基于知识图谱与LLM构建化纤质量大模型的应用规划与探索

化纤生产涉及的原辅料较多，对应的质量检验环节也会较多，若发现熔体、产品质量不合格，需要人工对设备、系统、工艺参数和生产过程等进行调整与追溯，由于生产流程长、工艺复杂、产品质量影响因素多等，调整与追溯的难度极大。随着人工智能技术的发展与应用，其解决复杂工业问题的能力得到了验证。本文基于知识图谱、LLM 技术，构建化纤质量大模型，当质量出现波动时，能够实时的给出设备、工艺参数等的调整建议，并对质量数据进行总结与分析，从繁多的数据中及时为人员抽取有效信息，通过质量大模型助力企业高质量的发展。