我们是一家化工行业的 EPC 企业，我们掌握大量化工装置的全流程运行数据。基于这些核心数据资产，我们希望构建一套面向化工生产场景的 工业级 AI 系统（Industrial AI System），其总体目标包括：

1. 实现生产过程稳定运行

• 通过 AI 模型进行 预测性维护（Predictive Maintenance），提前识别设备潜在风险，减少非计划停机。

• 对关键工序进行 实时监控与异常预警，确保生产过程在最佳工况范围内稳定、平稳运行。

2. 降低原材料消耗与损耗

• 利用数据建模与机理模型，精准分析“原料投放—反应—产出”的全链路效率。

• 找出原料损耗的关键环节，通过优化参数、配方或工艺策略，实现原料利用率最大化。

3. 降低能源消耗，提升能效水平

• 通过对能源（如蒸汽、电力、天然气、冷却水等）实时监测及算法优化，实现单位产能的能源优化调度。

• 构建能耗诊断模型，识别高能耗设备或异常状态，持续推动能耗优化

要求：开发团队之前有过类似工业系统的开发经验