生产工艺参数实时优化解决方案
针对复杂化学反应、冶金或分离工艺场景，通过GEEGOBYTE多模态模型实时解析工艺参数（压力、流量、温度、浓度谱图）、设备状态（阀门开度、反应器热像图）及实验室化验结果。结合GEEGOBYTE优化决策模型建立输入-输出非线性映射，持续搜索最优操作点（如催化剂浓度设定值、反应温度梯度控制点）。在保证产品质量合格率的前提下，动态输出参数调整建议，降低原材料单耗及副产物生成量。解决流程工业中“质量-收率-能耗”多目标平衡难题。
能源系统智能优化决策解决方案
融合GEEGOBYTE时序预测大模型（能源负荷预测）与GEEGOBYTE优化决策大模型的核心能力。首先建立高精度短期（0-72小时）能源需求预测（包括电力、蒸汽、燃气等），结合实时能源价格、设备运行效率曲线、工艺约束及排放指标等参数。构建多目标优化模型（min[用能成本,碳排放]），在满足生产需求的前提下自动生成最优调度策略（如锅炉启停组合、蓄热系统充放调度、能源梯级利用方案），并通过控制接口实现执行闭环或指导人工操作优化。
工业设备预测性维护解决方案
基于GEEGOBYTE多模态信息融合大模型与GEEGOBYTE时序预测大模型构建的综合解决方案。通过融合设备运行状态实时监测数据（如温度、振动、电流）、红外图像、音频特征等多源异构工业信息，实现对关键设备（如电机、泵组、压缩机）的实时健康状态评估。结合历史维护记录与高精度故障预测模型，能够在设备性能劣化早期或潜在故障发生前生成预警信号，并提供维护优先级建议与预测性维保工单。解决传统周期性维护效率低、被动维护损失大的痛点。