03:05 · 天然气压气站
一台压缩机组的干气密封开始失效。距离跳机还有几个小时，智能体现在就察觉到了。
CS3 U1 密封压力下降。预计 6 至 24 小时内跳机。将负荷转至 U2 并安排停机。
阅读完整故事02:40
五百万个信号正在涌入。其中某处，一条线路开始过热。
值班的只有一个人。
面向电网、管道和数据中心的SCADA、数字孪生与AI智能体，目前正在运行哈萨克斯坦国家电网。
已在哈萨克斯坦国家电网运营商KEGOC投入运行27,000公里线路500万+信号99.99%可用性阅读案例 →Faceplate 让能源与工业基础设施学会思考。
过载预测
5112 线约 1 小时 40 分钟后达到限值。重新分配并降负荷：安全。
来源：SCADA、状态估计器和一次孪生推演
02:44
报警告诉您的，是已经发生的事。
调度画面一分钟内就可能弹出数百条报警。每条都属实，合在一起却几乎什么也说明不了。值班人员必须找出关键的那一条，判断原因，查阅规程并做出决定，而一切仍在持续变化。
Faceplate 的智能体替人读懂这股报警洪流。最终送到值班人员面前的，是一条附带证据的结论，报警数量减少十到一百倍。
一个事件，逐分钟还原。
02:47
负荷开始缓慢爬升。
5112 线负荷开始缓慢上升。没有越过任何限值，因此没有报警。在成千上万个数值中逐一扫视的人，此时还发现不了。
02:49
智能体注意到了斜率。
它沿着电网模型逐一排查：这条线路、承担新增负荷的发电机，以及显示 3 号发电机上次检修已是两年前的维护记录。
02:50
数字孪生推演两种未来。
只做负荷重新分配，线路仍会越限。重新分配并降负荷，则保持安全。两个答案都来自真实电网的数学模型，而非猜测。
02:51
调度员做出决定。
收到的是一条消息，而不是四十条：发生了什么、为什么、孪生发现了什么，以及每条事实的出处。调度员批准方案 B。
02:51:01
指令下发。
Faceplate 通过 SCADA 下发指令。从决策到执行不到一秒。
03:30
线路恢复平稳。
负荷回到限值以下。智能体记录了预测与实际结果，让明天的预测更准一点。
我们不重建基础设施。
我们让它学会思考。
电网、管道和压气站早已在“说话”。每台断路器、每个阀门、每台燃机都在上报数据。缺少的是能理解它们的东西：知道一台泵属于哪座站，知道一批更重的原油会改变它的运行方式，也知道这种模式两个冬天前曾出现过一次。
以上场景用于说明智能体的工作方式；机组名称和数值均为示例。
06:40 · 阿斯塔纳国家调度中心
底层平台不是试点项目。
哈萨克斯坦国家电网运营商在对调度系统进行现代化改造时，选择了哈萨克斯坦本土打造的平台：Faceplate。项目由 KEGOC 自有资金投资。
如今，KEGOC 约 27,000 公里高压线路组成的电网和五百万以上信号都在该平台上运行，可用率 99.99%。据哈萨克斯坦政府通报，通过降低损耗，KEGOC 集团累计节省 160 万美元，用户运营成本降低 130 万美元。基于该平台构建的 AI.KEGOC 荣获 2026 年全国 AI Governance Cup。
同样在运行的还有：卡沙甘的三座压气站，以及 Eni 旗下 Arm Wind 48 MW 风电场的风机监控。
阅读国家电网案例07:30
智能体提出建议。数字孪生进行验证。由人做出决定。
未经人工批准，任何指令都不会进入控制回路：可以逐项批准，也可以对贵方工程师签字确认的有限操作集预先授权。每条建议都附带出处，每个决定都有记录，平台运行在您自己的安全边界之内。自主权逐项操作地赢得，绝不会默认开启。
