在精细化工批量生产中，边缘计算与 AI 的融合正打破传统依赖人工经验的控制模式。长期以来，精细化工领域的反应过程多依赖操作人员根据经验调整参数，不仅效率有限，还容易因人为判断差异影响产品质量稳定性。某企业基于 ANSI/ISA-88 标准框架，在边缘控制器中部署深度学习模型，实时采集反应釜内温度、压力、搅拌速率等多项参数，动态优化进料量与反应时间。
应用后，某批次医药中间体的纯度波动显著缩小，单批次生产周期明显缩短。该系统保留 ISA-88 的批次管理逻辑，将传统的人工配方执行流程转化为数字化指令，同时通过边缘节点的本地算力实现 “数据采集 - 模型推理 - 控制调整” 的毫秒级闭环，避免云端传输延迟对化学反应的影响，成为精细化工小批量多品种生产的标杆方案，为行业内类似生产场景提供了可借鉴的技术路径。