Hyperion 助希腊 HELLENiQ 部署 AI 软测量系统

钱伯章 2026-07-22

Hyperion 在希腊 HELLENiQ ENERGY 聚丙烯设施部署 HYPPOS AI 软测量系统，实现质量参数实时预测，减少不合格品 20%，年减碳 1.05 万吨。

AI驱动的质量预测技术助力塞萨洛尼基工厂减少不合格品、加快产品等级切换并降低碳排放强度。

Hyperion Systems Engineering有限公司已于2026年7月20日成功在希腊塞萨洛尼基的HELLENiQ ENERGY聚丙烯生产设施中安装并调试了其HYPPOS AI软测量系统。

该部署利用工厂现有基础设施中已有的数据，为操作人员提供关键质量参数（包括熔体流动速率MFR和二甲苯可溶物XS）的实时预测。HYPPOS AI与现场的分布式控制系统（DCS）、实时数据库、实验室信息管理系统（LIMS）以及企业系统集成，无需新增分析硬件。

通过将机器学习与实时工艺数据相结合，该系统填补了实验室检测与运行决策之间的空白。每隔几分钟就会生成更新的软测量读数，使操作人员在生产过程中，尤其是在产品等级转换期间，能够持续掌握实时情况。

实施过程采用分阶段方法，包括范围与可行性分析、关键绩效指标（KPI）和投资回报率（ROI）的定义、模型开发、与实验室结果进行影子验证、是否推进的评审，以及通过HYPPOS运营用户界面实现上线运行。

根据HELLENiQ ENERGY在雅典举行的SuSChemE-SUSTENS2会议上提供的数据，HYPPOS系统的应用使不合格材料减少了20%，品位过渡时间缩短了25%，每年预计增加利润35万欧元，并实现每年减少1.05万吨二氧化碳排放。

此次部署是HYPPOS AI全球推广的一部分，目前欧洲各地已开展试点项目，并计划在拉丁美洲和中东地区启动更多试点。

在HELLENiQ ENERGY，我们不断寻求能够提升运营卓越性并支持可持续发展目标的技术，HELLENiQ Petroleum S.A. 化学品生产与分销部表示，HYPPOS AI的成功应用证明了先进的人工智能技术如何转化为工业运行中的实际改进，从而实现更优的决策、更佳的质量控制以及能源和材料的更高效利用。

HYPPOS AI结合了机器学习、第一性原理工程知识、过程分析以及工业领域专业知识，适用于对准确性、可解释性和运行可靠性要求极高的复杂工艺环境。

当创新在真实的运营环境中得以实施时，才能取得成功，”Hyperion Systems Engineering Group表示，该项目充分证明了流程工程、运营协作和人工智能如何为工业带来可衡量的价值。与HELLENiQ ENERGY的合作展示了数字工具如何支持更高效、更具竞争力且可持续的生产。

随着工业企业加速数字化转型，人工智能软测量技术正变得愈发重要，它能在无需大量新增资本投入的情况下提升运营表现。HYPPOS AI 致力于帮助制造商利用工厂内已有的数据，减少浪费、提高质量、恢复利润空间并降低碳排放强度。

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