在研发设计环节，集成自然语言模型和叶片专业计算软件，通过AI驱动的仿真分析与辅助设计，实现设计过程的友好交互，利用大模型分析自动优化热力计算、材料应用、强度分析和几何尺寸数据，自动生成叶片模型和工程图纸；依托AI知识库和大模型提供的语义融合、智能生成等能力，实现工艺路线卡、工序操作卡、工装图纸、数控程序和质检卡等制造文档的智能生成，提升叶片设计的效率和质量。
应用场景一：AI驱动的仿真分析与辅助设计
在生产制造环节，通过高级智能排程算法引擎，实现叶片智能排产，插单、生产执行异常快速响应自动重排，预警信息自动生成；通过AI视觉感知与自动控制技术相融合，构建汽轮机叶片无人产线，提高叶片加工的效率和质量，实现叶片从毛坯到成品的无人自动化加工，包括基于视觉识别的自动上下料、车间智慧物流、质检AI小助手、质检数据智能分析、磁粉探伤缺陷视觉识别等AI应用。
应用场景二：基于AI视觉感知与自动控制的无人产线
在运行维护环节，通过部署智能传感器、振动与间隙监测系统，实现叶片运行非接触式、实时监控，通过AI与运行数据融合，智能预测叶片疲劳与裂纹，远程诊断异步、鼓风危险，智能分析潜在故障，实现预测性维护，保障设备稳定运行。
应用场景三：基于AI的叶片故障诊断与预测性维护
通过深度融合大模型、人工智能、大数据等前沿科技，搭建面向汽轮机叶片大模型MaaS平台，不仅在研发设计、生产制造、运维服务等方面进行创新应用，代表了人工智能大模型技术与制造技术融合的前沿探索。通过将数据驱动决策、智能化人机交互、预测性维护及数字孪生等多领域的前沿成果有机整合，不仅开辟了汽轮机叶片制造的新路径，还为复杂工业产品的智能设计与生产建立了新标准。
AI+制造新体系与新场景的实施，运用模型、算法优化设计、物流库存率、智能排程和智能化分析检验数据，将显著提升汽轮机叶片研发效率30%-50%，缩短生产周期20%，加快定制响应30%，半成品库存周转率提升30%，合格率超99.9%，并通过智能决策减少停机时间，推动汽轮机叶片制造迈向智能化新阶段。
