robot
结合智能交互与机器人本体，面向搬运、巡检、上下料等场景开展定制化开发，把智能决策延伸至物理执行层。
场景定制智能交互协同作业
算法 · AI软测量 / 预测 / 优化
×
交互 · Intelligence智能体 / 知识推理
×
执行 · Robot本体 / 场景定制
×
边缘 · Edge实时 / 就近决策
四位一体技术路线 → 感知 · 建模 · 决策 · 执行 完整闭环，构成面向流程工业的智能化整体解决方案底座
产品与服务 / Solutions
四大核心能力，从可观到可控再到可决策
能力之间并非并列关系，而是逐层递进：软测量解决“看不见”，AI-MPC 解决“控不好”，工业智能体解决“判不准”。
过程软测量 Soft Sensing
以机理模型 + 数据驱动的混合建模，将离线化验指标转化为在线可读的过程变量，建立流程工业的过程可观测性。
核心功能清单
- Kappa 值（卡伯值）软测量：实时预测蒸煮终点与粗浆脱木素程度
- 游离度软测量：碱回收 / 白液体系游离碱、有效碱在线推估
- 黑液粘度软测量：浓度—温度—粘度模型支撑蒸发与燃烧工段
- 纸张水分软测量：湿部—干燥部耦合建模，支撑定量—水分协同
- 浆料浓度、打浆度、灰分等关键参数的适配性软测量
典型应用场景
连续蒸煮碱回收蒸发打浆工段
抄纸湿部 / 干燥部QCS 质量链路
效率减少等待
质量降低波动
能耗优化药耗
AI-MPC 工艺优化控制 Advanced Process Control
把机理模型、动态数学模型、数据驱动模型与模型预测控制（MPC）有机结合，形成面向流程工业的 AI-MPC 工艺优化控制体系。
核心功能清单
- 多变量约束预测控制：兼顾产品质量、能耗与设备约束的滚动优化
- 在线优化与闭环（RTO / 闭环优化）：以效益指标为导向持续寻优
- 动态建模与自适应：模型在线校正，应对工况漂移与非线性和大时滞
- 软测量—MPC 联动：以在线预测值替代滞后化验值参与控制
- 安全边界处理：与 DCS 安全逻辑解耦，保证可切换、可回退
典型应用场景
蒸煮终点控制蒸发工段优化碱回收炉燃烧
抄纸定量水分洗选与打浆
效率平稳运行
质量一致提升
能耗汽电下降
工业智能体 Industrial Agent
面向生产操作、工艺分析与决策辅助，把工艺知识、运行经验与数据洞察固化为可复用的垂直领域智能体。
核心功能清单
- 知识 + 数据双驱动：机理、规程、案例、实时数据统一组织
- 异常诊断与根因分析：从现象定位到原因链，给出可验证路径
- 参数优化建议：结合历史寻优与当前工况输出可执行建议
- 运行预警：趋势外推与规则引擎结合，前置提示偏离风险
- 人机协同闭环：建议下发 → 执行反馈 → 效果评估 → 知识沉淀
典型应用场景
工艺分析助手运行决策辅助
班组智慧助手交接班知识传承
效率缩短诊断
质量减少误判
能耗优化建议
说明：上述预期价值为技术能力导向的定性描述，实际效益取决于装置条件、工艺边界与投用范围，项目落地前需开展工况调研与可行性评估。
专题 · 过程软测量 / Soft Sensing
四项核心指标，把滞后化验变成在线可读
软测量以“机理模型 + 数据驱动”的混合建模思路，用易测的过程变量推估难测的质量变量。四项指标覆盖制浆造纸的主要质量与消耗节点。
Kappa 值
Pulp Kappa Number92%
- 技术原理
- 机理模型（蒸煮动力学、H 因子）与数据驱动回归融合，以温度、压力、液比、药液浓度等变量推估脱木素程度。
- 预测维度
- 卡伯值在线预测、蒸煮终点判定、批次间均匀性评估。
- 应用工段
- 连续蒸煮 / 间歇蒸煮、粗浆洗涤出口。
减少离线化验滞后提升得率蒸煮均匀性
游离度
Free Alkali / Effective Alkali89%
- 技术原理
- 针对碱回收、蒸煮药液或白液体系，建立游离碱 / 有效碱软测量模型，结合电导、密度、温度等信号在线推估浓度。
- 预测维度
- 游离碱浓度、有效碱浓度、药液配比合理性。
- 应用工段
- 碱回收、蒸煮药液调配、白液制备与储存。
药液浓度在线化闭环优化基础降低化验频次
黑液粘度
Black Liquor Viscosity87%
- 技术原理
- 建立黑液浓度—温度—粘度软测量模型，融合固形物含量、温度、剪切相关特征，刻画高浓黑液的流变特性。
- 预测维度
- 粘度在线估值、浓度—粘度关系曲线、可泵送边界判断。
- 应用工段
- 黑液蒸发、浓黑液输送、碱回收炉燃烧。
蒸发效能优化输送稳定碱炉安全性
纸张水分
Paper Moisture93%
- 技术原理
- 结合抄纸湿部—干燥部工艺特征（浆网速比、压榨线压、蒸汽压力、烘缸温度分布），构建纸张水分软测量模型。
- 预测维度
- 成纸水分在线预测、横幅水分趋势、定量—水分耦合关系。
- 应用工段
- 抄纸湿部、压榨部、干燥部与卷取前质量控制。
定量—水分协同高时效预测成纸一致性
四大核心软测量指标 · 技术原理与业务价值对照表
机理 + 数据混合建模 · 目标为减少对硬件在线分析仪的依赖、降低维护成本、提升过程可观测性
| 指标 | 技术原理（精炼） | 监测 / 预测维度 | 应用工段 | 业务价值 |
|---|---|---|---|---|
| Kappa 值 | 蒸煮动力学 + H 因子机理约束，叠加数据驱动回归，以温度、压力、液比、药液浓度推估脱木素程度。 | 卡伯值在线值、蒸煮终点、批次均匀性 | 连续 / 间歇蒸煮、粗浆洗涤出口 | 减少实验室离线分析滞后，提升蒸煮均匀性与粗浆得率，避免过蒸与欠蒸。 |
| 游离度 | 基于游离碱 / 有效碱与电导、密度、温度的关联模型，在碱回收与药液体系中在线推估浓度。 | 游离碱、有效碱、配比偏差 | 碱回收、蒸煮药液调配、白液体系 | 实现关键药液浓度在线推估与闭环优化，稳定蒸煮药液条件、降低药品单耗。 |
| 黑液粘度 | 浓度—温度—粘度三元软测量模型，融合固形物含量与温度特征刻画高浓黑液流变行为。 | 粘度估值、浓度—粘度曲线、可泵送边界 | 黑液蒸发、浓黑液输送、碱回收炉 | 辅助蒸发效能优化、提升管道输送稳定性，改善碱回收炉运行安全性。 |
| 纸张水分 | 湿部—干燥部耦合特征建模，引入浆网速比、压榨线压、蒸汽压力、烘缸温度等过程量。 | 成纸水分、横幅趋势、定量耦合 | 抄纸湿部、压榨部、干燥部 | 为定量—水分协同控制提供高时效预测信息，减少水分波动、提升成纸质量一致性。 |
| 其他过程质量软测量 | 按工艺对象可迁移的通用混合建模框架，支持机理约束与数据回归的灵活组合。 | 浆料浓度、打浆度、灰分 | 打浆、洗选、配浆、流送系统 | 少依赖硬件在线分析仪，降低维护成本，提升整体过程可观测性。 |
软测量技术价值四象限
以「实施难度」与「业务收益」为轴，识别优先级：优先推进高收益、中低难度且复用性强的指标，形成可复制的模型资产。
Kappa 值、纸张水分：直接关系得率与质量一致性，可跨产线复用，优先落地。
优先级 ★★★黑液粘度：与蒸发、燃烧耦合紧密，收益明确，但需针对浆种与浓度区间精细标定。
优先级 ★★☆游离度 / 有效碱：是闭环优化的前置条件，收益通过下游控制间接体现。
优先级 ★★☆浆料浓度、打浆度、灰分等：以统一框架批量适配，形成低成本、高频次的过程观测补充。
优先级 ★☆☆专题 · 先进过程控制 / AI-MPC
AI-MPC：把机理与数据装进预测控制回路
面向流程工业的非线性、大时滞、多变量强耦合特征，公司构建“数据层 → 模型层 → 控制层 → 优化层 → 执行层”的 AI-MPC 工艺优化控制架构。
①
数据层 DATA
仪表 / PLC / DCS / QCS / LIMS 多源数据接入 · 时序对齐 · 质量打标 · 边缘预处理
↓
②
模型层 MODEL · 机理 + AI
机理模型（动力学 / 物料能量平衡） · 数据驱动模型（时序 / 回归 / 分类） · 动态数学模型（辨识 / 在线校正）
↓
③
控制层 CONTROL · MPC
多变量约束预测控制 · 滚动优化 · 前馈—反馈协同 · 大时滞补偿 · 软测量信号接入
↓
④
优化层 OPTIMIZATION · RTO
在线优化 / 闭环优化：以吨纸能耗、得率、质量波动为效益函数，持续寻优并下发设定值
↓
⑤
执行层 EXECUTION · DCS / 现场
控制回路投用 · 操作员确认与切换 · 安全边界保护 · 执行反馈回传
↑ 执行反馈 / 模型在线校正 ↑
AI-MPC 五层架构 · 工艺优化控制闭环
多变量预测控制
以统一目标函数协调多个被控变量与操纵变量，处理变量间的强耦合关系，避免单回路各自为战造成的相互干扰。
- 多操纵变量协同，兼顾质量、能耗与产量
- 前馈 + 反馈复合结构，抑制可测扰动
- 滚动时域优化，控制量与控制增量同步约束
约束处理与安全边界
把设备能力、工艺限值与质量红线显式写入优化问题，使控制动作始终运行在安全可行域内。
- 硬约束 / 软约束分级设置，优先级明确
- 软约束松弛时自动降级策略，保证平稳
- 与 DCS 安全逻辑解耦，支持一键切回手动
在线优化与闭环
在稳态层持续求解效益最优工作点，并作为设定值下发给 MPC 动态层，形成“稳态寻优 + 动态跟踪”的双层结构。
- 以吨纸能耗、得率、质量波动构成效益函数
- 稳态检测与工况分段，避免频繁切换
- 优化结果可解释、可回溯、可人工确认
模型自适应与鲁棒性
针对过程非线性、大时滞与工况漂移，通过在线辨识与模型校正保持预测精度，模型失配时自动降级而非失控。
- 模型在线校正，跟踪工况漂移与浆种切换
- 预测误差监控与置信度评估
- 大时滞补偿与不可测扰动估计
装置覆盖：制浆造纸全流程关键单元
面向典型制浆造纸装置开展多变量约束预测控制与在线优化，可按产线实际装置组合裁剪范围。
蒸煮Kappa / 终点
洗选稀释因子
打浆游离度 / 功率
抄纸定量 / 水分
蒸发出液浓度
燃烧碱炉 / 蒸汽
吨纸能耗 ↓
汽 / 电 / 药品：通过蒸煮、蒸发与干燥环节的多变量协调，减少蒸汽与电力超需消耗，优化药液单耗。
粗浆得率 ↑
Kappa 精准蒸煮终点判定，减少过蒸导致的纤维损失，提升粗浆得率与纤维强度保持率。
质量波动 ↓
以在线预测替代滞后化验参与控制，缩小横幅与纵向波动，提升成纸一致性。
操作稳定性 ↑
约束预测控制抑制工况扰动传播，降低断纸与降级品发生频次，减轻操作员负荷。
上述效益项为控制目标与优化方向的结构化表达，实际改善幅度需依据装置基线数据、投用范围与运行工况评估确定。
专题 · 工业智能体 / Industrial Agent
把工艺知识与运行经验，沉淀为可对话的智能体
面向制浆造纸等流程工业的生产操作、工艺分析与决策辅助，具备工艺知识、运行经验与数据洞察能力，定位为“辅助决策、不替代安全闭环”。
功能模块
知识库机理、操作规程、案例与专家经验结构化沉淀
实时感知接入实时数据流，把握当前工况与趋势
异常诊断识别偏离工况并给出可能原因集合
根因分析沿因果链定位，输出可验证的排查路径
优化建议结合历史寻优与当前工况给出参数建议
运行预警趋势外推结合规则引擎，前置提示风险
人机协同班组 / 技术员 / 工程师多角色协同使用
反馈闭环建议下发 → 执行反馈 → 效果评估 → 知识沉淀
应用场景与技术特征
A
工艺分析
面向工艺工程师，自动汇总关键指标走势、对比历史批次、定位异常波动区间。
B
运行决策辅助
面向值长与技术员，给出参数调整建议与预期影响，并标注建议依据与置信程度。
C
班组智慧助手
面向一线班组，回答操作规程与设备状态问询，辅助交接班知识传承与经验复用。
D
可解释与可追溯
建议需附数据来源、规则引用与推理路径，全过程留痕，便于复核与审计。
①感知实时数据 · 工况状态
②分析趋势 · 对比 · 检测
③推理知识 + 数据融合
④决策建议可解释 · 可追溯
⑤执行反馈DCS / MES / QCS
⑥持续学习知识更新 · 模型迭代
闭环原则：智能体只做“建议 + 解释”，最终执行由操作员确认或既有控制系统安全闭环完成，确保生产安全边界不被人机交互改变。
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告诉我们你的应用场景与需求，一起把方案落到产线
无论是软测量可行性评估、AI-MPC 改造规划，还是工业智能体的场景试点，欢迎把工况背景与关注指标告诉我们。
- 公司名称 武汉圣迪哈博科技有限公司 产业数字化 · 智能化整体解决方案服务商
- 所在地 湖北省武汉市 面向全国流程工业客户提供方案与工程服务
- 电子邮箱 saintihub@gmail.com · 954140304@qq.com 建议以邮件简要说明装置类型、关注指标与预期目标
- 联系电话 18062582805 工作时间：周一至周五 09:00–18:00
「先看清过程，再优化控制，最后让决策有据可依。」 我们的实施次序
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