武汉卷烟厂的数字孪生项目是行业的标杆，在烘丝机工艺控制方面已经做到了全国领先地位，本项目旨在运用机器学习和运筹优化技术，建立薄板烘丝机出口含水率的预测仿真与实时优化模型，实现烘丝机出口水分的自动化控制，本项目创新性解决了烟草行业困惑多年的大时滞、工艺稳态识别和模型泛化衰减等问题，模型准确度达到99.4%，水分控制标准误差0.07，是目前行业的最高水平，基本实现了无人化控制，并形成3项专利。

新能源电池的各个工艺模块的痛点是工艺周期长、质量漏检率高，定分容工艺和自放电工艺需要要占用5天以上的生产时间，同时电池的存放、搁置要占用大量场地，配置多个巷道式立体货架，需要10人以上的团队进行设备维保，本项目通过构建基于机器学习的容量预测模型、容量变化曲线、自放电效率K值拟合模型，模型上线运行1年，平均准确度达到98.41%，远远超过人工检测的92.21%以及工艺拟合的89.33%，坑梓工厂预计用模型替代定分容工艺后，年平均节约成本超过2亿。

钻井钻油的提升一直是石油行业上游钻井业务的巨大痛点，不同地层岩性、不同设备和钻头型号、钻井口井、以及钻压、泥浆排量等都对ROP的提升有重大影响，本项目通过构建基于机器学习的ROP预测仿真模型，实时精准预测打井转速，同时应用基于贝叶斯优化的超参算法和高斯概率代理模型对可控变量寻求最优参数组合，实时推荐给现场操作人员，在长北油田实验测试的20口井钻井作业中，平均ROP提升16.5%，单口井平均节约成本10%。

VD炉是钢包的主要降温工序，在近似真空条件下，通过氦气、加铝量等来加速降温、保证钢包质量，行业内一直依靠人工经验和实验设计参数，本项目构建基于RNN的时间序列预测模型，动态预测未来20分钟的VD炉真空温度，进而构建基于运筹优化的参数寻优优化算法，根据深真空前温度降、到达真空温降、钢包溢渣真空度的不同变化范围组合，寻找真空氮气流量、炉加铝量、压力的最佳调整组合空间，动态调整最佳参数组合，精准控制炉内温度，实现对钢包精炼过程中的精准温度计工艺控制，减少人工温度抽检频率，提高产品良率。

催化裂化装置是石化行业的主要产品生产装置，该装置的重点工艺参数范围优化、反再系统、分馏系统、吸收稳定系统参数预测预警、干气、液态烃、汽油的收率优化，粗汽油、稳定汽油、油浆固体含量、油浆密度、液态烃C5质量控制一直是行业的痛点，本项目构建基于机器学习的质量预测模型、基于因果链路根因分析的工艺参数优化等，解决了催化裂化装置的采样质检成本高、时效性差、质量不稳定，工艺参数复杂、难以调优等问题。

某巨头新能源电池企业有2000余种不同电芯、module、pack等售后维修备件，不同备件的失效程度、流通速度、需求量差异极大，产品更新迭代快，导致售后零备件生产计划效率和准确度低，无法有效指导生产决策，计划管理和库存管理影响巨大。本项目通过构建基于AI技术的备件需求量预测技术方案、备件计划技术方案、库存优化仿真技术方案，形成了从各类备件动态需求预测、备件库存优化到未来1-2年各类备件的主计划推荐，1-3月平均备件预测准确率超过85%，平均安全库存降低15%。

销售部门每年购买汽车之家等数十家销售线索数据，有效线索不到0.1%, 浪费了大量人力，同时对购买的大部分线索数据没有跟进分析，形成了“沉默数据”，本项目通过构建销售线索识别和挖掘，形成线索、商机、引流、推荐的全程评级体系，有效线索推荐有效率达到了17%。 同时售后部门的客户流失率高，交叉销售难，本项目通过构建保客回站预测模型和付费保养品推荐模型，前10%（预测为高概率流失）的客户是平均随机选择的4.85倍，高端机油扥保养品推荐前10%的客户是平均选择的3.95倍。