近日，扬子石化电仪中心AI专项小组聚焦机柜红外测温运维工作中的效率瓶颈，依托长城石化大模型打造智能化解决方案，将原本需5小时的人工录入工作压缩至10分钟，在实现效率跨越式提升的同时，从源头杜绝了人工填写误差。
机柜红外测温是电仪中心日常运维的关键环节，按照要求，各车间每月需对辖区内所有机柜进行测温拍照，随后人工录入数据至Excel表格，并由资深员工凭借专业经验判断标注异常数据。这一传统流程不仅耗时费力，单次数据处理需耗费5小时以上，还存在人工录入误差、异常判断、依赖经验等问题，难以满足高效运维需求。
针对上述痛点，该中心充分释放青年人才创新活力，依托AI专项小组迅速打响技术攻坚战，聚焦数据录入效率瓶颈，率先研发基于长城大模型的图片识别表格生成工具——通过AI算法精准提取红外测温图片中的温度数据、机柜编号等关键信息，自动生成标准化Excel台账，将原本需5小时的人工录入工作压缩至10分钟，既提高了效率又杜绝了填写误差。
在此基础上，该小组进一步开发机柜温度分析应用软件，内置智能判断模型，可根据不同机柜的运行特性及历史数据，自动识别温度异常情况，并按月份生成温度变化趋势分析报告，精准筛选、分析温度波动较大的设备并推测潜在原因，立刻发出停机检修预警，为运维人员提供精准决策依据。 （宋启欣 陶炎）
