行业分享丨重庆望变电气如何利用 AI X 变压器空载损耗快速预测

全文内容选自 Altair 区域技术交流会西南站

重庆望变电气(集团)股份有限公司技术研发主管 左思红

《Altair RapidMiner 快速预测变压器空载损耗》演讲

如何用 AI 打通制造研发“数据孤岛”？

近年来，制造业数字化浪潮持续推进，但真正让数据驱动研发与决策的案例仍相对稀缺。特别是在传统装备制造领域，如何将经验主导的设计流程转化为可量化、可优化的模型，是许多企业数字化转型的瓶颈。AI 是否能真正落地？数据该如何组织与应用？我们在变压器产品设计中，做了一个有益的尝试。

我是来自重庆望变电气的一线研发人员，这次很荣幸受邀在 Altair 技术交流会上分享我们的 AI 建模实践。作为一家深耕输配电设备制造三十余年的企业，我们一直关注如何将智能化工具融入传统制造流程，实现质量提升与成本控制的双赢。

选择从变压器的空载损耗预测切入。为什么是它？一方面，这是国家强制的产品性能指标，出厂前必须达标；另一方面，它与硅钢材料强相关，而硅钢成本又占据整个铁芯成本的 95%以上，精准预测的价值不言而喻。过去，我们依赖公式和经验做估算，设计上不得不留出 5%~8%的性能冗余，来“保守达标”，这在材料价格持续上行的背景下，变得越来越不可持续。

我们尝试借助 Altair RapidMiner^® 构建 AI 预测模型，把研发人员擅长的“工艺经验”和软件平台擅长的数据建模能力结合起来。RapidMiner 的一大优势是可视化操作，无需编程基础，大幅降低了技术门槛。我们用自己整理的设计参数、工艺参数和几何参数作为输入变量，不断训练、迭代、验证模型，最终将预测误差从初版的 7.4%压缩到 3%以内，并已在两类产品（干变和油变）中落地应用。

不仅如此，RapidMiner 的反向寻优能力也让我们眼前一亮。现在，我们可以先设定目标性能值（例如满足空载损耗要求），再反推哪些材料组合与工艺条件最优，同时考虑成本权重。这不仅减少了人为经验的依赖，还为材料选型和生产决策提供了明确的数据支持。

目前，该模型已部署至生产现场，可与企业内部的 ERP 与 MES 系统打通，形成在线+离线一体的决策工具。单台产品铁芯的成本最高已节省 1500 元，设计留量也从 8%缩小至 3%，真正实现了数据驱动的“精准制造”。

对制造业来说，我们不需要人人精通 AI，只要我们足够理解自己的产品、工艺和数据，懂得与好工具协作，就能从容迈入智能研发的新阶段。

从模型建立到系统集成，我们的整个研发团队切实感受到：当专业经验与 AI 平台形成合力时，真正的价值提升才可能发生。未来，我们希望把这套方法推广到更多产品模块中，也欢迎更多同行一起交流，共同打破数据孤岛，用 AI 重塑制造研发的底层逻辑。

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